引言

 

　　無人機(jī)的飛行任務(wù)已逐步從單無人機(jī)自主飛行向多無人機(jī)集群編隊(duì)自主飛行方向發(fā)展。在軍事領(lǐng)域，多無人機(jī)集群編隊(duì)協(xié)同飛行可以有效克服復(fù)雜戰(zhàn)場飛行環(huán)境下僅依賴單架無人機(jī)執(zhí)行任務(wù)能力有限、抗毀傷性不足等問題。在民用領(lǐng)域，多無人機(jī)密集集群編隊(duì)協(xié)同飛行可應(yīng)用于災(zāi)害救援、科學(xué)考察和航空飛行表演等多種應(yīng)用領(lǐng)域，特別是采用多旋翼無人機(jī)按照預(yù)定的飛行航路實(shí)現(xiàn)密集集群編隊(duì)飛行在民用航空飛行表演等領(lǐng)域得到成功應(yīng)用。由于無人機(jī)具備功能分布化、體系生存率高、成本低、效率高等優(yōu)勢，必將在軍事作戰(zhàn)、救災(zāi)搶險(xiǎn)、精密農(nóng)業(yè)、線路巡檢、測繪測量、安全監(jiān)視等軍民領(lǐng)域獲得廣泛應(yīng)用，有著廣闊的應(yīng)用前景。

 

 

　　現(xiàn)有的無人機(jī)集群編隊(duì)協(xié)同導(dǎo)航普遍基于GPS或差分GPS等衛(wèi)星導(dǎo)航信號進(jìn)行編隊(duì)協(xié)同導(dǎo)航定位，這種導(dǎo)航定位方式對衛(wèi)星導(dǎo)航信號以及地面主控站表現(xiàn)出較強(qiáng)的依賴性，當(dāng)GPS信號受到干擾或者主控站信號丟失時(shí)，無人機(jī)集群導(dǎo)航性能將無法得到保障。此外，除GPS等衛(wèi)星導(dǎo)航傳感器外，雖然還能夠在每架編隊(duì)無人機(jī)上進(jìn)一步裝載慣性傳感器、地磁、大氣傳感器、視覺、光流、UWB和WIFI等多種傳感器以進(jìn)一步提高無人機(jī)自身的感知定位精度與可靠性，但是面對集群編隊(duì)多源傳感器海量數(shù)據(jù)的處理，依靠現(xiàn)有的有中心節(jié)點(diǎn)式的無人機(jī)編隊(duì)集群導(dǎo)航技術(shù)顯然還無法滿足對海量可用導(dǎo)航信息的甄別篩選以實(shí)現(xiàn)對海量感知定位信息的最優(yōu)融合。近年來，類腦感知和認(rèn)知機(jī)理的研究得到迅猛發(fā)展。神經(jīng)科學(xué)家逐漸揭示了人體大腦中位置細(xì)胞、頭朝向細(xì)胞、網(wǎng)格細(xì)胞之間的作用機(jī)理，并進(jìn)一步闡明了人體大腦進(jìn)行位置定位和方向感知的方式。此外，鳥群、蜂群、魚群和蟻群等生物腦的感知定位機(jī)理研究也正處于蓬勃發(fā)展的階段，為類腦處理的人工智能發(fā)展提供了新的思路和發(fā)展方向，類腦感知智能已成為近年來人工智能領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)，為無人機(jī)集群導(dǎo)航提供了新的思路和途徑。

 

　　1 類腦集群導(dǎo)航系統(tǒng)的研究現(xiàn)狀

 

　　1.1 無人機(jī)集群導(dǎo)航系統(tǒng)研究現(xiàn)狀

 

　　美國等西方發(fā)達(dá)國家在基于類腦感知的人工智能編隊(duì)無人機(jī)導(dǎo)航方面開展了很多探索性研究。2016年10月，美國國防部采用3架F/A-18戰(zhàn)斗機(jī)發(fā)射了103架“山鶉”( Perdix) 微型固定翼無人機(jī)并組成集群，通過空中實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了無人機(jī)集群飛行的能力，研究者通過對鳥集群飛行時(shí)的腦機(jī)理研究出共享分布式大腦，通過相互協(xié)調(diào)行動(dòng)，盡管在實(shí)際飛行過程中仍然依賴一臺地面站作為數(shù)據(jù)中心，但是也表明了“山鶉”無人機(jī)已經(jīng)初步具備了集群編隊(duì)協(xié)同環(huán)境類腦感知定位能力; 2010年賓夕法尼亞大學(xué)完成20架四旋翼無人機(jī)的類腦編隊(duì)控制; 2015年法國達(dá)索飛機(jī)制造公司實(shí)現(xiàn)神經(jīng)元無人機(jī)與陣風(fēng)戰(zhàn)斗機(jī)、“獵鷹7X”商務(wù)機(jī)的有人機(jī)/無人機(jī)類腦協(xié)同編隊(duì)飛行。

 

 

　　國內(nèi)也高度重視人工智能與無人機(jī)導(dǎo)航相結(jié)合的研究，其中控制領(lǐng)域的類腦感知研究者較多，還未將類腦應(yīng)用于導(dǎo)航領(lǐng)域。與國外相比，在技術(shù)實(shí)現(xiàn)上還存在一定差距。

