中國直升機(jī)設(shè)計(jì)研究所

基于輔助決策的無人機(jī)指揮控制系統(tǒng)是實(shí)現(xiàn)無人機(jī)智能化的一個(gè)重要發(fā)展方向，本文詳細(xì)闡述指揮控制領(lǐng)域的輔助決策基本理論，并根據(jù)無人機(jī)的不同功能和應(yīng)用場景，分析輔助決策在無人機(jī)指揮控制系統(tǒng)中的應(yīng)用方法和思路，可為無人機(jī)智能化指揮控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)提供參考。

無人機(jī)指揮控制系統(tǒng)作為無人機(jī)系統(tǒng)的重要組成部分，主要作用是實(shí)現(xiàn)無人機(jī)的飛行控制和管理，更好地監(jiān)視無人機(jī)平臺(tái)的飛行狀況，并對無人機(jī)進(jìn)行遙控操作。隨著人工智能技術(shù)不斷發(fā)展，無人機(jī)指揮控制系統(tǒng)的研究偏向于利用無人機(jī)機(jī)載傳感器獲取各類信息，從而實(shí)現(xiàn)智能輔助決策，更好地控制無人機(jī)在各種復(fù)雜環(huán)境下完成精細(xì)化任務(wù)。

人工智能技術(shù)發(fā)展迅速，為無人機(jī)自主飛行提供了全新思路，美國率先提出自主作戰(zhàn)的概念，明確將自主性作為評價(jià)無人機(jī)能力的重要指標(biāo)。但是人工智能技術(shù)需要大數(shù)據(jù)、超級計(jì)算能力等技術(shù)提供支撐，同時(shí)受現(xiàn)有技術(shù)支撐及應(yīng)用場景等條件限制，片面依靠人工智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)無人機(jī)自主控制顯然不現(xiàn)實(shí)。針對無人機(jī)指揮控制系統(tǒng)的特性，應(yīng)重視智能化系統(tǒng)輔助人類行動(dòng)，提高人類決策效率，降低人為失誤。因此，基于輔助決策的無人機(jī)指揮控制系統(tǒng)成為智能無人機(jī)領(lǐng)域的一個(gè)重要研究課題。

輔助決策基本理論

決策是指嚴(yán)格遵循一定的決策程序和正確的決策原則，依靠專家和智囊組織，運(yùn)用科學(xué)決策方法，采用先進(jìn)信息處理技術(shù)和手段，進(jìn)行綜合、全方位決策。決策任務(wù)在現(xiàn)代戰(zhàn)爭和非戰(zhàn)行動(dòng)中呈現(xiàn)出多樣性、復(fù)雜性、協(xié)同性等特征，對輔助決策系統(tǒng)的敏捷性、智能性、適應(yīng)性等能力提出了更高要求，先進(jìn)系統(tǒng)工程、信息系統(tǒng)、運(yùn)籌優(yōu)化等技術(shù)正在為輔助決策系統(tǒng)提供更新的理論支撐和技術(shù)支持。目前支撐輔助決策的理論基礎(chǔ)主要有三種，即基于模型、基于知識(shí)和基于數(shù)據(jù)的理論。

基于模型的理論

模型反映了實(shí)際問題最本質(zhì)的特征和量的規(guī)律。通過人為設(shè)定參數(shù)，建立目標(biāo)函數(shù)和約束條件，分析模型中參數(shù)精確程度對最優(yōu)解的影響，有效指導(dǎo)決策者作出最終決策。在指揮控制領(lǐng)域，目前研究最多的模型是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法模型。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)學(xué)模型如圖2所示，其中Ij為輸入，Wj為神經(jīng)元連接權(quán)，F(xiàn)(x)為作用函數(shù)，Oi為輸出，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)是通過一定的學(xué)習(xí)算法或規(guī)則對權(quán)值進(jìn)行調(diào)整，不同的學(xué)習(xí)規(guī)則也讓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)生了不同的分支，如BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。而遺傳算法是基于對生物遺傳和進(jìn)化過程的計(jì)算機(jī)模擬，通過模擬生物在自然環(huán)境下的遺傳和進(jìn)化過程而形成一種自適應(yīng)全局優(yōu)化概率搜索算法，簡單來說，即在遺傳和進(jìn)化過程中進(jìn)行選擇、交叉、變異機(jī)理的模仿，完成問題最優(yōu)解的自適應(yīng)搜索過程，遺傳算法基本模型如圖3所示。

