无人机编队飞行技术研究*

张晋武

(海军装备研究院 北京 100161)



无人机编队飞行技术研究*

张晋武

(海军装备研究院 北京 100161)

无人机编队执行复杂任务的性能和效率比单机高出许多,因而无人机编队飞行已成为无人机应用技术发展研究的热点问题。论文在分析无人机编队飞行特点的基础上,阐述了无人机编队飞行原理与方法,将无人机编队飞行过程归结为编队集结、编队保持和编队重组三个阶段,分别对这三个阶段的研究现状进行了分析总结,并对无人机编队未来的发展方向和研究挑战进行了展望。

无人机; 编队飞行; 编队集结; 编队保持; 编队重组

Class Number V279

1 引言

无人机发展至今已经经过了几十年,相关技术已经相对成熟,已经在军事和民用领域中发挥重要的作用[1]。为了适应未来的挑战,现今无人机技术的发展方向有两个:一方面需要提高单机的功能和效率,比如发展多用途、长航时、高可靠等需求的无人机;另一方面需要在现有的技术的基础上,发展更为高效的无人机管理和组织模式。基于此,无人机编队飞行成为近年来提出的无人机合作化发展方向中的一个核心概念。

无人机编队飞行[2],即多架无人机为适应任务要求而进行的三维空间排列和任务分配的组织模式,它既包括编队飞行的队形产生、保持和重组[3],也包括飞行任务的组织,可以根据外部情况和任务需求进行动态调整。无人机编队飞行是无人机发展的一个重要趋势,拥有广阔的发展前景。

虽然无人机编队飞行相较于单机而言,有很多优点,但是无人机毕竟不能完全自主和智能地调整自身飞行状态,以高效地完成作战任务。而且对于无人机编队而言,各单机之间通信保障也是一个重要的考虑因素。本文将无人机编队飞行划分为编队集结、编队保持和编队重组三个阶段,并分析各个阶段中的研究热点和研究现状。

2 无人机编队飞行的特点

相较于单机而言,无人机编队在气动效率方面有很大的提升,可以有效提升编队的航程[4]。因为处于跟随位置的无人机的升/阻比得到明显提升,从而使整个编队的能源利用率得到提升。同时无人机编队可以携带各类规格不同的装备,以不同的编队队形,协作完成单无人机不能完成的任务,如高精度定位、多角度成像及战区通信中继等。一般来说,单无人机可以进行二维测绘作业,而无人机编队按一定的队形排列,采取一定的测绘方法测量则可以完成目标精确三维信息的采集。另外由于单机搭载的传感器等设备有限,完成复杂任务时,必须分多次完成,影响任务执行效率,而如果是无人机编队执行任务,只需要无人机组分散搭载设备,将任务分解,让各个单机执行简单任务即可[5]。而且当无人机因突发情况,比如单机被击落或因机械原因无法继续执行任务时,编队飞行的无人机中备用的无人机仍然可以保证整个编队继续执行任务,这种可靠性和冗余度在复杂多变的任务中(特别是战场)是十分有必要的,这也是无人机编队相较无人单机作业的一个突出特点和优势。如何有效地利用无人机编队飞行的优点,正成为无人机应用技术研究的热点。接下来分析无人机编队飞行过程的三个阶段的研究状况。

3 无人机编队飞行过程

3.1 编队集结

编队集结是指多个无人机从任一初始状态,按一定约束条件,调整自身的飞行参数,以形成编队队形的过程。这一过程中,约束条件有很多类型: 1) 能耗最少; 2) 集结时间最短; 3) 避开障碍物和威胁; 4) 无人机之间的安全距离; 5) 各无人机的转弯速度上下限; 6) 无人机之间通信状况。按照这些约束条件和不同的任务类型,无人机可以编成各式队形展开飞行作战任务[6]。能耗是一个系统性因素,在任务危险程度不高,比如航迹区域安全时,可以在这个方面要求高一点。当然如果出现威胁无人机安全的情况,可以不太强调这方面的约束。时间也是一个很重要的约束条件,因为很多时候任务十分紧急,特别是作战任务。当碰上紧急任务时,集结时间的要求会十分严格,因为作战时机可能就只有很短的一段时间。编队集结过程中,编队也可能会遇到特殊空情或障碍,这时需要对编队内所有无人机重新进行航迹规划,以避开潜在威胁。不同队形的气动效应不尽相同,编队内各无人机所受到气动干扰也不相同,无人机飞行参数的设定也会相应不同,所采取的防碰撞策略也会相应不同,以避免无人机相互碰撞和保持编队队形。编队转弯时,各机的转弯速度应控制好,不然不仅无法保持编队队形,还有可能导致撞机,这需要地面控制人员规划好每架无人机的航线,对计算精度和时间的要求较高,特别是遇到紧急情况时。由于无人机飞行速度很快,对于通信的要求也相应较高,必须保证通信畅通。

