甄子洋

無人機具有獨特優(yōu)勢,與有人機相比,其顯著優(yōu)點在于能夠在3D(Dull,dirty,dangerous)環(huán)境下執(zhí)行任務,在軍用和民用領(lǐng)域都具有廣泛應用前景[1].艦載無人機是一類裝備在軍艦上的由飛行器、任務設備和艦面系統(tǒng)等組成的無人駕駛飛行器,具有成本低、作戰(zhàn)使用靈活、可避免人員傷亡等優(yōu)勢,將成為航母和其他艦船的重要武器力量[2].海灣戰(zhàn)爭、科索沃戰(zhàn)爭、阿富汗戰(zhàn)爭等現(xiàn)代局部戰(zhàn)爭中,艦載無人機執(zhí)行了大量的空中偵察、目標指示、戰(zhàn)損評估、彈道校正等重要任務.2003年美國空軍啟動了聯(lián)合無人空戰(zhàn)系統(tǒng)(J-UCAS)項目,旨在演示和評估陸基和艦載無人空戰(zhàn)系統(tǒng)及加快研制生產(chǎn)該作戰(zhàn)系統(tǒng)所必需的未來技術(shù),以提高空軍和海軍的作戰(zhàn)能力.2011年2月,美國海軍高調(diào)宣布一款能夠從航母上起飛的新型無人機—X-47B無人偵察攻擊機完成首次試飛,它具備高水平的空戰(zhàn)系統(tǒng),可為美軍全天候作戰(zhàn)任務提供作戰(zhàn)支持.

早在20世紀20年代,無人機就已在某些國家海軍中得到應用.當時的無人機多數(shù)由有人機改裝而成,當作靶標或偵察用.從20世紀80年代開始,隨著無人機技術(shù)的迅猛發(fā)展,出現(xiàn)了眾多先進的艦載無人機.美國海軍擁有世界上性能最先進、數(shù)量最多的艦載無人機,已經(jīng)應用或正在開發(fā)的艦載無人機主要包括[3?5]:以色列麥茨雷特公司研制最初用于發(fā)現(xiàn)戰(zhàn)列艦的“先鋒”(Pioneer)無人機、美國偵察系統(tǒng)和無人機制造商Teledyne-Ryan研制的BQM-145A中程無人機、美國諾斯羅普·格魯門公司開發(fā)的世界上第一款噴氣式無人駕駛戰(zhàn)斗/偵察機X-47B無人戰(zhàn)斗機、美國通用原子航空系統(tǒng)公司研發(fā)的“捕食者”(Predator)C—“復仇者”型長航時無人攻擊機、由波音公司與英國因斯特公司聯(lián)合研制的第一架專門用于支持海軍行動的海事專用無人機“掃描鷹”(ScanEagle)無人機、美國海軍陸戰(zhàn)隊的“銀狐”(Silver Fox)低成本小型無人機、美國諾斯羅普·格魯曼公司生產(chǎn)的用于無人情報、監(jiān)視、偵察、“廣域海上監(jiān)視”的“全球鷹”(Global Hawk)MQ-4C無人機、澳大利亞國營飛機公司(GAF)研制的單發(fā)噴氣式靶機“金迪維克”(Jindivik)(美國、澳大利亞等國海軍已采購[6?8])、美國AAI公司研制的RQ-7“影子200”戰(zhàn)術(shù)無人機.以色列也是研制艦載無人機的佼佼者,它先后推出了“猛犬”、“拓荒者”等艦載無人機.此外,加拿大、法國和意大利等國先后研制成功了“哨兵”、“奇觀”、“塘鵝”等艦載無人機.

隨著無人機技術(shù)的發(fā)展與應用,無人機自主控制成為當前航空宇航科學與技術(shù)、控制科學與工程、信息與通信工程等學科領(lǐng)域的研究熱點.為此,無人機自主著艦是艦載機自動著艦和無人機自主控制等相關(guān)技術(shù)的重要發(fā)展趨勢.由于著艦環(huán)境十分復雜,精確制導與控制技術(shù)成為艦載無人機安全著艦/回收(Carrier-landing/Ship-recovery)的重中之重,我國關(guān)于無人機著艦/回收技術(shù)的研究起步較晚,但近年發(fā)展迅速.南京航空航天大學在有人艦載機自動著艦引導與控制技術(shù)研究基礎(chǔ)上,較早系統(tǒng)性地開展了無人機著艦技術(shù)的研究[9-12].

艦載無人機正日益成為海洋軍事強國爭相發(fā)展的重要艦載武器裝備,本文綜述了國內(nèi)外無人機著艦回收制導與控制關(guān)鍵技術(shù)的研究進展.本文結(jié)構(gòu)安排如下:第1節(jié)概述無人機自主著艦/回收不同方式;第2節(jié)概述無人機自主著艦/回收制導與控制的關(guān)鍵問題;第3節(jié)和第4節(jié)概述無人機自主著艦/回收制導技術(shù)和飛行控制技術(shù)的研究進展;第5節(jié)總結(jié)艦載無人機著艦/回收技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀,并對未來趨勢進行了分析展望.

1 典型的艦載無人機著艦/回收方式

艦載無人機著艦/回收方式種類繁多,下面概述幾種典型著艦/回收方式的發(fā)展現(xiàn)狀,主要包括[13]:

1)跑道攔阻著艦(Runway arrested landing).1922年10月26日,美國Godfrey deC·Chevalier少將駕駛一架39B雙翼機,首次采用攔阻著艦方法著陸于美國海軍第一艘專用航母—蘭利號航母[14].攔阻著艦源于有人艦載機著艦,主要用于大型艦船,因為大型艦船有較大甲板,其質(zhì)量和尺寸較大,對海浪運動不甚敏感.攻擊型無人機等大型無人機,例如捕食者、全球鷹等已成功完成在航母上的起降.該方法已成為回收非垂直起降飛機著艦的標準方法[15].

2)撞網(wǎng)回收(Net recovery).1986年在美國愛荷華州號(USS Iowa)軍艦上,采用撞網(wǎng)回收方法第一次成功回收RQ-2先鋒無人機,它是一種簡單且確實可行的方法[16?18].相對其他類型無人機,輕型和超輕型無人機更適合該方法,例如國際合作的“先鋒”(Pioneer)、美國的“海上機載測深索”(Sea-ALL)、“銀狐” (Silver Fox)、“殺人蜂” (Killer Bee)都成功地使用過撞網(wǎng)回收系統(tǒng).文獻[19?20]開發(fā)了簡易的基于GPS引導的撞網(wǎng)回收系統(tǒng).文獻[21?22]設計了基于視覺引導的無人機撞網(wǎng)回收系統(tǒng).回收網(wǎng)可以放置在甲板上方或甲板側(cè)面等不同位置,也可以傾斜放置或垂直放置.若是垂直放置,無人機需有尾鉤掛住網(wǎng)[23].