基于知識(shí)的理論

基于知識(shí)的輔助決策主要采用專家系統(tǒng)來實(shí)現(xiàn)，專家系統(tǒng)是指一個(gè)具有大量知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)，并能利用其推理的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)。它將人類專家的專業(yè)理論知識(shí)和解決問題的特殊經(jīng)驗(yàn)以計(jì)算機(jī)語言的形式存儲(chǔ)于計(jì)算機(jī)，利用這些知識(shí)來模擬人類專家的推理和處理各種復(fù)雜問題。一般來說，專家系統(tǒng)沒有統(tǒng)一的結(jié)構(gòu)，但需要兩個(gè)核心模塊即知識(shí)庫和推理機(jī)。知識(shí)庫負(fù)責(zé)存儲(chǔ)總結(jié)的專業(yè)知識(shí)和歷史經(jīng)驗(yàn)，而推理機(jī)根據(jù)當(dāng)前知識(shí)庫中的知識(shí)，按不同的推理方法推理得到某些結(jié)論，從而達(dá)到輔助決策的目的。

基于數(shù)據(jù)的理論

圖1 人工智能技術(shù)需要大數(shù)據(jù)、超級計(jì)算能力等技術(shù)提供支撐。

圖2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本模型。

圖3 遺傳算法基本模型。

圖4 專家系統(tǒng)將人類專家的專業(yè)理論知識(shí)和解決問題的特殊經(jīng)驗(yàn)以計(jì)算機(jī)語言的形式存儲(chǔ)于計(jì)算機(jī)。

大數(shù)據(jù)技術(shù)的意義不在于掌握龐大的數(shù)據(jù)信息，而是對這些數(shù)據(jù)信息進(jìn)行專業(yè)化處理，并以合適的形式展現(xiàn)出來，達(dá)到支撐輔助決策的目的?；跀?shù)據(jù)的分析決策過程主要由四個(gè)步驟構(gòu)成，依次為數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)分析處理和數(shù)據(jù)展現(xiàn)。最后通過適當(dāng)?shù)姆绞捷o助操作人員做出決策。

圖5 無人機(jī)指揮控制系統(tǒng)典型組成。

輔助決策在無人機(jī)指揮控制系統(tǒng)的應(yīng)用思考

廣義指揮控制系統(tǒng)既包含指揮控制的主體，又包含指揮控制的客體。無人機(jī)指揮控制系統(tǒng)通常稱為地面控制站，既是無人機(jī)狀態(tài)信息顯示的終端，也是指揮控制和管理的終端，其典型組成如圖5所示。整個(gè)過程可以用“原始數(shù)據(jù)—信息—處理—評估—決策—執(zhí)行”來描述。輔助決策是無人機(jī)指揮控制系統(tǒng)的重要一環(huán)，隨著人工智能技術(shù)的迅速發(fā)展，輔助決策系統(tǒng)被賦予更多的功能和內(nèi)涵。

