无人机自主控制应用需求及研究发展分析

随着无人机装备的快速普及,自主控制技术越来越成为提高无人机系统生存能力、适应能力和任务完成能力的重要因素。通过对无人机实战场景和使用需求的分析,提出近期对自主控制技术应用的重要需求是提高无人机感知能力和对故障及飞行状态的适应性。分析了当前自主控制技术在外部态势、内部态势和适应性飞行控制方面的研究和应用现状。最后,根据对应用需求的分析和当前相关技术的发展应用情况的考察,提出了无人机适应性自主控制的技术框架。     

从系统工程视角看无人机自主控制系统

提升无人机的自主控制能力可有效提高无人机在复杂对抗环境下的作战性能。系统工程是指导复杂系统研制的有效手段,采用系统的思维方法,关注系统的整体效能优化实现。系统工程覆盖复杂工程型号生命周期的全流程活动,包括概念论证、工程开发、生产制造、使用服役、综合保障以及系统退出等过程,能够为系统开发中各工程技术的应用,跨专业工程合作以及项目管理建立切实的技术路径。无人机外部应用背景环境与内部体系结构相互交联,是一个典型的"系统之系统"(Systemof Systems)。无人机自主控制系统是跨域、跨平台的复杂"系统之系统"。本文从系统复杂性出发,介绍了无人机系统组成、自主控制系统以及无人机自主能力等级,以期为无人机自主控制技术的发展提供参考和借鉴。     

【专题】从系统工程视角看无人机自主控制系统

提升无人机的自主控制能力可有效提高无人机在复杂对抗环境下的作战性能。系统工程是指导复杂系统研制的有效手段,采用系统的思维方法,关注系统的整体效能优化实现。系统工程覆盖复杂工程型号生命周期的全流程活动,包括概念论证、工程开发、生产制造、使用服役、综合保障以及系统退出等过程,能够为系统开发中各工程技术的应用,跨专业工程合作以及项目管理建立切实的技术路径。无人机外部应用背景环境与内部体系结构相互交联,是一个典型的“系统之系统”（System of Systems）。无人机自主控制系统是跨域、跨平台的复杂“系统之系统”。本文从系统复杂性出发,介绍了无人机系统组成、自主控制系统以及无人机自主能力等级,以期为无人机自主控制技术的发展提供参考和借鉴。     

多无人机监督控制技术的发展现状及启示

随着平台中心战向网络中心战的转变，以及无人机自动化技术的不断成熟，操作员在任务规划和实际作战中的作用发生了很大变化，单操作员对多无人机的监督控制受到越来越多的重视。文章在研究多无人机监督控制技术内涵的基础上，详细分析了该技术的国外发展现状，并从人一系统综合、可变自主级别控制以及在线态势评估等三个方面具体讨论了提高我国多无人机监督控制能力亟需突破的关键技术，为单操作员控制多架无人机推向实际作战应用提供技术参考。     

海上侦察监视无人机发展趋势

使用无人机对海上进行广域侦察监视是有效获取海空情报资源、掌握海上战场态势、维护海洋权益的重要手段.本文从无人机模块化载荷设计、情报自动处理能力、互操作技术等三个方面分析了海上侦察监视无人机关键技术的发展趋势;从装备性能、机体结构、功能应用等三个方面阐述了海上侦察监视无人机装备建设的发展趋势;从协同式侦察、自主式侦察和联...     

基于TCP/IP协议的无人机IFFC系统仿真

为了提高无人机自主飞行、自主攻击的能力,设计一种整体式的无人机综合火力/飞行控制系统(IFFC系统),并对激光制导炸弹模态下的系统进行数字仿真.系统基于Winsock的TCP/IP协议的C/S模式,在服务器上完成无人机火控解算、火飞耦合器设计,在客户端设计基于PID算法的飞行控制模块.火控系统根据飞行状态和目标信息实时计算炸弹可达区域,瞄准距离误差经过火飞耦合器形成航向和俯仰控制命令反馈给飞控系统,驱动载机消.除瞄准误差,实现闭环控制.实验结果表明,无人机的瞄准速度和攻击精度都有所提高,为进一步开展自主式UAV的研究打下基础.     