3)降落傘/翼傘回收(Parachute/Parafoil recovery).固定翼無人機需要一個最小空速來維持可控飛行,這限制了機翼升力[24].傘降回收主要包括三種方法:a)無控降落傘[25],它輔助機翼升力,這種回收方法主要用于靶機回收,例如澳大利亞海軍的Kalkara無人機、英國的Phoenix,Observer,Skyeye無人機、意大利的Mirach 100無人機、美國的Exdrone,Israeli Ranger無人機.同時,一些采用常規(guī)跑道著艦的陸基無人機也使用降落傘回收作為緊急回收的方法,例如美國Predator等使用降落傘作為應急回收方法;b)翼傘/滑翔傘(Parafoil/Parasail)[26?28],通常是長方形或橢圓形,自帶操縱系統(tǒng)控制其飛行狀態(tài).滑翔傘是翼傘的一種,可以作為滑翔機使用.滑翔傘回收飛機是Greenhalgh等人于1974年提出的,1991年在英國Skyeye號無人機上進行了飛行測試;c)動態(tài)降落傘[10],來源于一些飛機在著陸著地之前使用減速傘或反推力,也來源于過失速問題,但該方法還未見實際使用.

4)繩鉤回收(Cable hook recovery).它是無人機在遠海可能遇到包括大浪、風、紊流等條件下實現(xiàn)自動回收的一種有效手段[29?30].主要對象是小型固定翼無人機,相對于“先鋒”無人機這樣尺寸的無人機,使用繩鉤回收比廣泛使用的撞網(wǎng)回收可以獲得更好的操作性能.Khantsis等研究了無人機繩鉤回收技術(shù)的有效性[31?32].

5)天鉤回收(Skyhook recovery).對于無人機來說,尤其是小型無人機,可以采用飛行中捕獲這種方法,由此產(chǎn)生了天鉤回收方式,即在導引裝置指引下,使機翼翼尖小鉤捕獲懸掛在回收系統(tǒng)吊桿上的攔阻繩,攔阻繩連接吸能緩沖裝置,觸繩后繩鉤回收系統(tǒng)柔和地吸收能量,使無人機回旋減速,從而平穩(wěn)、準確地實現(xiàn)攔阻回收[33].Insitu公司的小型“海上掃描”(Seascan)無人機和波音公司的“掃描鷹”(Scaneagles)無人機使用垂直的懸浮鋼絲天鉤回收技術(shù)[34].

6)過失速回收(Post stall landing).采用類似動態(tài)機動著艦的思想,也是無人機著艦/回收方式的發(fā)展趨勢之一.以色列Elbit Systems公司的Skylark I無人機的回收方式包括過失速、攔阻和天鉤[34].另一種方法是通過一個較陡的向上拉平動作,使無人機在正常迎角下降低速度,在軌跡最高點時無人機達到失速后降落到理想點.不過,該方法須提供一定高度和無障礙的著艦點.然而,實際機動形式取決于飛機特性,特別是機翼負荷、有效推力以及升降舵操縱能力.文獻[35]研究了基于非線性模型預測控制的無人機深失速著陸控制問題.

7)智能飛落著艦(Bio-inspired perched landing).這是一種模擬鳥類飛落著陸的無人機回收方式[36?39].著艦過程分為幾個階段:a)無人機進場,控制進場速度,通過機動最小化或優(yōu)化水平和縱向速度,通過增加迎角把水平速度轉(zhuǎn)化為垂向速度;b)起落架(人工爪)伸展,一旦飛機進入預定位置,起落架擴展以便抓住停留處,擴展過程時間最小化,以便減小外部干擾引起的著艦誤差,還需要速度匹配,減小對停留處的碰撞沖擊;c)吸收碰撞能量,一旦抓爪接觸停留處,落點的受力與飛機速度和質(zhì)量有關(guān),需要通過一個受控的力來分散撞擊動能;d)能量分散之后,控制飛機位置和方位,所以系統(tǒng)需要兩個控制器.

8)風向筒回收(Wind sock recovery).風向筒是圓錐形,開口比翼展要大許多,尾部先封閉,當飛機進入后,由于風向筒具有壓縮、內(nèi)緊特性,使得飛機減速至停下,然后打開風向筒尾部即可取出飛機[34].該方式回收時間短、復雜度低、重量輕,但是缺陷是無法回收前置螺旋槳無人機.

9)秋千式吊架回收(Trapeze recovery).由現(xiàn)成的海上起重機、安裝在起重機吊桿末端的秋千式吊架、安裝在無人機上的高升力翼組件、攔阻鉤等組成[34,40?41].該方式適用于艦船回收長航時、大型無人機,具有很好的應用前景.

根據(jù)著艦/回收方式,出現(xiàn)了多種著艦/回收引導系統(tǒng),常見引導方式包括:雷達、衛(wèi)星、激光和視覺等,引導系統(tǒng)用于獲取理想著艦/回收目標點的位置、速度和姿態(tài)信息或相對運動信息,輸入給制導與控制系統(tǒng).

2 無人機著艦/回收制導與控制關(guān)鍵問題

由于著艦環(huán)境十分惡劣,艦尾氣流、著艦區(qū)紊流、艦船甲板運動等擾動作用都會對無人機著艦產(chǎn)生很大影響,極大增加了無人機自主著艦難度,嚴重影響了著艦安全.

無人機著艦/回收制導與控制系統(tǒng)的一般原理框圖如圖1所示.不論采用何種著艦/回收方式,制導與控制系統(tǒng)首先需要獲取著艦/回收目標位置和姿態(tài)的運動信息,計算或測量機艦相對運動信息,對甲板運動進行預測以實現(xiàn)甲板運動補償,生成基準下滑軌跡,計算軌跡偏差,產(chǎn)生制導指令并轉(zhuǎn)化為姿態(tài)指令輸入給飛行控制系統(tǒng)控制無人機.