國外從20世紀(jì)70年代已提出輔助決策支持系統(tǒng)，希望借助計(jì)算機(jī)，基于模型庫、數(shù)據(jù)庫、知識(shí)庫和方法庫等系統(tǒng)，為決策人員提供幫助?；谠撃Ｊ?，美軍研制了聯(lián)合作戰(zhàn)計(jì)劃和執(zhí)行系統(tǒng)(JOPES)、戰(zhàn)區(qū)級作戰(zhàn)方案評估系統(tǒng)(CEM)、計(jì)算機(jī)輔助任務(wù)規(guī)劃系統(tǒng)(CAMPS)、聯(lián)合任務(wù)規(guī)劃系統(tǒng)(JMPS)、參謀計(jì)劃與決策支持系統(tǒng)(SPADS)等一系列指揮控制輔助決策系統(tǒng)。21世紀(jì)以來，美國先后啟動(dòng)可視化數(shù)據(jù)分析、深度學(xué)習(xí)、高級機(jī)器學(xué)習(xí)概率編程等大量基礎(chǔ)技術(shù)研究項(xiàng)目，探索從文本、圖像、聲音、視頻和傳感器等不同類型多源數(shù)據(jù)自主獲取信息、處理信息、提取關(guān)鍵特征和挖掘關(guān)聯(lián)信息的相關(guān)技術(shù)。相比國外，國內(nèi)無人機(jī)指揮控制領(lǐng)域的輔助決策系統(tǒng)發(fā)展較為緩慢，目前人工智能技術(shù)已在語音識(shí)別、圖像識(shí)別和自然語言處理等領(lǐng)域取得突破，國內(nèi)智能化控制研究掀起了新一輪高潮，但是輔助決策系統(tǒng)在無人機(jī)指揮控制系統(tǒng)的具體應(yīng)用尚待深入研究。

前文已簡要闡述指揮控制領(lǐng)域常用的輔助決策理論方法。但是，無人機(jī)指揮控制系統(tǒng)不僅需要完成無人機(jī)平臺(tái)、任務(wù)載荷等系統(tǒng)的指揮和控制，還需要根據(jù)環(huán)境信息、無人機(jī)性能、任務(wù)載荷性能等條件約束，對任務(wù)進(jìn)行合理分配及航線規(guī)劃，使無人機(jī)在最短時(shí)間內(nèi)完成任務(wù)或付出最低代價(jià)。因此，單純依靠某一種方法無法完成指揮控制系統(tǒng)的輔助決策，綜合多種方式才能達(dá)到有效輔助決策的目的。以下根據(jù)無人機(jī)不同功能和應(yīng)用場景，對輔助決策應(yīng)用展開分析。

飛行控制輔助決策

無人機(jī)是一個(gè)綜合系統(tǒng)，包括動(dòng)力、通信、導(dǎo)航、飛行控制管理、任務(wù)載荷、電氣等系統(tǒng)，這些分系統(tǒng)眾多重要飛行參數(shù)需要在指揮控制系統(tǒng)的界面得以體現(xiàn)，而無人機(jī)操控員需要根據(jù)這些參數(shù)的變化發(fā)出相應(yīng)指令，這對操控人員的專注度和反應(yīng)敏捷度提出了很高要求。如何減輕操控人員的工作負(fù)擔(dān)，基于專家的系統(tǒng)和基于數(shù)據(jù)的原理可以提供解決方案，輔助決策系統(tǒng)將成為無人機(jī)指揮控制系統(tǒng)發(fā)展的重要方向。

對于無人機(jī)平臺(tái)而言，專家系統(tǒng)中的知識(shí)應(yīng)包括理論上準(zhǔn)確的飛行狀態(tài)參數(shù)數(shù)據(jù)信息，比如無人機(jī)系統(tǒng)中燃油溫度的值域范圍、發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速的值域范圍等參數(shù)，還包括無人機(jī)試飛人員的經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)，因?yàn)橛行╋w行參數(shù)的數(shù)值雖然在值域范圍內(nèi)，但卻出現(xiàn)了問題或故障征兆，經(jīng)驗(yàn)豐富的操控人員通常能捕捉到這類敏感信息。簡要流程如圖6所示，實(shí)時(shí)飛行遙測數(shù)據(jù)進(jìn)入專家系統(tǒng)后，與專家系統(tǒng)中的飛行參數(shù)理論庫和模糊經(jīng)驗(yàn)庫同時(shí)進(jìn)行規(guī)則匹配，依賴神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或遺傳算法等優(yōu)化算法得到自適應(yīng)權(quán)重后，做出相應(yīng)結(jié)論，最后以適當(dāng)方式在界面中顯示，輔助操控人員做出決策。