编队集结有两种形式:一是作战任务下达时,所有无人机在规定时间内从各自机场向预定目标区域集结;二是作战任务完成时,所有无人机向各自基地返行,如果有多架无人机向同一个基地返行时,它们需要先集结,然后依次降落到基地。集结完成后,编队就进入编队保持阶段,保持编队队形向预定作战目标飞行。

3.2 编队保持

编队保持是指编队飞行过程中,如何调整各个无人机的飞行参数,以保持编队队形不变。这是一个动态调整的过程,对任务执行十分重要,如需对目标进行精确定位打击时,编队队形的保持就显得尤为重要,如果队形不能保持,会影响定位精度。编队保持过程中有三个主要约束条件: 1) 有效避开障碍物和威胁区域; 2) 避免无人机之间碰撞; 3) 编队内通信需要保障; 4) 要考虑无人机之间的气动效应。

编队因任务要求往往要保持其在队列中的相对位置基本不变。一般的保持策略是编队中的每架无人机保持与队列中约定点的相对位置不变,而当这个约定点是领航机的时候,这个保持策略就称为领航-跟随者(Leader-Follower)策略[7]。在阵形保持过程中,可能会因一些干扰因素引起扰动,防止冲突策略就是要避免在扰动下可能发生的碰撞和信息交互中的阻塞。无人机组要保持一定的队列形状,它们之间必须有信息的交互。信息交互的控制策略一般有集中式控制、分布式控制和分散式控制,每一种方式都有其特点、优势和适用场景。

1) 集中式控制策略

在集中式控制策略中,编队中每架无人机都需要将自己的飞行参数,如位置、速度、高度、姿态等信息传递给编队内所有无人机,因而编队内每一架无人机都知道整个编队队形的所有信息。这样做的好处是控制灵活性高、效果好,但同时由于信息交互量巨大,对机载计算机的性能要求高,系统的控制算法也相应复杂不少。

2) 分布式控制策略

在分布式控制策略中,编队内每架无人机要只与相邻的无人机交互各自的飞行参数。在这种情况下,每一架无人机所需要知道和处理的信息量就少很多,使得系统实现相对简单,控制算法也不会很复杂,当然控制效果相对集中式控制来说要差一些。分布式控制策略又有三种不同的方法:

(1)领航-跟随者策略是目前最为成熟的编队控制策略了,其基本思想是在编队中选择一架无人机作为领航者,其余无人机均作为跟随者,参照领航者的位置来调整自身飞行参数,以保持自己与领航者之间的相对位置不变,从而达到保持编队队形的目的。最为简单的领航-跟随者模型是编队内所有无人机均以同一个领航者以参照。这样由于每架无人机只需要跟随领航者调整自己的飞行参数,计算量小,控制简单。但缺点也显而易见,如果领航者故障或损坏,编队将完全无法运行。

(2)链式领航-跟随者策略是一种改进型的领航-跟随者策略,不需要所有无人机都参照同一领航者,而是参照其最近邻居,如图1所示。

图1 链式领航-跟随者策略

如图1所示,无人机f1为首机,f2和f3只需要跟随f1即可,与其保持相对位置不变,而f4、f5则分别跟随f2、f4,它们可以组成若干个二机跟随序列,每架飞机与自己的领航者进行通信。这样如果有新机需要编入时,可以很好地兼容扩充。这样虽然无法完全克服领航者问题,但可以在领航者失效的情况下,极大地将损失降低。

(3)虚拟领航-跟随策略的思想是在编队中找一个虚拟的固定点作为虚拟的领航者,所有的无人机都保持相对于虚拟领航者的位置不变。虚拟领航者在编队中的位置是根据编队队形计算出来的,编队飞行过程中,所有无人机都跟踪虚拟领航者的状态,并动态地调整飞行动态,以保持编队队形[8]。当编队内有无人机因故需要退出编队时,编队内其它无人机会根据一定算法替补上,以保持编队队形不变。虚拟领航-跟随者策略中,由于领航者是虚拟的,并不是实际的无人机,不存在其会损毁或故障的问题,可以有效克服领航-跟随者策略下“领航者失效导致编队无法运行”的问题。当然这种策略也有一些缺陷。由于虚拟领航者是虚拟出来的,其飞行参数很可能是数字模拟的,如果计算精度和算法性能不够好的话,很可能在编队转弯时出现差错,因为这时虚拟领航者的飞行航迹的曲率变化不连续,从而导致编队所有无人机跟随出现异常情况,使编队队形无法保持。因而在这种策略下,有必要设计一个好的转弯模型,以防出现异常情况。

