一种新的智能化航空器自主能力等级评估方法

涂良辉，曾庆云，李来国，杨 昆，陈雅丽

（中航工业洪都，江西南昌330024）

0 引言

智能化航空器自主能力是指在不需人工干预的条件下，航空器系统通过在线环境感知和信息处理，自主生成优化的控制策略，完成各种战略或战术任务，从而形成快速而有效的任务自适应能力。定义中只是给出了自主能力的特点和属性，较为笼统。为了清晰地评估智能化航空器自主能力的发展水平，需要建立统一、公允的智能化航空器自主能力量化评估方法，这为国家的智能化航空器产业发展规划提供了合理的量化手段，有利于研制单位或用户对相关技术或产品进行合理分级和评估，从而为智能化航空器自主能力的发展指引方向，促进智能化航空器自主能力和性能的稳步提高。

1 国内外典型评估方法

1.1 国外情况

2000年美国海军研究办公室和空军研究实验室(AFRL)率先提出自主作战 (Autonomous Operations，AO)的基本概念，以此作为智能化航空器自主能力的终极目标。为了实现AO，AFRL和其它研究机构(Alenia Aeronautica等)认为研究者应当关注的智能化航空器自主能力属性包括“智能(intelligence)、安全性(safety)、可靠性(reliability)、可支付性(affordability)、任务执行有效性(mission effectiveness)”。

美国海军未来自主作战能力研究办公室和美国空军研究实验室(AFRL)，采用OODA模型，定义了智能化航空器自主作战能力的十个等级(ACL：Autonomous Capability Levels)，见表1，作为标准衡量智能化航空器的自主能力水平，并且给出了智能化航空器技术发展的轮廓[1]。

表1 美国AFRL定义的自主能力等级

基于ACL的智能化航空器自主等级分级方法，符合智能化航空器技术研究的性能需求和技术发展的基本规律，因此，在智能化航空器自主能力评级标准中占据着主流位置，对智能化航空器技术起到了良好的工程牵引作用。

但是，该方法依然存在若干问题，具体如下：

1)该方法的主线倾向于描述技术的发展规律，与用户更关心的 “任务执行有效性(mission effectiveness)”这条线并不完全一致。相对而言，用户更关心的是智能化航空器能执行何等难度的任务，更期望直接以任务难度作为智能化航空器自主等级划分的主线。

2)该方法总体分级粗略，其中每级的技术特点并没有给出更多的具体描述。例如，无法把影子和全球鹰这两种典型机型的自主能力区分开来。

3)该方法中高等级的多机协同或集群协同，概念不够明确。5～10级的ACL给出的是多机或集群的能力，然而智能化航空器自主等级本来的目的是要对单个航空器的能力进行区分。因此，现有的ACL方法不利于指导高等级航空器相关技术的提升，不能有效地对高等级航空器的自主能力进行有效区分。该方法甚至无法区分完成同一任务中的多机 (或集群)中的长机与僚机之间的自主等级差别。

1.2 国内情况

国内对智能化航空器自主等级的研究虽然起步较晚，但目前也取得了一定的研究成果。洛阳光电所的高劲松研究员对ACL方法进行了详细的研究和分析[2]；中科院沈阳自动化所的王越超、刘金国对无人系统的自主性评价方法进行了综述和评价[3]；北航的陈宗基教授和王英勋教授在ACL方法的基础上提出了相应的改进方法[4,5]。对于智能化航空器自主等级分级方法的研究，国内现有的方法主要表现在对ACL等国外方法的研究和改进。目前，国内尚未形成统一认可的智能化航空器自主等级分级方法。各位学者所提议的方法虽然有其合理性，但仍有进一步改进的空间。

2 三维坐标评价方法

2.1 提出的原则

智能化航空器自主性是航空器系统拥有感知、观察、分析、交流、计划、制定决策和行动的能力，并且完成人类通过人机交互布置给它的任务。根据智能化航空器自主性的定义和内涵，智能化航空器自主性的关键技术包括态势感知、规划/协同技术、决策/执行技术三个方面。本文评定的智能化航空器自主能力由上述三方面能力来体现，与之相对应的能力包括：内部健康诊断、外部态势感知、任务规划、协同、单机决策/执行、团队决策/执行。