無人機系統(tǒng)具有不確定、非線性、多變量耦合和受外界擾動等特性,而不確定性主要來源于非定常氣動特性、燃油變化帶來的重心和慣量變化、系統(tǒng)故障等,非線性主要表現(xiàn)在氣動力及其系數(shù)都是狀態(tài)相關(guān)的非線性函數(shù)以及六自由度運動本身呈現(xiàn)出非線性特性,多變量耦合主要體現(xiàn)在縱橫向運動耦合.無人機的數(shù)學模型可由一組非線性微分方程組簡單表示為

與無人機著陸相比,無人機著艦的區(qū)別與難點主要在于:著艦過程沒有拉平階段,著艦平臺是一個六自由度運動平臺,對下滑軌跡及落點的控制精度要求更高,著艦環(huán)境更加復雜且對無人機干擾更加嚴重,惡劣的著艦環(huán)境更容易引起無人機系統(tǒng)出現(xiàn)故障.針對上述復雜的無人機對象及著艦任務,自主著艦需要解決的制導與控制關(guān)鍵問題包括:

1)無人機自主著艦/回收制導問題.該問題可以看作一個移動目標尋的制導問題.無人機自主著艦時,需要事先設定進場著艦基準軌跡,基準軌跡是指綜合考慮機艦協(xié)同、飛行機動、飛行時間、著艦特殊要求等約束因素下,從無人機初始設定位置到目標著艦位置的最優(yōu)或可行基準運動軌跡.軌跡控制器的設計目標是根據(jù)實時測量獲得的機艦相對位置,提高系統(tǒng)對基準軌跡的動態(tài)跟蹤性能和對外界擾動的抑制能力.因此,制導問題主要包括基準軌跡生成、機艦位置測量與計算、制導信號生成等,傳統(tǒng)上它屬于姿態(tài)控制回路的外環(huán).

圖1 無人機自動著艦/回收制導與控制系統(tǒng)原理框圖Fig.1 Guidance and control system diagram for automatic carrier-landing/ship-recovery of UAV

2)無人機著艦軌跡的精確跟蹤控制問題.艦載無人機受到外界環(huán)境干擾以及系統(tǒng)本身參數(shù)不確定等因素影響時,要求控制器仍具備使飛行器精確跟蹤基準軌跡的控制性能.對于攔阻著艦,理想著艦點在艦尾部斜坡距離48.768m(160ft)處,有4條攔阻索分布在著艦點處,間隔為12.192m(40ft).下滑角一般為?3.5?,飛機到達艦尾時要求凈空為2.560m(8.4ft),并在1s后以3.767m/s(12.36ft/s)撞擊速度著艦[42].著艦軌跡有嚴格的容許范圍.例如,對于5?的下滑道,高度容許誤差1m需要11.5m的甲板長度,若要考慮由于艦船運動引起的著艦位置變化則需要更長的甲板.而且,無人機是一種典型的強干擾不確定非線性多變量系統(tǒng),這給控制器設計也帶來了很大挑戰(zhàn).

3)無人機著艦低速下滑姿態(tài)穩(wěn)定控制問題.無人機在進場著艦段,隨著飛行速度減小,飛行迎角一般都會超過臨界迎角,處于速度不穩(wěn)定區(qū)域,使飛行軌跡保持變得非常困難.無人機著艦時通常通過控制飛機姿態(tài)角來控制飛機航跡角,航跡角對姿態(tài)角的動態(tài)響應特性直接影響飛機的基準軌跡跟蹤性能,而且飛行速度和航跡角對推力和升降舵控制指令響應之間存在強烈耦合,所以速度保持須與姿態(tài)控制同時作用.因此,為了保持無人機著艦狀態(tài)下的低速穩(wěn)定性,提高基準軌跡跟蹤精度,必須在氣動舵面操縱同時對發(fā)動機推力進行控制.

4)艦船甲板運動擾動補償問題.艦船在海上航行過程中,由于受海浪、海涌及風的影響,艦體將會產(chǎn)生縱搖、偏航、橫搖、上下起伏等形式的甲板運動,導致艦船上的著艦點為三自由度活動點,嚴重影響無人機著艦的難度以及安全性,尤其采用攔阻著艦、天鉤回收、過失速著艦和智能飛落著艦等方式.下滑角必須大于甲板運動在進場的方向所允許的角度幅度,否則當甲板的傾斜度大于下滑角時,著艦是不可能的.太低的角度進場是致命的,因為無人機會撞到艦尾.因此,進場航線應該認真設計,以便在碰到艦尾時,飛機在艦尾有一個適當?shù)母叨劝踩６?為補償甲板運動擾動,通常在著艦最后階段加入甲板運動補償,使得無人機跟蹤實際著艦點飛行.

5)甲板風與艦尾氣流擾動抑制問題.通常情況下,無人機從艦尾進場,因為可以借助艦船速度來減小碰撞速度,不過這需要無人機穿越艦船的尾流場,另外還可能有強側(cè)風或順風.如果允許無人機從相反方向進場,需要一個直通的甲板或兩個著艦甲板,這增加了對艦船的設計要求.與有人機相比,在海上多變的環(huán)境下,無人機對惡劣天氣條件的適應能力較弱.甲板上的氣流分布受到海面環(huán)境和甲板布局、甲板上建筑物或武器設備布置的影響,容易導致艦載機著艦的安全性受到威脅.因此,研究艦體周圍流場分布、設計強魯棒性控制系統(tǒng)至為重要.

6)飛機故障情形下的容錯控制問題.面對惡劣的著艦環(huán)境以及復雜而艱巨的作戰(zhàn)任務,飛機機體損傷、執(zhí)行器故障或傳感器失效都是艦載無人機實際飛行過程中需要考慮的問題.然而,現(xiàn)有的多數(shù)容錯控制方法很難直接應用到六自由度運動無人機的飛行控制系統(tǒng)中.

3 無人機著艦/回收制導研究

無人機基準下滑軌跡的生成是著艦/回收軌跡制導的前提,楊一棟、甄子洋等分別設計了基于飛機重心和飛機尾鉤的著艦基準軌跡,并且為補償甲板六自由度運動擾動,對基準軌跡進行了修正[10].無人機著艦/回收問題可看作一個移動的目標尋的制導,往往需要更精確的控制.目標尋的制導算法大致分為經(jīng)典制導算法和現(xiàn)代制導算法.下面概述無人機自主著艦/回收制導問題的研究進展.

3.1 經(jīng)典制導方法

經(jīng)典制導算法有多種,如追蹤法、三點法、平行接近法和比例導引法等.追蹤法、平行接近法要求制導系統(tǒng)在每一個瞬間都要準確測量目標位置、飛行速度以及前置角,制導系統(tǒng)有些復雜[43].比例導引法具有需要信息量小、結(jié)構(gòu)簡單、易于實現(xiàn)等優(yōu)點,典型的改進算法有:純比例、理想比例、真比例、PID比例、變結(jié)構(gòu)比例、修正比例等.