表1对这三种控制策略进行了对比,可以很直观地看到各自的优缺点,在设计无人机编队时,可以根据需求,选择合适的策略,或者混合使用,以达到更好的效果。

表1 三种编队保持控制策略对比

3.3 编队重组

编队重组是指编队飞行过程中,部分无人机因特殊原因,如机械故障、敌方火力打击、障碍物以及目标情况发生较大变化时,需要暂时离开编队,此时编队队形需要重新生成的情形。与编队集结一样,编队重组也要考虑各种约束条件: 1) 重组时间最短; 2) 避免无人机之间碰撞; 3) 通信保障条件变化; 4) 无人机之间的气动干扰;5)能耗最少等。

从编队重组场景的角度来看,编队重组问题可以分为以下三种类型。

1) 平衡编队的燃油消耗。

由于空气动力学的影响,使用领航-跟随者策略进行编队飞行时,跟随者会比领航者节省燃油。为平衡编队各无人机之间的燃油消耗,可以在编队飞行过程中各无人机轮流充当领航者。可以参照计算机系统中的任务调度策略,让编队内所有无人机在不同的时候轮流做编队领航者。最简单的方法就是时间片轮转,每隔一段时间,定期地切换领航者。与计算机一样,切换本身也会增加燃油消耗,因此要控制好切换的频率,以保持编队执勤效率。考虑全面一点,可以依据每架无人机的飞行情况,来选择领航者,如燃料最多者或最轻者或领航时间最短者等,这些都可以成为参考依据。

2) 遇到障碍物。

编队飞行过程中,当遇到障碍物并且当前队形无法正常通过时,就需要改变编队队形以保证所有无人机能够安全通过障碍物。比如,当三角形状的长僚机编队遇到障碍物并且直接无法通过时,可以命令僚机依次跟随在长机之后,将队形变成线形队形,依次通过障碍区即可。通过障碍物之后,再令编队恢复原来的队形。当然,也可以根据计算机离散数学图论理论,将当前编队队形视作一个刚性大图,在遇到障碍物时,将编队分离成几个小的编队,每个小的编队分别是一个刚性小图。越过障碍后,再合并成原队形。这个过程中,也要考虑编队执勤的效率,因为各小编队在重组一个大编队时,需要考虑的因素也很多。

3) 编队中部分无人机故障或损毁

当编队中部分无人机无法继续执行任务时,编队重组可以分为两种形式:一是寻找替代无人机顶替,继续保持原队形执行任务;二是编队变形成全新的队形,继续执行任务。替代无人机可以参照仿生学,依照鸟类飞行规律,由最后的无人机来填补,也可以选择受气流影响最大或处于最不利位置的无人机来填补,这样可以大大提高编队飞行效率[9]。而当损失达到一定程度,编队需要变换成全新队形,以继续执行任务。这时需要使用一些高效的算法来使编队迅速组成新队形继续执行任务,可应用的有自适应遗传算法等。利用这些算法,可以高效迅速地重组我方编队队形,从而充分发挥我方编队的优势。

4 结语

无人机编队飞行研究涉及了许多领域,如仿生学、空气动力学、自动控制、通信、导航、雷达、图像处理、航迹规划、人工智能等,是一个复杂的综合性研究课题,需要相关领域的科研人员合作才能完成。虽然对无人机编队飞行的研究已经取得了不少研究成果,但距离真正的无人机编队自主飞行还很远。对无人机编队飞行的研究应继续深入对编队内部无人机之间的协同机制[10]的研究,由于编队中每个无人机只是依赖有限或局部的信息进行决策,因而在一些特定情况下,无人机之间的控制决策有可能发生冲突,特别是编队规模变大之后。这时就需要一个有效的协同机制来排除潜在冲突,而现有的这方面的研究还相对不多,可以做一些更深入的研究工作。

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[10] Schumacher C J, Kumar R. Adaptive Control of UAV in Close-Coupled Formation Flight[C]//Proceedings of IEEE American Control Conference, Chicago, Illinois,2000:849-853.

Technology of Unmaned Aerial Vehicles(UAVs) Formation Flight

ZHANG Jinwu

(Navy Equipment Research Institute, Beijing 100161)

Research of UAVs formation is an hot spot in the field of research on application technology development of UAV, because performance and efficiency of UAVs formation is much higher than that of single aircraft when carrying out complicate task. Based on the flight characteristic of UAVs formation, principle and method of UAVs formation flight are illustrated. UAVs formation flight is divided into three steps, including formation forming, formation holding and formation regrouping. After discussing each research situation of stage, the future research direction, challenges and tendency are proposed.

unmaned aerial vehicle, formation flight, formation forming, formation holding, formation regrouping

2015年2月8日,

2015年3月27日

张晋武,男,博士,高级工程师,研究方向:作战系统、信息系统。

V279

10.3969/j.issn1672-9730.2015.08.003