融合地面多传感器信息引导无人机着陆

针对无人机自主着陆过程中卫星导航系统易被干扰的问题,提出了一种基于地基多传感器融合的无人机自主着陆引导方法。采用主动式激光照射的方式,获取机载反射棱镜的近红外成像,在红外图像中对无人机目标进行识别;通过坐标转换将识别结果映射到可见光图像中,在可见光图像中选择的感兴趣区域进行可见光目标识别,从而在降低计算量的基础上获得更加精确的无人机相对角度信息;利用距离测量信息和引导系统角度信息可以获得精确的无人机相对位置。无人机着陆引导试验结果表明,该方法能够提供精确的无人机位置信息,能有效适应于复杂背景下的无人机自主着陆引导。     

无人机集群作战智能培育平台构建研究

面向红蓝双方非完备信息条件下的无人机集群自主作战场景,参考即时战略游戏星际争霸人工智能技术思想,提出一种基于人工智能与军事仿真深度融合的无人机集群作战智能培育平台构建方法,给出了技术实现路径,旨在通过大样本训练,培育无人机集群自主作战决策能力,探索无人机集群战法运用模式,支撑作战人员对无人机集群进行高级指挥控制.     

基于方向信息的无人机群编队控制算法北大核心

针对无人机群的速度跟踪编队控制设计了基于方向信息的控制策略,其中无人机的控制器设计只依赖于临近无人机的相对方向,从而可以应用于无人机群通信受阻的情况。通过设计基于方向信息的比例积分控制器完成了无人机群编队系统的速度跟踪问题,控制器的稳定性分析采用了基本Lyapunov函数的方法,与基于优化策略和持续激励方法相比更利于控制策略扩展应用到更加复杂的情形中。最后,分别通过定点和速度跟踪编队控制仿真实验,验证了控制方法的有效性。     

“全球鹰”无人机任务控制站的组成与功能分析

任务控制(Mission Control Station,MCA)是无人机指挥控制系统的核心.文章以美军"全球鹰"无人机为研究对象,首先介绍了无人机任务控制站的组成,然后详细分析了任务控制站的四大核心功能,包括起降控制、指挥控制、任务规划和信息处理,最后从信息的角度,分析了无人机任务控制站的信息处理流程.     

水域无人系统平台自主航行及协同控制研究进展

水域无人系统平台是指可通过远程遥控、无人驾驶、自主航行等方式达成任务的一类平台,涵盖无人船艇及其所配备的无人机、自主水下机器人等.自主航行及协同控制理论技术水平是水域无人系统平台的核心所在,已成为船舶与海洋工程及水上交通等领域的热点研究方向.为掌握水域无人系统平台的自主航行及协同控制方面的发展动态和趋势,综述了水域无人...     

军用无人机技术智能化发展及应用

军用无人机作为收集战场信息和军事打击的新兴手段和工具,以其机动灵活、战场生存能力强等独特优势,能够方便快速地获取战场态势,极大地弥补了传统作战方式和侦查手段的短板和不足。智能无人系统的发展可能会引领军事领域的重大变革甚至改变战争形态。文章介绍了无人机技术在军事领域中的发展和应用现状,并从飞行控制、火控系统、任务规划以及无人机集群等方面浅析了军用无人机技术智能化发展方向。     

空间飞行器及其推进系统智能自治控制技术分析

空间飞行器及其推进系统由于系统本身的复杂性、工作环境的不确定性和未知性等,利用传统的现代控制理论与方法对其进行控制十分困难。文中深入分析了智能自治控制系统内涵、功能及其构成框架,解析了空间飞行器RemoteAgent智能自治控制系统的基本构成,对空间飞行器推进系统重构问题进行了应用分析,对研究和发展我国空间飞行器的智能自治控制系统有一定的借鉴作用。     

基于冗余管理的水下航行器深度容错控制方法

随着海洋开发的日益增加,水下航行器的研究也进入了快速发展阶段,如何保证航行器在水下恶劣环境中可靠工作成为急待解决的问题,尤其对于超远航程和超长航时的航行器,其航行过程中难免会发生意外错误,因此在保证性能的同时,如何提高水下航行器的容错能力成为近年来研究的一个热点问题.提出了一种基于冗余管理(Redundancy Management)理论的水下航行器容错控制方案,方案有效利用了航行器中各传感器的冗余性,减少了硬件设备的增加,降低了成本,并利用有限元状态机方法进行了Matlab程序仿真,结果表明,整个方案设计合理,容错控制律真正达到了"容错控制"的目的.     