1)追蹤法.追蹤法是飛行器速度向量始終指向目標的一種導引方法.首爾大學Yoon等[21]研究了基于追蹤制導技術(shù)的無人機撞網(wǎng)回收問題,設計了純追蹤、前置追蹤和偽追蹤制導律.前置追蹤的制導指令與追蹤法的制導指令(視線角、航跡角、偏航角)為回收網(wǎng)中心點的高度、寬度以及飛機重心與回收網(wǎng)中心點的縱橫向距離有關(guān).若不考慮前置角,則為純追蹤法;若考慮前置角,則為前置追蹤法;若視線角中縱橫向相對距離改為指向虛擬著陸點的分段軌跡,則是偽追蹤法.隨后,Yoon等[22]將其拓展用于螺旋形下降軌跡的撞網(wǎng)回收制導問題中,這種螺旋形軌跡可以從任意位置、航向角起始,到達朝向回收網(wǎng)的最終進場航路點,控制飛機軌跡角與螺旋形下降末端時的進場方向保持一致,飛機直接從進場航路點導引到回收網(wǎng),并進行了仿真驗證.用追蹤法導引無人機著艦/回收,飛行軌跡比較彎曲,雙方速度比受到嚴格限制,而且只能從艦船后方接近,但它容易實現(xiàn),適用于低速度運動艦船回收使用.

2)比例導引法.比例導引法是指要求控制導彈速度矢量轉(zhuǎn)動角速度與彈目線轉(zhuǎn)動角速度成比例的一種導引方法,易于工程實現(xiàn)且對不同機動特性的目標適應能力較強.在無人機最后著艦階段由于船體振蕩原因,無論是回收窗口的速度還是加速度都在不斷變化,除非有著艦目標區(qū)域精確預測的模型,否則經(jīng)典導引方法的效果都有所減弱,不能很好地滿足著艦性能要求.墨爾本皇家理工大學Khantsis[31]研究了基于純比例導引(Pure proportional navigation,PPN)和真比例導引(True proportional navigation,TPN)的無人機繩鉤著艦技術(shù),將著艦問題轉(zhuǎn)化為尋的制導問題,由制導律產(chǎn)生垂直和水平方向的過載因子指令,然后運動學轉(zhuǎn)換環(huán)節(jié)將這些指令轉(zhuǎn)化為傾斜角指令和常規(guī)機體的過載因子指令,并進行了仿真驗證.甄子洋等[44?45]提出了一種基于GPS引導的無人機自動著艦制導系統(tǒng),主要采用了PID引導策略.

3)視線法.視線是指艦載無人機位置點指向下一個航路點,基準航跡被離散化為航路點序列.Skulstad[46]、Kim[47]等在地面進行了撞網(wǎng)回收無人機實驗,就是利用視線制導法(LOS)進行回收引導.You等[48]在地面進行無人機攔阻繩著陸飛行驗證來模擬航母攔阻索著艦,設計了基于瞄準視線的軌跡跟蹤制導律,將縱向和側(cè)向軌跡誤差分別轉(zhuǎn)化為俯仰角指令和滾轉(zhuǎn)角指令予以消除.

然而,比例導引法、直接視線法、消除側(cè)偏法等傳統(tǒng)制導方法幾乎都受限于目標區(qū)域的動態(tài)變化,如果動態(tài)變化預測不準確,引導性能將顯著下降.為此,針對甲板著艦區(qū)域動態(tài)變化難以精確預估的問題,鄭峰嬰、甄子洋等[49]設計了一種基于新坐標體系動態(tài)變化的自動著艦引導算法.在捕獲階段,新坐標系隨無人機空間位置變化而變化,根據(jù)無人機初始航向、位置信息確定基準航跡,采用直接視線法獲取航跡誤差.在跟蹤階段,新坐標系隨回收區(qū)域變化而變化,考慮甲板運動確定基準航跡,采用坐標系動態(tài)變化法得到航跡誤差.該引導技術(shù)針對直接視線法對目標動態(tài)區(qū)域跟蹤效果不好的缺點,引導無人機在動態(tài)坐標系下位置和速度誤差為零,提高了無人機在特定著艦環(huán)境下的著艦性能,并且在著艦跟蹤階段引導算法中直接引入甲板運動,避免在控制器中加入甲板運動補償器,降低了飛行控制系統(tǒng)的復雜性.

由此可知,經(jīng)典制導方法在無人機著艦問題中具有很好的工程應用可行性.

3.2 現(xiàn)代制導方法

現(xiàn)代制導方法建立在現(xiàn)代控制理論和微分對策理論基礎(chǔ)上,包括線性最優(yōu)法、自適應法、微分對策法以及非線性控制法等.

線性最優(yōu)法是利用最優(yōu)控制理論將制導看作帶有終端約束的控制器設計.文獻[50]提出了基于視線矢量的無人機自動著艦最優(yōu)制導方法.最優(yōu)法結(jié)構(gòu)靈活且引導信號多,對目標加速度估計誤差、剩余飛行時間估計誤差靈敏度高,對測量元件提出較高要求.較大的信息測量或估計誤差會使其性能變差.自適應法的實際引導信息隨實際參數(shù)和外界條件變化而變化,以消除系統(tǒng)模型及外界環(huán)境條件的不確定因素帶來的影響,因而可以提高制導精度[51?52].微分對策法是以微分對策理論為基礎(chǔ)的最優(yōu)制導法[53?54],求解微分對策制導律要用極大值原理,需要解邊值問題,實現(xiàn)起來較為困難.往往應用奇異攝動理論和可達集理論來研究制導律,這樣求解過程比較簡單,但是仍然需要較多的測量信息和目標的估計信息.非線性控制理論應用到制導算法領(lǐng)域的有微分幾何方法、反饋線性化理論、變結(jié)構(gòu)理論等,然而,目前在艦載無人機上應用研究的報道極少.文獻[55]針對無人機自動撞網(wǎng)回收問題,借鑒比例導引法提出了基于視線角的制導算法,并引入反步法的設計思想以提高制導算法的自適應性.基于視線角的制導律使無人機的軌跡傾斜角變化率與視線角變化率成比例,通過控制視線角來跟蹤下滑軌跡傾斜角,可以減小無人機運動對目標艦船參數(shù)變化的敏感性,獲得較為穩(wěn)定的下滑軌跡.

總之,現(xiàn)代制導方法日趨成熟,但是在無人機自主著艦問題中還未得到深入研究,亟待解決艦船六自由度運動這種隨機運動目標的精確制導問題,在無人機著艦領(lǐng)域具有廣闊的應用前景.

