基于集群智能的无人机协同控制系统分析

基于集群智能的无人机协同控制系统分析

吴亚龙 曹正阳

西安爱生无人机技术有限公司，陕西 西安 710065

摘要：无人机是现代化战争中的重要作战装备。经过数十年的研究，无人机相关技术已经取得令人瞩目的进展，功能也越来越丰富，已开始逐步替代有人飞行器。然而，面对日益复杂的作战环境与多任务需求，单架无人机的任务执行能力显示出了一定的局限性，具体包括：由于机载传感器与通信设备的限制，单架无人机对任务环境的感知能力是有限的；受自身的燃料限制，飞行时间有限，不具备高强度持续作战能力；单无人机一旦受到故障影响，任务执行效率将大幅下降，甚至导致任务终止。

关键词：集群智能；无人机；协同控制；系统分析

1 无人系统智能自主控制技术的发展需求

人工智能技术和智能控制技术发展迅速，牵引着无人系统智能自主控制理论和技术的发展，并使之逐渐成为自动控制领域的研究热点和难点。发展这项技术的必要性主要基于以下几个方面的迫切需求：

（1）高性能与强自适应性未来的无人机系统的运行环境复杂，对性能要求越来越高。无人机作战系统需要在不可预见危险的作战环境中工作，而战场形势瞬息万变，未来的作战战略布局需要无人作战系统能适应这些动态环境的不确定性，具有强适应性的作战能力。无人轨道交通装备、无人运输机、无人服务飞行器等直接与人类的安全性和生活舒适性息息相关，未来的应用市场需要无人系统具有人工智能特征，以适应复杂的交通环境、不同客户需求等。

（2）高可靠性无论是军事还是民用领域的无人机系统，可靠性和安全性是非常重要的指标。为了保证系统的可靠运行，不仅需要提高硬件可靠性和必要的冗余配置以及软件的完备性和鲁棒性，还需要增强无人机系统的自主故障诊断和容错控制能力。

（3）多智能体组网和协同完成任务利用强大的计算机信息网络，将多个智能体合成一个大系统或作战平台，以获取综合的侦察和测量信息，迅速而全面地洞察整个局势，进一步协同完成复杂任务，更快速、更高效地实现连续工作，例如多架无人机协同的火灾现场侦察、多导弹协同的高机动目标拦截等，是解决单个智能体能力有限问题的一个有效途径。多智能体组网系统完成复杂任务的策略在具有诸多优势的同时也给无人系统的控制带来了新的挑战，需要解决系统建模、资源管理、信息融合和全面感知等难题。网络中心战是美国军方在20世纪90年代提出的概念多架无人机组成的无人系统协同工作可充分利用现有无人机的智能性发展趋势，实现单架无人机无法完成的作战任务，如多导弹系统的协同攻击可实现高强度突防、全方位攻击和以弱胜强的可能性。这种作战方式既能充分发挥低成本武器装备的规模优势，又可利用新型网络中心战框架下的信息交互，形成协同对抗、联合突防和规模饱和打击等方法，有效克制敌方高新技术武器装备的优势，实施战术上的有效体系对抗。随着计算机技术和无线移动网络技术的迅速发展，多无人系统协同合作的武器系统必将成为未来新一代智能武器的一个重要发展方向。

（4）高经济效益性21世纪，高科技在各领域的应用飞速发展，推动着低成本无人机技术的发展，同时为了追求更高的性能和可持续性发展，提高无人机的操作效率和可重复使用率是航空航天技术研究的一大热点。世界各航天技术发达国家都先后实施了可重复使用飞行器的计划。可重复使用的再入飞行器就是其中研究较多的一种验证机方案，美国太空探索技术公司（SpaceX）更是首先研制发射了可重复使用的商用火箭。在航空领域，为了在未来的市场中占有一席之地，廉价、快速、机动、可靠的无人机更是各国家和公司追求的目标产品。因此，需要借助现代先进控制理论和计算机技术的迅速发展，实现更自主、更智能、更可靠的无人系统，延长无人机系统使用寿命并提高重复使用率，满足目前市场对其高经济效益的需求。

2协同控制体系结构

为了保证集群任务的执行效能，协同控制系统需要具备高可靠性、强鲁棒性、快速响应和快速重组等能力。协同控制体系结构主要有集中式结构与分布式结构两种类型。集中式结构将各无人机的状态信息发送至控制中心（中心节点）统一处理。其中，控制中心可以是无人机、航天器、地面站等。所有的无人机将自身状态信息或感知的信息发送到控制中心，然后，控制中心通过数据处理、任务规划、控制决策等环节，再将控制信息传送到各架无人机，保证多无人机统一执行指定的任务。

在集中式结构中，任务控制指令由控制中心发送，无人机自身只具有底层控制能力。集中式结构利用全局的信息进行分析与决策，当控制中心与通信带宽的性能足够好时，它能够较好地处理复杂控制问题，同时这种体系结构具有全局性能强的优点。当控制中心出现问题时，所有的任务将会终止，因此集中式结构存在计算量大、鲁棒性差等缺点。

因此，集中式结构适用于处理实时性要求低、全局性能要求高的任务中。分布式结构没有一个确定的控制中心（中心节点），各无人机在群系统中的地位是平等的，它们通过合作的方式协同完成任务。在分布式控制结构下，全局控制问题被分解成多个子问题并由各架无人机独立解决。各无人机具有一定的自主控制与决策能力，能够根据拓扑网络的连通情况与其他无人机进行信息交互，在分布式协同控制协议的作用下，实现无人机群系统的整体控制。分布式结构具备实时性好、鲁棒性强、计算量低、灵活性高等优点。但由于多无人机在分布式体系结构下，对全局性能考虑不足，容易造成全局性能不强的问题，因此，分布式体系结构比较适合处理具有高动态性、高实时性特点的任务。

3多无人机协同技术

在很多实际应用中，都需要多无人机协同进行空中侦察工作，例如民用领域的森林大火、油田和管道的监测；军事领域的地形侦察、战场巡逻和监测等。由于作业范围广，无人机编队飞行中的通信带宽和连接能力通常是有限的，有时候多架无人机的通信链接有噪声并且通信拓扑动态变化，通信在分布式态势下，多无人机系统的分布式协同问题随之而来。近些年多飞行器的协作和协同控制问题得到了广泛的关注，并在卫星、无人机及机器人的编队和集结方面开展了许多工作，但仍然没有形成通用的理论和方法。

鉴于无人机协同控制的特点和难点，现有的一致性理论在应用时具有很多拘囿：由于飞行器飞行速度快，且有时无法向后移动和盘旋，在一致性理论框架下，既要同时接近目标又要避免碰撞会很困难；如何设计协作变量和协作函数，以保证飞行器在有限的控制能力下实现协同侦察或编队飞行；多飞行器之间耦合程度和耦合形式，以及耦合对协同性质和水平的影响。

结语

综上所述，通过对智能无人机的发展需求和应用前景进行分析，将人工智能与智能控制技术引入无人机系统设计智能自主控制器的重要性得以展现。本文回顾了国内外无人机系统智能自主控制研究水平和发展历程，总结了无人系统智能自主控制关键技术，并对未来的发展趋势进行了展望。无人机系统的智能自主控制技术正在蓬勃发展，还有很多有待解决的问题，尤其是学术研究成果与工程应用的转换将是一个漫长的过程。

参考文献：

［1］DoDUnmannedSystemsIntegratedRoadmapFY2013-2038［R］.WashingtonDC:OfficeoftheSecretaryofDefense,USA,2013.

［2］陈宗基，魏金钟，王英勋，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.