致命性自主武器系统军备控制态势分析

致命性自主武器系统是指不需要人类操作员干涉,能够自主选择目标并进行攻击的一类武器系统,"平台无人、自主运行、致命攻击"是其主要特征。随着人工智能技术的快速发展,完全自主的致命性武器系统日益受到国际社会的关注,并开始成为国际军备控制问题的焦点。本文主要从技术的视角探讨致命性自主武器系统的军备控制问题。首先,介绍致命性自主武器系统的定义、发展动因以及军控问题的由来;其次,针对国际人道法提出的区分原则、比例原则、预防原则,分析当前自主武器系统在自主目标识别、确认和攻击环节存在的技术问题;最后,分析美国、俄罗斯、欧盟等世界主要国家和地区的军控态度,并探讨我国自主武器系统发展的策略建议。     

美国及欧洲无人作战飞机计划发展

在未来的信息化战争中,无人作战飞机将发挥重要的军事作用,因此得到了世界各国越来越多的关注.针对美国和欧洲几国的无人作战飞机计划发展过程进行介绍.结合无人作战飞机计划的项目背景,描述了美欧无人作战飞机计划的发展路线,最后,分析并描述制约其发展的关键技术及研究情况.     

美军无人机蜂群作战研究动态及应对策略

无人机蜂群是以智能化无人控制技术和网络信息系统为支撑的集群式无人作战武器装备,这种新型武器装备势必将成为改变未来战争规则的重要推手。美军作为无人机蜂群作战研究的领跑者,掌握了解其发展动态,学习其相关有益经验做法,参考借鉴其理论体系和关键技术,对于军队打赢未来智能化战争具有重要现实意义。本文通过梳理与总结美军在无人机蜂群作战研究方面所进行的开创性工作,厘清无人机蜂群作战发展的脉络,重点对无人机蜂群作战的产生背景、基本概念以及发展现状进行了探讨,结合课题组在无人集群作战领域的研究基础,分析了6个方面制约无人机蜂群发展的难点问题,探讨了应对无人机蜂群作战的可鉴之策,希冀能够为军队未来构建蜂群作战体系和建设相关能力提供理论指导和技术依据。     

有人/无人机协同作战关键技术

分析了无人作战飞机在各国的研究及使用情况,给出了有人/无人机协同作战指挥控制系统的结构,按照空间位置和主要完成任务的不同,将系统分为有人机、无人机两个平台,介绍了各平台的组成部分及相应的功能,归纳出协同作战所需要解决的关键技术:交互控制技术、协同态势感知、协同目标分配、协同航路规划技术、毁伤效能评估技术及智能决策技术,并且给出了一个在典型作战任务想定下的作战及信息处理流程.最后对无人作战飞机未来的发展方向进行了展望.     

Autonomous maneuver decision-making for a UCAV in short-range aerial combat based on an MS-DDQN algorithm

To solve the problem of realizing autonomous aerial combat decision-making for unmanned combat aerial vehicles (UCAVs) rapidly and accurately in an uncertain environment, this paper proposes a decision-making method based on an improved deep reinforcement learning (DRL) algorithm: the multi-step double deep Q-network (MS-DDQN) algorithm. First, a six-degree-of-freedom UCAV model based on an aircraft control system is established on a simulation platform, and the situation assessment functions of the UCAV and its target are established by considering their angles, altitudes, environments, missile attack performances, and UCAV performance. By controlling the flight path angle, roll angle, and flight velocity, 27 common basic actions are designed. On this basis, aiming to overcome the defects of traditional DRL in terms of training speed and convergence speed, the improved MS-DDQN method is introduced to incorporate the final return value into the previous steps. Finally, the pre-training learning model is used as the starting point for the second learning model to simulate the UCAV aerial combat decision-making process based on the basic training method, which helps to shorten the training time and improve the learning efficiency. The improved DRL algorithm significantly accelerates the training speed and estimates the target value more accurately during training, and it can be applied to aerial combat decision-making.