4 無人機著艦/回收控制研究

飛行控制是無人機自主著艦/回收的關(guān)鍵技術(shù),使無人機保持預定速度、穩(wěn)定姿態(tài)及跟蹤基準著艦軌跡,對甲板運動與氣流擾動具有補償或抑制性能,并對飛機系統(tǒng)故障具有容錯功能.因此,無人機著艦控制系統(tǒng)設計具有極大難度,在控制理論領(lǐng)域也是一大熱點和挑戰(zhàn).

4.1 經(jīng)典控制方法

經(jīng)典線性控制方法理論成熟,采用單回路設計方法,物理意義明確,易于工程設計與實現(xiàn),在無人機著艦中應用最多[15,19?20,47,56?57].英國克蘭菲爾德大學的Fitzgerald為克蘭菲爾德航宇公司(Cranfield Aerospace Ltd.)設計開發(fā)的MK4A Jindivik無人機設計了跑道著艦的制導與控制系統(tǒng),除了包含軌跡、速度和姿態(tài)控制回路以及甲板運動預估和補償器外,還研究了推力矢量控制、自動油門控制、可變進場速度控制等先進技術(shù),解決了甲板運動預測問題,最后以著艦規(guī)范統(tǒng)計了仿真數(shù)據(jù)結(jié)果[15].挪威科技大學的Syversen等[19?20,46]研究了GPS引導下的無人機自動撞網(wǎng)回收技術(shù),并進行了模擬飛行驗證.美國海軍研究實驗室(U.S.Naval Research Laboratory)開發(fā)了一款近距離隱蔽微型無人機CICADA,設計的飛行控制系統(tǒng)由三層回路組成:第一、二層分別為采用經(jīng)典PID設計的滾轉(zhuǎn)姿態(tài)和軌跡角控制回路,第三層是電池溫度控制回路,以適應高空飛行環(huán)境,并進行了實際飛行測試[58].

南京航空航天大學研發(fā)的“翔飛”系列小型固定翼無人機,引入高精度的實時載波相位差分GPS,在高度控制和速度控制回路中集成配備了基于數(shù)據(jù)融合的容錯控制方案,實際自主起降飛行實驗結(jié)果表明無人機可以在整個飛行過程中跟蹤下滑軌跡指令,控制低速下滑姿態(tài)穩(wěn)定,實現(xiàn)了起飛、爬升、巡航、滑行、著陸及觸艦復飛的一系列任務,其縱向飛行控制系統(tǒng)如圖2所示[59-60].

由此得出,經(jīng)典控制在陸地模擬飛行實驗中得到了初步驗證,基本解決了軌跡、速度和姿態(tài)控制問題,具有較好的工程可實現(xiàn)性[19?20,47,57].然而,在艦船上實際飛行驗證的實例極少,因此甲板運動預估和補償、艦尾氣流抑制、故障容錯控制等問題有待進一步工程實現(xiàn)及驗證.在惡劣環(huán)境下,經(jīng)典控制難以實現(xiàn)強氣流干擾下的精確軌跡跟蹤控制,也難以實現(xiàn)對六自由度甲板運動的補償跟蹤控制,這在跟后續(xù)先進控制方法的對比中有所體現(xiàn).

圖2 翔飛無人機縱向控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)Fig.2 Xiangfei UAV longitudinal control system structure

4.2 現(xiàn)代控制方法

目前得到應用研究的無人機著艦現(xiàn)代控制方法主要包括最優(yōu)控制(Optimal control)、預見控制(Preview control)及總能量控制(Total energy control,TEC)等.

1)最優(yōu)控制

最優(yōu)控制已經(jīng)在實際飛行控制系統(tǒng)中得到了成功應用.它與PID控制的區(qū)別在于引入了最優(yōu)評價函數(shù),并通過狀態(tài)反饋矩陣形式實現(xiàn).在無人機著艦問題中,傳統(tǒng)最優(yōu)控制能夠控制飛機保持低速跟蹤下滑軌跡,已在無人機撞網(wǎng)回收地面實驗中得到驗證[48].但是設計中沒有考慮著艦環(huán)境干擾因素.由于著艦環(huán)境特殊,受到甲板運動、艦尾氣流干擾,因此控制器還需具有一定魯棒性能.一種改進方法是將速度及位置分量積分定義為新的狀態(tài)量,設計積分跟蹤系統(tǒng),得到擴展最優(yōu)控制器,以保持進場速度和迎角恒定,減少輸出穩(wěn)態(tài)誤差.信息融合最優(yōu)控制結(jié)合了融合估計與最優(yōu)控制理論,更適合解決最優(yōu)跟蹤控制問題,在無人機著艦控制系統(tǒng)設計中具有較好的應用前景[61].

2)預見控制

預見控制不僅利用系統(tǒng)當前已知信息,還利用系統(tǒng)未來目標值和干擾值來決定當前控制策略,可以改善系統(tǒng)跟蹤精度,提高動態(tài)響應速度,已在車輛主動懸掛系統(tǒng)、機電伺服系統(tǒng)、機器人、飛行器等領(lǐng)域得到了應用[62?63].針對無人機著艦軌跡跟蹤控制問題,甄子洋等[64?66]設計了基于預見控制理論的無人機/有人機自動著艦控制系統(tǒng),將基準下滑軌跡的可預見信息作為前饋信號,使控制信號根據(jù)未來目標值變化提前對飛機實施操作,能夠提高著艦軌跡跟蹤精度,減小瞬時控制能量,尤其在甲板運動補償階段,利用現(xiàn)代濾波方法進行預測甲板運動,并作為前饋信息送入預見控制系統(tǒng),提高甲板運動擾動的補償效果.艦尾氣流若能被準確預測或測量,可送入控制系統(tǒng)進行補償[67].

3)總能量控制

總能量控制是一種綜合飛行/推力控制技術(shù),從控制飛機總能量變化與分配出發(fā),將飛機推力和氣動舵控制結(jié)合,采用一體化設計思想,實現(xiàn)對縱向和側(cè)向狀態(tài)的解耦控制,同時還可以節(jié)省燃料消耗.為提高無人機撞網(wǎng)著艦系統(tǒng)抑制氣流擾動的能力,楊一棟等[10]提出一種艦載無人機自主著艦控制方法,將TEC控制與H∞控制相結(jié)合.對于縱向回路,能量變化率和能量分配變化率表示為無人機狀態(tài)與受控輸入的線性組合,升降舵操縱為能量分配通道的主操縱量.對于橫側(cè)向回路,設計了H∞輸出反饋控制器控制副翼舵和方向舵.總能量控制的優(yōu)點在于:a)利用總能量變化與轉(zhuǎn)移特性,將飛機短周期姿態(tài)運動與長周期質(zhì)點運動特性統(tǒng)一,為綜合飛/推控制綜合奠定基礎(chǔ);b)采用多輸入多輸出控制策略,為各種飛行控制模態(tài)提供統(tǒng)一基準,附加新的控制模態(tài)將變得容易;c)采用現(xiàn)代控制理論中的多變量解耦控制技術(shù),解耦環(huán)節(jié)可直接構(gòu)造,而系統(tǒng)的分析與設計也變得簡單.

