1.2.4 無人機(jī)集群編隊(duì)隊(duì)形研究現(xiàn)狀

 

       合理的無人機(jī)編隊(duì)隊(duì)形既能保證無人機(jī)集群在安全條件下快速完成集群任務(wù)，又能節(jié)省無人機(jī)的動(dòng)力。Zhou Z W等基于對(duì)雁群的觀察和研究，討論了無人機(jī)編隊(duì)飛行與雁群飛行間的仿生理論，提出了仿雁群飛行方式的多無人機(jī)緊密編隊(duì)與控制方法理論。該方法能有效增加無人機(jī)編隊(duì)飛行的穩(wěn)定性，并且能減少集群無人機(jī)能量消耗。葉圣濤等人針對(duì)無人機(jī)集群自主編隊(duì)中的算法復(fù)雜、信息交互量大的問題，提出了基于智能突現(xiàn)下的分布式無人機(jī)集群編隊(duì)控制策略，建立了集群無人機(jī)模型，能夠使無人機(jī)在復(fù)雜條件下形成穩(wěn)定的多機(jī)編隊(duì)，但在該研究中沒有考慮通信延遲、數(shù)據(jù)丟包和通信噪聲的問題。井田等人針對(duì)傳統(tǒng)無人機(jī)集群在偵查中難以自適應(yīng)調(diào)整以匹配不同偵察環(huán)境的問題，提出基于區(qū)域信息熵的“數(shù)字草皮”及其植物量變化模型，并設(shè)計(jì)了目標(biāo)區(qū)域—無人機(jī)集群持續(xù)偵察體系中的規(guī)�？刂品椒āＴ摲椒�能在復(fù)雜的任務(wù)背景下，提高無人機(jī)集群編隊(duì)的可重構(gòu)性和柔性。

 

       陳杰敏等基于主從式編隊(duì)與通信拓?fù)淅碚�，建立了二階一致性編隊(duì)控制系統(tǒng)，保證了無人機(jī)編隊(duì)的穩(wěn)定飛行。

 

       1.2.5 無人機(jī)集群控制策略研究現(xiàn)狀

 

       無人機(jī)集群控制策略是無人機(jī)集群的基礎(chǔ)，能夠解決不同類型無人機(jī)在集群編隊(duì)、隊(duì)形保持與重構(gòu)等相關(guān)集群問題。李欣等人針對(duì)控制對(duì)象的不確定性、目標(biāo)任務(wù)的復(fù)雜多變提出了集群智能控制的概念。

 

       段海濱等基于生物群集和無人機(jī)集群相似性出發(fā)，分析了二者自主控制的對(duì)應(yīng)關(guān)系，并探討了仿生物群集的無人機(jī)集群自主控制中的核心問題。羅德林等人為提高大規(guī)模無人機(jī)集群對(duì)抗策略的有效性，提出將多agent系統(tǒng)應(yīng)用到無人機(jī)集群系統(tǒng)中，將系統(tǒng)中單機(jī)視為獨(dú)立的agent，建立無人機(jī)獨(dú)立的單機(jī)行為集。景曉年等為解決無人機(jī)集群的運(yùn)動(dòng)控制問題，基于無人機(jī)的避碰、聚集和速度匹配規(guī)則，提出一種基于規(guī)則的運(yùn)動(dòng)控制方法，并根據(jù)規(guī)則建立了集群動(dòng)力學(xué)模型和運(yùn)動(dòng)控制模型。朱創(chuàng)創(chuàng)等人基于分層控制和封裝的思想，將無人機(jī)控制系統(tǒng)分為執(zhí)行層和決策層。應(yīng)用領(lǐng)導(dǎo)—跟隨協(xié)同編隊(duì)控制算法，搭建了分布式控制的無人機(jī)集群編隊(duì)控制演示驗(yàn)證系統(tǒng)。

       2 國內(nèi)外無人機(jī)集群技術(shù)研究差異

 

       國外對(duì)無人機(jī)集群技術(shù)的研究開始較早，側(cè)重于無人機(jī)集群技術(shù)的整體性研究。主要對(duì)無人機(jī)集群技術(shù)中的無人機(jī)集群結(jié)構(gòu)框架、控制與優(yōu)化技術(shù)、任務(wù)管理與協(xié)同等進(jìn)行深入研究，并且取得了一定的成效。如美國國防部高級(jí)研究計(jì)劃局主導(dǎo)的自主編隊(duì)混合控制項(xiàng)目（MICA），該項(xiàng)目對(duì)協(xié)同任務(wù)分配、協(xié)同路徑規(guī)劃、混合主動(dòng)與自主編隊(duì)控制、協(xié)同跟蹤、信息共享等有關(guān)無人機(jī)集群的技術(shù)進(jìn)行全面的研究。美國廣域搜索彈藥項(xiàng)目（Wide Area Search Munitions，WASM）通過建立Multi UAV協(xié)同控制仿真平臺(tái)，采用分層控制與優(yōu)化技術(shù)，研究了復(fù)雜任務(wù)背景下如何增強(qiáng)無人機(jī)集群協(xié)同全域搜索與打擊能力。2006年，美國空軍技術(shù)研究院基于進(jìn)化機(jī)制的同構(gòu)或異構(gòu)的無人機(jī)集群自組織行為，建立自組織框架，使集群無人機(jī)通過自然選擇和遺傳變異，實(shí)現(xiàn)自身和行為的不斷優(yōu)化，產(chǎn)生對(duì)環(huán)境和作戰(zhàn)任務(wù)的自適應(yīng)能力。

 