 

　　1.2 類腦導(dǎo)航系統(tǒng)研究現(xiàn)狀

 

　　類腦感知定位不是單純地復(fù)制生物大腦，而是從原理及結(jié)構(gòu)上尋找生物大腦的優(yōu)勢，從而對人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行完善。在類腦導(dǎo)航細(xì)胞機(jī)理基礎(chǔ)上，昆士蘭大學(xué)開發(fā)了類腦機(jī)器人視覺導(dǎo)航算法，首次用低成本相機(jī)實(shí)現(xiàn)了城市級的車載導(dǎo)航與定位能力，相比傳統(tǒng)視覺導(dǎo)航，具有惡略環(huán)境( 暗光強(qiáng)光、粉塵等) 適應(yīng)性 強(qiáng)、無需精確導(dǎo)航計(jì)算模型等優(yōu)勢。波士頓大學(xué)提出一種仿大腦海馬結(jié)構(gòu)認(rèn)知機(jī)理的面向目標(biāo)導(dǎo)航模型，通過分析頭朝向細(xì)胞、網(wǎng)格細(xì)胞、位置細(xì)胞以及前額葉皮層細(xì)胞各自的功能和聯(lián)系，建立對應(yīng)作用機(jī)理的分 級人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，實(shí)現(xiàn)了基于慣性/視覺的類腦認(rèn)知導(dǎo)航。昆士蘭科技大學(xué)提出了基于視覺/WIFI /氣壓計(jì)的類腦多源信息融合算法，具有不依賴精確導(dǎo)航建模能力。谷歌DeepMind人工智能研究團(tuán)隊(duì)驗(yàn)證了把神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型用于空間導(dǎo)航和定位時(shí)，其隱節(jié)點(diǎn)的物理意義類似于大腦位置細(xì)胞、網(wǎng)格細(xì)胞、邊界細(xì)胞等導(dǎo)航細(xì)胞，首次證明了類腦認(rèn)知導(dǎo)航與大腦導(dǎo)航生理機(jī)制等價(jià)。哥倫比亞大學(xué)首次采用類腦芯片IBM TrueNorth實(shí)現(xiàn)了智能小車環(huán)境感知、空間導(dǎo)航認(rèn)知、路徑規(guī)劃一體化硬件測試，具有硬件體積小、功耗小等優(yōu)勢。

 

　　1.3 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀總結(jié)

 

　　上述國內(nèi)外的研究工作動(dòng)態(tài)為進(jìn)一步深入開展基于類腦感知定位的無人機(jī)密集集群編隊(duì)協(xié)同導(dǎo)航研究提供了可借鑒的參考。但從上述國內(nèi)外的類腦集群編隊(duì)協(xié)同自主導(dǎo)航技術(shù)研究成果來看，大部分研究是對于無人機(jī)協(xié)同集群編隊(duì)中控制技術(shù)領(lǐng)域的探索，主要采用了慣性和 GPS 等導(dǎo)航技術(shù)實(shí)現(xiàn)集群編隊(duì)協(xié)同導(dǎo)航和控制; 在類腦導(dǎo)航方面，國內(nèi)外各研究者也正將類腦導(dǎo)航原理應(yīng)用到無人機(jī)、車輛導(dǎo)航中，但針對基于類腦感知定位的無人機(jī)密集集群編隊(duì)協(xié)同導(dǎo)航技術(shù)的研究還鮮有文獻(xiàn)報(bào)道，關(guān)于深度學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等人工智能方法的應(yīng)用也主要集中于單架無人機(jī)導(dǎo)航領(lǐng)域。的內(nèi)容，

 

　　2 類腦感知定位機(jī)理及智能自適應(yīng)建模

 

　　2.1 類腦感知定位機(jī)理

 

　　大自然中動(dòng)物導(dǎo)航感知的例子比比皆是，像人們熟知的GPS系統(tǒng)一樣，大腦定位系統(tǒng)也是通過自身的位姿信息、目標(biāo)信息進(jìn)行定位導(dǎo)航。生物腦中存在3種主要導(dǎo)航細(xì)胞位置細(xì)胞、頭朝向細(xì)胞及網(wǎng)格細(xì)胞。其中，海馬體中的位置細(xì)胞繪制所處地點(diǎn)的地圖; 頭朝向細(xì)胞指明方向( 將位置細(xì)胞和頭朝向細(xì)胞合并為一個(gè)新細(xì)胞類型，位姿細(xì)胞) ; 大腦內(nèi)嗅皮層中的網(wǎng)格細(xì)胞由位置細(xì)胞激活并通過標(biāo)記被激活細(xì)胞的位置對環(huán)境進(jìn)行重定位。此外，在內(nèi)嗅皮層還存在邊界細(xì)胞、條紋細(xì)胞、速度細(xì)胞等輔助導(dǎo)航定位的細(xì)胞。大腦通過感官從外界獲取環(huán)境中的特征信息，其中位置細(xì)胞能夠與海馬體中其他細(xì)胞合作，將輸入的特征信息與記憶的特征信息進(jìn)行比對，如果信息匹配成功，與匹配位置對應(yīng)的特定位置細(xì)胞就會(huì)被激活。