由此得出,最優(yōu)控制在地面撞網(wǎng)回收實驗中得到了驗證,主要解決了軌跡跟蹤控制問題[48].預見控制得到了大量的仿真驗證,在基準軌跡跟蹤、甲板運動補償?shù)确矫婢哂忻黠@優(yōu)勢[64?66];總能量控制進行了撞網(wǎng)回收仿真驗證,且在移動平臺著陸中得到過飛行驗證[68],但是對于實際海況環(huán)境下有待進一步驗證;故障情形下的無人機具有較強的不確定性和非線性,因此現(xiàn)代控制方法難以實現(xiàn)無人機系統(tǒng)發(fā)生故障下的精確著艦/回收.

4.3 非線性與自適應控制方法

非線性控制方法對于復雜非線性系統(tǒng)具有較好控制效果,可用于設計艦載無人機自動著艦控制系統(tǒng),能夠抑制系統(tǒng)不確定及外界強干擾對控制系統(tǒng)的影響.典型的非線性控制方法主要有非線性動態(tài)逆控制(Dynamic inversion control)、滑模控制(Sliding model control)、反演控制(Backstepping control)等.

1)非線性動態(tài)逆控制

動態(tài)逆控制利用被控對象數(shù)學模型對消動力學模型,從而用理想動力學模型代替原始模型,是一種精確線性化方法.由于一般飛機的控制輸入量少于系統(tǒng)輸出量,導致飛機模型并不滿足動態(tài)逆典型設計要求,因此通常利用奇異攝動理論將飛行狀態(tài)量根據(jù)變化快慢進行分組,再對每個回路分別設計控制律.

美國空軍技術(shù)學院[69]設計了艦載無人機動態(tài)逆控制系統(tǒng),包括兩個控制器:一是內(nèi)回路動態(tài)逆控制器,通過作動器和油門控制飛機推力和角加速度;二是外回路動態(tài)逆控制器,根據(jù)飛機和航母運動狀態(tài),為內(nèi)回路提供期望航向角、俯仰角、推力值指令.隨后,美國科學系統(tǒng)公司[70]針對甲板跑道著艦方式,以無人機速度、航向和航跡角為控制輸入,利用非線性動態(tài)逆設計了外環(huán)軌跡控制器,通過實時估計甲板幅頻特性進行在線預測甲板運動,通過調(diào)整飛機航向角和航跡角達到著艦點的最小離散度,從而實現(xiàn)了基準著艦軌跡跟蹤.

采用動態(tài)逆方法設計自動著艦控制系統(tǒng),可以獲得各種海況和天氣條件下滿意的著艦性能和魯棒性,提高自動著艦控制系統(tǒng)性能.以上成果在跑道著艦方式下進行了大量的蒙特卡洛仿真驗證,從原理上解決了無人機著艦/回收的基準軌跡跟蹤、甲板運動補償、艦尾氣流抑制等關(guān)鍵控制問題.然而,該方法不足之處在于過分依賴被控對象精確模型,對建模誤差敏感,且不能處理動態(tài)系統(tǒng)的未知變化,因此魯棒性有待提高.

2)滑模控制

滑?？刂聘鶕?jù)系統(tǒng)當前狀態(tài)(例如偏差及其各階導數(shù)等)有目的地不斷變化,迫使系統(tǒng)按照預定“滑動模態(tài)”的狀態(tài)軌跡運動,其非線性表現(xiàn)為控制的不連續(xù).

甄子洋等[71]針對艦載無人機撞網(wǎng)回收過程的下滑軌跡跟蹤控制問題,設計了基于α?β濾波器的軌跡控制外回路,設計了趨近律滑模控制與最優(yōu)控制相結(jié)合的姿態(tài)控制內(nèi)回路,提高了系統(tǒng)的穩(wěn)定性并改善了系統(tǒng)的動態(tài)性能.隨后,針對無人機著艦環(huán)境的特殊性,為克服系統(tǒng)攝動、未建模動態(tài)及各種環(huán)境干擾因素的不良影響,提出一種新的積分滑模著艦飛行控制方法,為消除對外部干擾不確定上界信息的依賴以及降低舵面的抖動程度,進一步引入了自適應模糊網(wǎng)絡,對積分滑模切換項進行模糊逼近[72].通過國外現(xiàn)役某小型艦載無人機的撞網(wǎng)回收仿真,驗證了滑?？刂圃诩装暹\動、艦尾氣流擾動以及傳感器導航誤差情況下的強魯棒性.

由于滑動模態(tài)可以預先設計且與對象參數(shù)及外界擾動無關(guān),使其具有快速響應、對參數(shù)不確定及外界擾動不靈敏、無須在線系統(tǒng)辨識等優(yōu)點,成為處理不確定系統(tǒng)一種重要的魯棒控制方法.滑?？刂频娜毕菔强刂七^程中存在抖振問題,抖振的抑制在一定程度上是以損失控制精度或魯棒性為代價.飛行控制系統(tǒng)中,滑模控制的主要問題在于很難消除舵面抖動,消除抖動方法有時會增加系統(tǒng)負擔和降低可靠性.趨近律法、邊界層法、高階滑模法及模糊滑模法等方法改善了滑模控制的抖振問題.

3)反演控制

反演控制又稱反步控制,它將復雜非線性系統(tǒng)分解為若干子系統(tǒng),然后從距離控制輸入最遠的子系統(tǒng)開始,設計Lyapunov函數(shù)得到使子系統(tǒng)穩(wěn)定的虛擬控制律,實現(xiàn)整體系統(tǒng)的全局穩(wěn)定或跟蹤,適用于可狀態(tài)線性化或具有嚴重參數(shù)反饋的不確定非線性系統(tǒng).

為了適應不確定的氣流干擾,提高無人機著艦制導的魯棒性,文獻[55]基于反演控制設計了縱向制導系統(tǒng),由外而內(nèi)分別包括視線角跟蹤制導回路、軌跡傾斜角制導回路、俯仰角制導回路、俯仰角速度控制回路,每一個子回路上產(chǎn)生的虛擬制導指令由比例積分控制和動態(tài)逆共同產(chǎn)生,撞網(wǎng)回收仿真結(jié)果表明反演控制有利于抑制非線性和不確定性因素.鄭峰嬰等[73]應用較少的艦載無人機空氣動力學信息設計了基于反演控制的縱向著艦控制系統(tǒng),無人機甲板跑道著艦的仿真研究驗證了其在不同海況下的基準下滑軌跡跟蹤性能,并詳細統(tǒng)計了不同導航誤差、艦尾氣流和甲板運動干擾下的無人機跑道著艦誤差.