三维坐标评价方法就是基于上述三项关键技术，旨在合理评定智能化航空器自主能力水平的评估方法。该方法首先建立三维坐标模型 （如图1所示），分别将自主性包涵的三项指标（即态势感知、规划/协同、决策/执行）描述在3个坐标轴上，每个坐标轴再划分若干子级指标并赋予一定的分值，以此构建打分体系，最后用户采用打分的方式评定智能化航空器自主能力的等级。整个打分遵循百分制原则，自主能力水平满分100分，最差为0分。

2.2 打分体系

三维坐标打分法以三维坐标为模型，对模型的三项指标进行打分，来评定智能化航空器自主能力等级。该方法首先根据具体任务需求，分配3个指标（态势感知、规划/协同、决策/执行）的权值，然后对3个指标按各自所涉及的关键技术进行子级分解，并分别赋予一定的分值，以此构建打分体系（如图2所示），最后用户依照打分体系对智能化航空器三项指标分别进行打分，并进行加权平均，得出智能化航空器自主能力水平总得分。

图1 三维坐标模型

图2 三维坐标打分体系图

2.3 自主能力等级模型

将智能化航空器等级模型分为五级，分别是遥控、远程操作、半自主、单机完全自主、团队自主。半自主和团队自主又均分为三个等级，分别是一般、中等和较高，因此智能化航空器等级模型亦可称为九级。根据百分制原则，每一级都有相应的分数范围，对照智能化航空器自主能力水平的最终分数找到其相应的等级。智能化航空器自主能力等级模型如表2所示。

表2 智能化航空器自主能力等级模型

2.4 评判准则和流程

先作如下设定：

1)态势感知分数：S1，权重系数：w1，其中内部健康诊断分数为S11，外部态势感知分数为S12；

2)规划/协同分数：S2，权重系数：w2，其中任务规划分数为S21，协同分数为S22；

3)决策/执行分数：S3，权重系数：w3，其中单机决策/执行分数为S31，团队决策/执行分数为S32。

智能化航空器自主能力水平打分流程如下：

第一步，首先打出内部健康诊断分数S11，外部态势感知分数S12，此时态势感知分数为S1＝S11＋S12；

第二步，打出任务规划分数S21，协同分数S22，此时规划/协同分数为S2＝S21＋S22；

第三步，打出单机决策/执行分数S31，团队决策/执行分数S32，此时决策/执行分数为S3＝S31＋S32。

因此，智能化航空器自主能力水平总得分（S）：

（说明：自主能力水平总得分遵循百分制原则）

最后，将自主能力水平得分S对照智能化航空器自主能力等级模型（即表2），找到其相应的等级。

3 实例分析

下面采用三维坐标打分法对国外6种智能化航空器进行自主能力水平等级评定，见表3。

三维坐标打分法较之ACL方法，指标更加量化，结果直观，易于比较和评判。该方法与ACL等级的对应关系见表4。

表3 基于三维坐标法的国内外典型智能化航空器评价

表4 三维坐标打分法与ACL等级的对应关系

4 结论

评定智能化航空器自主能力等级的方法很多，本方法相对于其它方法而言，具有一定的实用性和直观性，主要表现在：

1）考虑的自主性指标较全面，包涵自主能力的三个主要指标，即态势感知、规划/协同、决策/执行；每个指标又分子级指标，考虑的关键技术较多、覆盖面较广。

2）可以简单快速的进行量化考核，对评判对象的自主水平进行打分，相对定性考核方法而言，该量化考核方法结果简单直观，易于比较。

[1]Office of the Secretary of Defense.Unmanned Aerial Vehicles Roadmap 2000-2025[R].Department of Defense,Washington DC,2001.

[2]高劲松,余菲,季晓光.无人机自主控制等级的研究现状[J].电光与控制,2009,16(10):51-54.

[3]王越超,刘金国.无人系统的自主性评价方法[J].科学通报,2012,57(15):1290-1299.

[4]陈宗基,魏金钟等.无人机自主控制等级及其系统结构研究[J].航空学报,2011,32(6):1075-1083.

[5]王英勋,蔡志浩.无人机的自主飞行控制[J].航空制造技术,2009,(8):26-31.