1 無人機自主控制

       無人機自主控制能力可分為6個等級。
       1）完全機構化的控制方案和策略，對自身和環(huán)境變化沒有做出反應的能力（自動控制）；
       2）能夠適應對象和環(huán)境的不確定性，具有變參數(shù)、變結構的能力；
       3）具有故障實時診斷、隔離、和根據(jù)故障情況進行系統(tǒng)重構能力；
       4）能夠根據(jù)變化的任務和態(tài)勢決策和任務重規(guī)劃的能力；
       5）具有與其它單體或系統(tǒng)進行交互、協(xié)同的能力；
       6）能夠自學習，具有集群自組織協(xié)調的能力。
       以上“自主控制”可分為以下的類型：
       適應性自主：即以適應各類不確定性為目標的自主控制，其中涵蓋了由對象、環(huán)境以及任務、態(tài)勢等帶來的不確定因素，使系統(tǒng)在無人機參與時實現(xiàn)控制目的。
       系統(tǒng)性自主：系統(tǒng)作為獨立自主的智能體與其它智能體或人協(xié)同時，可進行自主協(xié)調、協(xié)作、協(xié)商等控制行為，以自身適應性自主控制為基礎，通過協(xié)同性自主可以實現(xiàn)多平臺或人機協(xié)作，在資源、效率等眾多方面得到更優(yōu)化的控制效果。
       學習型自主：高級的自主系統(tǒng)必須具備自學習能力，及能夠根據(jù)對象、環(huán)境、任務及控制效果，通過自主的修正、優(yōu)化和學習的行為，提高控制性能。
       因此，高級的自主系統(tǒng)具有適應性、自修復、智能性、協(xié)同性、自學習等特點。
       自主控制包括自動完成預先確定的航路和規(guī)劃的任務，或者在線感知形式，并按確定的使命、原則在飛行中進行決策并自主執(zhí)行任務。自主控制的挑戰(zhàn)就是在不確定性的條件下，實時或近乎實時地解決一系列最優(yōu)化的求解問題，并且不需要人為的干預。面對不確定性的自動決策是自主控制從內回路控制、自動駕駛儀到飛行管理、多飛行器管理、再到任務管理的一種邏輯層次的進步，也是自動控制從連續(xù)反應的控制層面到離散事件驅動的層面的一種延伸。

       1.1、遞階開放的無人機控制結構

       從效能的角度出發(fā)，無人機的工作方式將覆蓋單機行動和多機系統(tǒng)的模式。為此飛行控制應當提供編隊飛行、多機協(xié)同執(zhí)行任務的能力，控制結構的選擇時應對諸多要素進行綜合考慮，其中包括將整個機群的使命分解為每個無人機的具體目標、在線任務計劃、在線優(yōu)化編隊的任務航線、軌跡的規(guī)劃和跟蹤、編隊中不同無人機間相互的協(xié)調、在兼顧環(huán)境不確定性及自身故障和損傷的情況下實現(xiàn)重構控制和故障管理等。因此先進的無人機控制必須具有開放的平臺結構，并面向任務、面向效能包含最大的可拓展性。針對這樣的要求，當前廣泛接受的解決方案是選擇層階的控制結構和控制技術。
       遞階式系統(tǒng)的每一層都有相對獨立的功能劃分，各層間通過往復的傳輸實現(xiàn)信息的共享。如圖1，越往下就越接近具體的執(zhí)行層，控制算法的具體和布局化程度以及執(zhí)行的速度就越高；越往上則信息的內容和決策就越具全局意義，并且決策的時間尺度也將變得更長。由于信息的共享，實際上每一層都有相當?shù)?ldquo;全局觀”，這有利于在必要時相對各層開發(fā)適當?shù)耐评砗蜎Q策算法，從而提高整個系統(tǒng)的智能化水平和自主程度。

 

 

       遞階智能控制結構圖是基于無人作戰(zhàn)飛機設計的控制和協(xié)調的分層結構，具有一定的代表性。如圖2，這種控制結構分為4層：任務控制層、戰(zhàn)略層、戰(zhàn)術層和調節(jié)規(guī)劃層，下面的3層位于每一架無人機個體上，最上的一層即任務控制層，位于智慧站或長機上。在這種結構下，同時還可以方便地與其它無人機協(xié)調合作來完成任務。

 

 

       單架無人機的控制結構如圖所示，其中控制層為自主控制的最高層，它依據(jù)對系統(tǒng)狀態(tài)的感知，決策和規(guī)劃系統(tǒng)的任務目標，任務序列和機動軌跡。導航和制導為適應層，適應層根據(jù)任務規(guī)劃結果以及無人機的狀態(tài)產生相應的導引方案和具體的制導指令，控制執(zhí)行層生成飛機各操縱效率機構（包括氣動效率機構及推力效率機構）的控制指令。

       1.2、故障診斷與自修復重構

        無人機故障診斷與自修復重構是其實現(xiàn)自主控制的保障，能夠提高無人機的生存能力以及飛行安全性。如圖3，故障容錯與重構控制的問題包括：如何對不同情況的重大故障和結構損傷進行建模，而且避免模型量太大；如何將不同的在線故障檢測與識別（FDI）和自適應可重構控制（ARC）算法進行綜合，以覆蓋不同類型的錯誤，包括傳感器故障、控制效應器故障、以及結構和戰(zhàn)場損傷；在出現(xiàn)故障時，如何改變控制分配算法（CAA）。具有故障診斷和自修復重構功能的控制如圖。

 

       先進無人機飛控控制技術的目標是實現(xiàn)可變自主權限的自主控制。近年來，對于在環(huán)境和自身存在不確定條件下的自主和多機協(xié)同控制已經進行了大量的研究。應當指出，控制器要實現(xiàn)的功能目標在相當程度上決定了其應適應的不確定性程度。在遞階控制結構中，隨著時間尺度的增長以及控制和決策功能的逐漸分離，面對的不確定性程度也將大大提高。在現(xiàn)已建立的知識庫和專家系統(tǒng)的基礎上，將人工智能（AI）應用到飛行中決策的技術方向。研究結果表明，自適應控制可以適應很高程度的不確定性；而當不確定因素是動態(tài)并且瞬變時，則可以采用學習控制。在遞階結構的基礎上，以魯棒、自適應和智能控制相互交叉、融合所發(fā)展出的先進飛行控制技術，具有功能強大的特點，試用于無人機控制領域。其中，基于多模型的自適應控制技術，可以降低各種不確定性的復雜度，從而利于在線決策和重構控制。