反演控制的優(yōu)點在于不要求系統(tǒng)中的非線性滿足增長性約束條件,并且系統(tǒng)的不確定性不必滿足匹配條件或增長性約束條件,缺點在于每一步都需要虛擬控制律進行重復求導,容易產(chǎn)生計算膨脹,增加控制器設計的復雜性,也難于工程實現(xiàn).

綜上可知,非線性控制較之于經(jīng)典和現(xiàn)代控制,所依賴的對象模型更加貼近實際特性,因而在甲板運動補償、艦尾氣流抑制等方面更具優(yōu)勢[69,71,73].然而,在解決系統(tǒng)故障引起的不確定性問題時,需要與自適應控制或智能控制進行有機結(jié)合.

4)自適應控制

復雜環(huán)境因素干擾、飛行高度和狀態(tài)改變以及未建模誤差等因素共同構(gòu)成了艦載無人機系統(tǒng)的不確定因素.自適應控制理論不依賴被控對象的精確模型,對系統(tǒng)參數(shù)時變、外界擾動都具有很強的自適應能力與魯棒性.

無人機是一個多變量非線性系統(tǒng),然而傳統(tǒng)飛行控制系統(tǒng)設計方法通常采用線性化單回路設計法.針對多變量系統(tǒng)采用分散線性化單回路控制的合理性問題,Goodwin等[74]提出了基于相對增益陣列(Relative gain array)的系統(tǒng)耦合程度判別方法.文獻[75]基于無人機運動特性及多變量系統(tǒng)分散控制原理,采用單回路方法設計自適應飛行控制律模塊,如圖3所示,將軌跡誤差轉(zhuǎn)化為姿態(tài)跟蹤指令,然后通過自適應控制解決姿態(tài)跟蹤問題.

圖3 基于自適應控制的無人機著艦控制系統(tǒng)Fig.3 Adaptive control based UAV carrier-landing control system

近年來,多變量自適應控制理論成為研究熱點和難點.甄子洋等[76]提出了一種固定翼無人艦載機的多變量自適應自動著艦制導控制系統(tǒng),能夠使無人機高精度地跟蹤下滑基準軌跡和補償甲板運動擾動.自適應控制能夠在無人機模型不確知情形下設計飛行控制系統(tǒng),實現(xiàn)制導與控制一體化、閉環(huán)系統(tǒng)穩(wěn)定、所有參數(shù)有界且具有漸近跟蹤性能,適合于解決惡劣環(huán)境下的無人機自主著艦控制問題.

5)非線性自適應容錯控制

實際系統(tǒng)中不可預測的故障可能會導致系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和參數(shù)出現(xiàn)不確定性,使得所能依據(jù)的先驗信息減少,只能依據(jù)被控對象的輸入輸出數(shù)據(jù)提取有效信息,實現(xiàn)控制系統(tǒng)的容錯功能,自動在線校正相關(guān)參數(shù),以補償、減弱、抑制甚至消除故障的影響,即為自適應容錯控制.

針對控制輸入約束、外部干擾和執(zhí)行器失效或鎖定故障下的艦載無人機著艦容錯控制問題,鄭峰嬰等[77]提出了一種基于飽和約束反演控制的自適應容錯策略.a)無故障情況進行標稱控制,即自適應反演控制,利用反步法設計控制器時給出未知參數(shù)的自適應估計律,同時保證參數(shù)估計誤差有界.b)存在作動器故障情況進行容錯控制,控制信號通過指令濾波后的差量輸入到線性濾波器中,在故障發(fā)生后將指令濾波后的控制信號作為修復控制向量,輸入無人機系統(tǒng),補償故障對系統(tǒng)性能的影響.參數(shù)更新律補償氣動力中的不確定性或變化.該方法不需要故障檢測和隔離,解決了艦載無人機狀態(tài)受限、執(zhí)行器故障模式和量值未知的難題.隨后,又引入基于模糊邏輯的狀態(tài)觀測器,結(jié)合受約束自適應反演控制,采用指令濾波器而非虛擬控制律求導用于解決傳統(tǒng)反演控制存在的計算復雜問題,提出了一種新的艦載無人機執(zhí)行器故障容錯控制方案,能夠有效補償未建模動態(tài),具有很強的魯棒性[78].上述方案在無人機自動撞網(wǎng)回收仿真中得到了大量驗證.

此外,文獻[21]提出了考慮飛行器和執(zhí)行器動態(tài)特性的受約束自適應反演容錯控制策略,用于陸地撞網(wǎng)回收無人機.當控制面中的一個被卡住或不能正常工作時,即使控制面不能夠按照控制輸入命令,參數(shù)自適應算法也能實現(xiàn)故障補償.洛克希德·馬丁公司[79]開發(fā)了一款?；L航時無人機(SBE)UAV的重構(gòu)飛行控制系統(tǒng),飛行控制回路由理想動態(tài)調(diào)節(jié)器、控制器分配與優(yōu)化算法、輸出補償算法、機載模型以及控制量計算器組成,控制器分配與優(yōu)化算法可以實現(xiàn)控制信號重構(gòu),以應對控制面飽和及故障情形,仿真研究表明該無人機重構(gòu)控制系統(tǒng)適合于著艦應用.

4.4 智能控制方法

典型智能控制方法包括神經(jīng)網(wǎng)絡、模糊控制及仿生優(yōu)化算法.

Khantsis等[31?32]利用進化算法解決Ariel無人機繩鉤回收控制系統(tǒng)的優(yōu)化問題.進化算法需要目標系統(tǒng)的數(shù)學模型,用于評估控制器適應度,它由任務完成度和控制特性來評判.飛行控制器從制導控制器的輸出端接收空速指令、傾斜角指令和常規(guī)機身過載因子指令等輸入信號.然后控制飛機的四個操縱面使飛機準確地跟蹤這些輸入.飛行控制律采用PID形式,所有控制參數(shù)由進化算法優(yōu)化生成.進化算法具有如下特征:非線性控制律自適應編碼、控制律參數(shù)和結(jié)構(gòu)進行解耦進化、多策略進化提高控制器學習能力.除了進化算法,墨爾本皇家理工大學針對繩鉤著艦問題采用了遺傳算法優(yōu)化控制參數(shù)[80].以上智能優(yōu)化方法在無人機繩鉤回收系統(tǒng)中進行了大量的仿真驗證,考慮了順風、逆風、側(cè)風的影響,統(tǒng)計了甲板運動和艦尾氣流影響下的無人機回收成功率,總結(jié)了繩鉤回收的飛行包線.

