无人机系统自主控制技术及应用实践分析

黄波　詹金棍　谢林峰　张珉璐

摘 要：本文在研究中以无人机系统自主控制技术为核心，分析无人机系统自主控制技术发展现状，明确无人机系统自主控制技术关键技术，提出无人机系统自主控制技术应用实践，促进无人机系统的应用发展，并为相关研究人员提供一定的借鉴和帮助。

关键词：无人机系统 自主控制技术 无人操作 应用实践

中图分类号：V27 文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2018）01（c）-0065-02

自主控制技术作为无人机系统核心技术，可以实现无人操作而执行设定任务，现阶段我国无人机系统自主程度与智能程度偏低，以操作员遥控、预编程控制为核心，这种控制技术无法应对变化的运行环境，对突发威胁处理不到位，无论是生存还是打击时敏目标，都处于低效状态。随着无人机系统逐渐自主化和智能化，提出无人机自主控制技术，让无人机系统根据运行环境，及时应对突发状况，并对时敏目标准确定位，提高无人机系统的自主水平，感知运行环境，强化目标定位的精确度，增强任务执行的灵活性，自主控制技术是未来无人机系统发展的主要方向。在这样的环境背景下，探究无人机系统自主控制技术及应用实践具有非常重要的现实意义。

1 无人机系统自主控制技术的应用要求

在无人机系统自主技术实际应用中，具备环境感知能力和态势认知能力，使得无人机系统可以在恶劣环境下，实现更广范围下目标感知和识别，自主能力水平较高，可以在复杂环境下自我决策，进而完成任务；具备自主导航能力和控制能力，无人机系统运用自主导航技术与智能控制技术，除了在规定范围内进行导航定位，还可以控制无人机复杂动作，实现大范围内定位和精确打击，面对复杂环境自我决策和规划，突出无人机系统自主控制技术的自主性与抗干扰性[1]。

2 无人机系统自主控制技术发展现状

2.1 理论研究现状

自主控制主要处于非结构化环境下实行的高度自动控制，这种对自控控制概念的定义主要强调无人机系统在无人干预情况下的环境感知能力。而另外一种说法是自主控制涵盖了在线感知、控制重构、信息处理等功能，操作员不会直接控制，而是强调无人机系统的自我决策和自我控制，这是自动控制的高层次发展。一般而言，常规控制与自主控制的主要差距在于是数据驱动还是信息知识驱动，数据驱动则无智能，而基于信息知识驱动则具备高程度智能，可以应对恶劣的运行环境和控制任务[2]。在大量的研究實践中，明确无人机系统自主控制的概念，特指在无人干预的情况下，借助在线环境感知与信息处理功能，自主生成控制策略，以完成战术任务，具备快速和高效的任务适应能力。

2.2 技术研究现状

现阶段，我国无人机系统自主控制技术研究工作已颇有成效，提出无人机系统的自主、智能控制，借助模型预测控制提高UAV智能程度和自主水平，并研究自主控制技术中的智能态势感知，但和国外先进技术相比，还存在一些差距。美军的全球鹰和捕食者均已达到2～3级ACL，联合无人空战系统和升级版X47-B已达到5～6级，复杂而非结构化的运行环境、突发事件、远距离运行可能发生通信线路故障、外部威胁等挑战，为了帮助无人机系统自主控制技术应对这些挑战，要将智能控制常规控制结合在一起，处理运行高度不确定性，以智能控制为途径，提高无人机系统自主能力，并对这种能力进行的等级划分，完善理论支撑和定量衡量指标，实现无人机系统自主控制技术的完善和优化[3]。但总体来说，国内外无人机系统的自主控制水平不高，突发事件的感知、判断和处理能力薄弱，从指挥控制过渡到监督控制，最后完全实现自主控制。