       國內(nèi)由于現(xiàn)有技術(shù)的限制，無人機(jī)集群技術(shù)整體研究處于起步階段，但對(duì)多無人機(jī)自主協(xié)同控制中的信息感知與傳輸、編隊(duì)與隊(duì)形、避障與避碰等技術(shù)研究較為深入，理論成果較多。其中采用基于分層遞階的方法進(jìn)行協(xié)同控制的研究取得的成果最多。如在多機(jī)協(xié)同方面，基于分層遞階控制思想，研究了多機(jī)任務(wù)分配、多機(jī)航跡規(guī)劃、多機(jī)編隊(duì)控制等內(nèi)容。在群體智能研究方面，北京航空航天大學(xué)段海濱教授長期從事基于仿生智能的無人機(jī)自主控制研究，研究成果顯著，主要研究了基于生物群集行為特性，建立了鴿群、雁群、狼群等典型生物群體智能模型，研究了從生物群體智能到無人機(jī)集群控制的理論映射。

 

       3 無人機(jī)集群發(fā)展的關(guān)鍵技術(shù)

 

       無人機(jī)集群對(duì)環(huán)境的對(duì)抗性和任務(wù)的復(fù)雜性，決定了無人機(jī)集群必須具有高度的自主能力和協(xié)同能力。生物界中歐椋鳥群、鴿群、狼群、蟻群等生物群體在集群活動(dòng)中都表現(xiàn)為群體智能。無人機(jī)集群智能研究建模中，往往進(jìn)行簡化，忽略了歷史因素對(duì)個(gè)體的影響，將其簡化為當(dāng)前狀態(tài)的運(yùn)動(dòng)決策系統(tǒng)。應(yīng)將實(shí)際的因素加入群體智能，如視覺感知、集群中單機(jī)對(duì)外部不良因素的快速準(zhǔn)確反應(yīng)以及個(gè)體間的交互等，充分考慮各種因素對(duì)群體智能的影響。綜合分析可以看出無人機(jī)集群技術(shù)發(fā)展的一些關(guān)鍵技術(shù)。

 

       3.1 無人機(jī)集群態(tài)勢(shì)感知與信息共享

 

       無人機(jī)集群的態(tài)勢(shì)感知與信息共享是無人機(jī)集群自主控制與決策的基礎(chǔ)。對(duì)于無人機(jī)集群來說，集群系統(tǒng)中的單機(jī)既是通信的網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)，又是信息感知與處理的節(jié)點(diǎn)。不同單機(jī)可搭載不同的傳感器獲取不同范圍、不同維度的信息，單機(jī)間通過相互間的密切協(xié)同，可以將不同無人機(jī)的信息進(jìn)行融合、共享，為集群系統(tǒng)決策提供信息支持。無人機(jī)集群信息共享利用其集群飛行的通信系統(tǒng)，不僅能夠應(yīng)對(duì)強(qiáng)電磁干擾下的通信延遲、丟包等情況，還能將感知到的信息傳遞給其他個(gè)體，從而避免因單機(jī)感知能力、信息處理能力的限制導(dǎo)致集群系統(tǒng)功能的低下。

 

       3.2 無人機(jī)集群編隊(duì)與智能決策控制

 

       編隊(duì)是無人機(jī)集群執(zhí)行任務(wù)的形式和基礎(chǔ)。在無人機(jī)集群編隊(duì)的控制中要解決兩個(gè)關(guān)鍵問題：一是編隊(duì)的生成與保持，不同幾何圖形的隊(duì)形生成與變換，編隊(duì)隊(duì)形不變情況下的收縮、擴(kuò)張以及旋轉(zhuǎn)等；二是避障以及避碰時(shí)隊(duì)形的動(dòng)態(tài)調(diào)整與重構(gòu)，如遇到障礙時(shí)隊(duì)形的分離與結(jié)合，成員增加或減少時(shí)的隊(duì)形調(diào)整等。

 

       無人機(jī)集群智能決策控制是實(shí)現(xiàn)無人機(jī)集群優(yōu)勢(shì)的核心。針對(duì)復(fù)雜的環(huán)境，動(dòng)態(tài)的任務(wù)目標(biāo)、威脅等無人機(jī)集群需具備實(shí)時(shí)任務(wù)調(diào)整和路徑規(guī)劃的能力，除態(tài)勢(shì)感知與信息共享外，還需實(shí)現(xiàn)無人機(jī)集群智能決策控制，以快速響應(yīng)動(dòng)態(tài)變化，提高無人機(jī)集群完成任務(wù)的效率和魯棒性。

 

       3.3 無人機(jī)集群中有人機(jī)與無人機(jī)協(xié)同技術(shù)

 

       由于無人機(jī)集群技術(shù)理論研究與發(fā)展限制，短時(shí)間內(nèi)實(shí)現(xiàn)無人機(jī)的全自主智能控制難度較大。有人機(jī)與無人機(jī)的異構(gòu)機(jī)型集群協(xié)同是一個(gè)重要集群技術(shù)，有人機(jī)與無人機(jī)集群協(xié)同不等同于一般的不同類型的簡單協(xié)同。人工智能與人類智能、有人系統(tǒng)與無人系統(tǒng)的深度融合協(xié)同將成為未來無人機(jī)集群技術(shù)發(fā)展的重要方向。集群系統(tǒng)中有人機(jī)與無人機(jī)的協(xié)同實(shí)現(xiàn)了無人機(jī)進(jìn)行態(tài)勢(shì)信息感知和有人機(jī)進(jìn)行任務(wù)判斷決策空間上的分離，可完成高難度、危險(xiǎn)系數(shù)高、復(fù)雜條件下的任務(wù)。