由于無人機著艦環(huán)境的復雜性和隨機性,外界干擾上界很難確定,文獻[69]設計了自適應模糊滑模控制律,在擾動上界未知情況下,抵消外界干擾帶來的誤差,控制律的開關(guān)項用連續(xù)模糊系統(tǒng)逼近,有效降低了舵面抖振.美國海軍研究實驗室開發(fā)了無人機從覆蓋線性飛行狀態(tài)到大迎角飛行狀態(tài)的自適應飛行控制系統(tǒng)[81].基于近似動態(tài)逆方法設計控制律,利用神經(jīng)網(wǎng)絡在線學習消除模型逆含有的模型誤差,能夠?qū)崿F(xiàn)姿態(tài)保持控制,且對模型誤差具有較強魯棒性,適合用于無人機自主著艦控制.

由此可知,智能控制與優(yōu)化在無人機自主著艦問題中的應用尚處于起步階段,隨著人工智能技術(shù)的迅猛發(fā)展,智能制導與控制技術(shù)在無人機自主著艦中具有廣闊的應用前景.

5 總結(jié)及展望

無人機自主著艦技術(shù)經(jīng)歷了數(shù)十年的發(fā)展歷程,在理論設計、地面驗證及工程應用方面都取得了很大進展,總結(jié)如下:1)美國等軍事發(fā)達國家已經(jīng)進行了艦載無人機的工程化應用,我國較系統(tǒng)性地掌握了無人機著艦技術(shù),正在向工程化應用轉(zhuǎn)化;2)無人機著艦/回收方式繁多,已經(jīng)成熟應用的有攔阻著艦、撞網(wǎng)回收、天鉤回收方式,其他方式多處在理論與實驗研究階段;3)經(jīng)典制導方法在艦載無人機著艦中已得到成功應用,現(xiàn)代制導方法正處在陸基實驗階段;4)經(jīng)典控制在無人機著艦中得到實際應用,最優(yōu)控制和總能量控制得到了模擬飛行實驗驗證,而預見控制、滑?？刂啤⒎囱菘刂?、自適應控制、智能優(yōu)化等都進行了數(shù)字仿真驗證.

然而,無人機自主著艦制導與控制技術(shù)仍然有很多關(guān)鍵問題有待進一步研究突破,為此對未來研究重點進行如下展望:

1)飛機與艦船協(xié)同及現(xiàn)代制導技術(shù)是著艦制導技術(shù)的未來研究重點.a)參考借鑒有人艦載機自動著艦系統(tǒng)的引導技術(shù),解決不同引導系統(tǒng)下的著艦基準軌跡設計、抗噪聲制導律設計、機艦相對位置測量與計算等[82];b)研究解決甲板運動預估[83?85]、補償[86]與氣流擾動抑制技術(shù)[87?88].著艦/回收環(huán)境十分復雜,受強干擾影響,環(huán)境影響因素的建模、預測、補償或抑制,是無人機高精度著艦/回收的保障,可以考慮基于神經(jīng)網(wǎng)絡、群集優(yōu)化算法等智能技術(shù)的艦船甲板運動預測;c)加強現(xiàn)代制導技術(shù)應用,例如自適應制導技術(shù)、微分對策制導技術(shù)等;d)設計智能飛落著艦、風向筒回收、秋千吊架回收等新型回收方式的制導系統(tǒng),這方面的研究幾乎是空白.

2)先進控制策略及容錯控制技術(shù)是無人機著艦控制技術(shù)的未來研究重點.a)針對不確定非線性艦載機系統(tǒng),研究艦載機多個氣動操縱面與發(fā)動機推力之間的綜合控制問題;b)研究先進控制理論在無人機著艦問題中的應用.控制理論發(fā)展迅速,而艦載無人機飛行控制技術(shù)的進展較慢,因此有必要研究多變量自適應控制、魯棒預見控制、模型預測控制、動態(tài)逆控制[89]、滑模控制[90?91]、神經(jīng)網(wǎng)絡[92]、大腦情感學習[93]等先進方法在無人機著艦中的應用;c)研究制導與控制一體化設計,把導引回路和控制回路作為整體來研究,可綜合協(xié)調(diào)各個子系統(tǒng)之間的關(guān)系;d)容錯控制是飛行控制技術(shù)的重要發(fā)展趨勢,盡管容錯飛行控制領(lǐng)域發(fā)展迅速,例如出現(xiàn)了非線性自適應容錯控制[94],但是無人機著艦容錯控制技術(shù)研究成果甚少,針對這一復雜任務,需要研究如何在惡劣環(huán)境干擾下保證控制系統(tǒng)的魯棒性能,在故障情況下保證控制系統(tǒng)的容錯性能.

3)多機協(xié)同制導與控制是艦載無人機著艦技術(shù)的重要發(fā)展趨勢.a)無人機集群作戰(zhàn)是未來海戰(zhàn)的發(fā)展趨勢之一,因此有必要研究大規(guī)模無人機群的艦船回收協(xié)同制導與控制技術(shù),尤其解決基準著艦軌跡生成、防撞策略以及進場軌跡跟隨控制等問題;b)研究異構(gòu)無人機的協(xié)同著艦制導與控制技術(shù),由于艦載飛行器種類多樣,異構(gòu)協(xié)同也是未來作戰(zhàn)需求,其中旋翼無人機與固定翼無人機協(xié)同著艦/回收也是重要的發(fā)展趨勢,一種方案是固定翼無人機實現(xiàn)在旋翼無人機支撐的回收網(wǎng)中撞網(wǎng)回收[95];c)研究艦載無人機與有人機、無人潛水器等艦載裝備之間的協(xié)同控制技術(shù),提高艦載武器系統(tǒng)的作戰(zhàn)效能,形成強大的航母/艦載機作戰(zhàn)體系[96].

本文重點在于概述艦載無人機制導與控制關(guān)鍵技術(shù),而不同著艦方式、引導方式、制導系統(tǒng)設備及其關(guān)鍵技術(shù)等將是今后調(diào)研和總結(jié)的重點.總之,艦載無人機及其著艦/回收技術(shù)的發(fā)展勢在必行且迫在眉睫,以上總結(jié)工作拋磚引玉,以期促進我國艦載無人機技術(shù)及海軍作戰(zhàn)能力的快速發(fā)展.