3 无人机系统自主控制技术的应用实践

无人机自主控制系统统一管理各个系统，协调配合完成任务，其自主控制结构包括分层递阶式结构、包容式体系结构、分布式体系结构，在实际应用中可表现出以下几点：

3.1 感知与认知

无人机系统在执行任务时，可以感知非结构化环境，分析自然环境和运行环境，并实现对二者的识别和感知，理解运行环境的态势，面对复杂而恶劣的环境下，以拼阵摄像、高速视觉计算、目标检测识别等技术，融合信息分析和威胁估计，评估环境态势，完成任务。除了感知非结构化环境之外，无人机系统自主控制技术可以对复杂环境进行感知和学习，这种环境认知技术可以让无人机系统在实际应用中及时收集信息，感知、识别和理解运行环境，这是无人机系统达到高层次自主的基础。

3.2 规划与控制

在实际应用中，自主控制技术赋予无人机系统规划和控制功能，可以解决复杂运行环境的不确定性，通过自主行为提高无人机系统执行能力。第一，实施规划P重规划和监督控制，帮助无人机系统在实际运行过程中存在突发情况、动态任务规划、监督控制等问题，有效提高无人机系统在执行任务过程中的反应能力和信息处理能力。同时，在执行任务情况下进行自动化任务规划，涉及到航线、传感器、通信规划等，智能化管理和监督任务执行情况，并对任务执行状态进行警告，完成执行任务[4]。第二，多机西协调规划和控制。在无人机实际运行中，自动控制技术可以针对感知、执行、通信、环境动态变化等情况，预测和考虑可能发生各种极端情况，解决多个无人机的执行任务的分配和协调，消解多任务之间的冲突，实现多个无人机系统的协调运作，集群自组织，进而完成执行任务。第三，机载智能自主控制。这是无人机自主控制技术的基础，帮助无人机系统在无人干预或是设备支持的情况下，面对恶劣环境完成执行任务，可以实现无人机系统自主飞行控制、行为决策、故障预测、感知回避等功能，完成执行任务。

3.3 协同与交互

在无人机系统自主控制技术应用实践中，协同与交互是主要应用方式，借助协同与交互技术，可以帮助无人机系统实现机机或是人机间的协作和交流，达到有人和无人平台的协同作战，具体可表现为以下几方面：第一，协同运行。协同运行特指无人机、有人机、任务控制站和指挥系统的相互联通和操作，支持有人机和无人机的协同运作，实现开放式实施协同体系结构的跨平台信息分发，保证多平台数据时空的一致性，做好资源管理调度工作，生成多种协同支持机制，保证多个系统设备之间的交互程度，进而完成执行任务[5]。第二，人机系统综合。人机系统综合主要是人与计算机的智能融合，提高人机协同效率，强化无人作战系统的执行效能和可靠性，即使在高度自主无人机中，人机系统综合技术可以为无人机系统提供高层目标，实现无人机平台和系统间的协作和交互，使得无人机系统可以动态化分配任务，明确事件发展态势，提供脑机接口，帮助无人机完成执行任务。

4 结语

综上所述，无人机系统自主控制技术的应用要求要具备环境感知能力、态势识别能力、自主导航能力、自我决策能力等，并在实践中，利用自主控制技术，实现无人机系统的感知与认知、规划与控制、协同与交互，完成执行任务，进而实现无人机系统自主控制技术的应用价值。

参考文献

[1] 朱华勇，牛轶峰，沈林成，等.无人机系统自主控制技术研究现状与发展趋势[J].国防科技大学学报，2017， 32（3）：115-120.

[2] 贺若飞，李大健，刘宏娟，等.无人机自主控制应用需求及研究发展分析[J].火力与指挥控制，2016，41（5）：1-5.

[3] 杨珂.无人机系统自主控制技术研究现状与未来趋势[J].科技传播，2016，8（8）：52-53.

[4] 马晓.浅析无人机系统自主控制技术研究现状及发展趋势[J].科技资讯，2016，14（17）：1.

[5] 尹彦清.基于神经网络的无人机动态逆自主飞行控制系统研究[D].南京航空航天大学，2017.