圖6 專家系統(tǒng)簡要執(zhí)行流程。

無人機(jī)產(chǎn)品在長期研制和試驗(yàn)過程中積累了大量數(shù)據(jù)，包括航空電子、飛行、任務(wù)載荷等數(shù)據(jù)。無人機(jī)數(shù)據(jù)具有重要應(yīng)用價(jià)值，通過分析可實(shí)現(xiàn)輔助操控、故障預(yù)測等支持。但是目前無人機(jī)指揮控制系統(tǒng)對數(shù)據(jù)的處理分析尚存不足，對數(shù)據(jù)缺乏了解和缺少應(yīng)用需求，導(dǎo)致大量數(shù)據(jù)只能是單純的存儲(chǔ)，并未挖掘其潛在價(jià)值。

無人機(jī)飛行數(shù)據(jù)的應(yīng)用可以從兩方面展開。一是對已有飛行數(shù)據(jù)進(jìn)行分類分析，建立不同飛行階段的控制特征模型，如起飛、航線飛行、降落等各飛行階段，確立特征模型與飛行參數(shù)的關(guān)系，挖掘分析不同飛行階段指令操控的關(guān)聯(lián)性，并以合適的方式對操控員進(jìn)行提示，為操控員提供輔助決策，從而減少其操控負(fù)擔(dān)；二是分析整理歷史數(shù)據(jù)中各子系統(tǒng)的故障，重點(diǎn)分析故障發(fā)生前系統(tǒng)參數(shù)隨時(shí)間的變化趨勢，找到故障發(fā)生前的一些規(guī)律，通過這些規(guī)律輔助操控人員進(jìn)行故障預(yù)測，為操控人員多贏得一些處置時(shí)間。

任務(wù)規(guī)劃輔助決策

無人機(jī)任務(wù)規(guī)劃是無人機(jī)系統(tǒng)的一項(xiàng)核心關(guān)鍵技術(shù)，它不僅包括基本的航線規(guī)劃，還需完成對任務(wù)區(qū)域內(nèi)威脅的分析和評估，確定無人機(jī)武器配置、起飛架次、飛行路徑等。無人機(jī)任務(wù)規(guī)劃是多約束條件下的策略求解問題，需要考慮任務(wù)需求、環(huán)境信息、平臺(tái)性能等多種影響因素。

以航線規(guī)劃為例，基于輔助決策的無人機(jī)航線規(guī)劃系統(tǒng)的目標(biāo)是，采用合適的算法和方法，充分考慮飛行環(huán)境中既定及可能出現(xiàn)的約束條件，在飛行約束條件下，合理構(gòu)建航線目標(biāo)函數(shù)和飛行效能評估函數(shù)。這里的約束條件既包括無人機(jī)平臺(tái)約束條件，如最大距離、最大拐彎角、飛行高度等約束條件，還應(yīng)包括地理地形等外部環(huán)境的約束條件。在這些函數(shù)變量的約束下，然后根據(jù)不同的飛行任務(wù)，確定初始航線，經(jīng)過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或遺傳算法不斷優(yōu)化航線，使目標(biāo)函數(shù)中的安全系數(shù)達(dá)到最高。對于復(fù)雜態(tài)勢下的多無人機(jī)任務(wù)規(guī)劃，則需要在優(yōu)化算法中加入任務(wù)系統(tǒng)調(diào)度、環(huán)境態(tài)勢評估模塊等，綜合各類約束條件得到無人機(jī)任務(wù)規(guī)劃問題的最優(yōu)解。

智能無人機(jī)是未來發(fā)展的必然趨勢，而基于輔助決策的無人機(jī)指揮控制系統(tǒng)能夠有效提高其決策效率，減少人為失誤，是實(shí)現(xiàn)無人機(jī)智能化的重要基礎(chǔ)。本文詳細(xì)介紹了輔助決策的基本理論，并結(jié)合當(dāng)前無人機(jī)指揮控制系統(tǒng)的發(fā)展現(xiàn)狀，提出將輔助決策用于飛行控制和任務(wù)規(guī)劃。隨著人工智能算法不斷優(yōu)化，輔助決策模型和理論必定能在無人機(jī)指揮控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)領(lǐng)域一展所長。