無人機系統(tǒng)的自動化與自主性

數(shù)十年來，無人機系統(tǒng)設(shè)計人員和操作人員在自動化（Automation）方面做了很多努力。設(shè)計人員承諾要降低工作負(fù)荷，提高精確度和改善系統(tǒng)性能，而操作人員面對的卻是有缺陷的自動化、系統(tǒng)故障以及自動化導(dǎo)致的事故。系統(tǒng)設(shè)計人員與操作人員之間的分歧，反映了人的因素（HF）研究人員與自動化系統(tǒng)設(shè)計人員在工程設(shè)計方面的差異。

通過幾十年的努力，自動化系統(tǒng)正在不斷完善的過程中。自動化使無人機系統(tǒng)具備了在有人機空域內(nèi)飛行所需的能力和規(guī)程。Moray（2000）將自動化定義為“任何能由人類完成，但實際上由機器完成的感知、檢測、信息處理、決策、或行為控制等”。該定義指出，自動化可在系統(tǒng)的各個層次上實現(xiàn)。

自動化可看作是一個能與人類操作員相互作用的智能體。無論設(shè)計人員是何意圖，自動化都有一定的行為。這種行為與操作員的行為、操作員思維中的系統(tǒng)模型以及操作員對系統(tǒng)的信任度之間相互影響。因此，自動化本身改變了操作員的訓(xùn)練、任務(wù)分配、工作負(fù)荷、態(tài)勢感知、信任度，甚至包括操作技巧。

然而，最初的自動化能力受限，僅具備設(shè)計人員認(rèn)為必要的能力，尚不能成為全職“編隊成員”，不能與人自由交流，也導(dǎo)致出現(xiàn)“自動化意外”（Automation Surprises），即系統(tǒng)將會以未曾預(yù)料的方式運行或無法運行。因此，自動化由靜態(tài)自動化向動態(tài)自動化發(fā)展，并最終向自主性過渡。

1自動化類型與等級

1.1自動化類型

目前，無人機系統(tǒng)采用了多種控制技術(shù)，包括由操縱桿/方向舵組成的人工控制，由地面控制站通過操作員預(yù)先任務(wù)規(guī)劃并實時調(diào)整控制，以及飛往預(yù)規(guī)劃坐標(biāo)位置并執(zhí)行預(yù)編程任務(wù)的全自動化控制。這些自動化可分為兩類，即由設(shè)計人員創(chuàng)建的二元自動化（靜態(tài)自動化，Static Automation，SA）和由環(huán)境決定的自動化（自適應(yīng)自動化，Adaptive Automation，AA）。

靜態(tài)自動化通過硬件與系統(tǒng)連接，由系統(tǒng)設(shè)計人員決定任務(wù)對象（系統(tǒng)或操作員）和執(zhí)行任務(wù)的方式（人工或自動）。設(shè)計人員可以容許操作員重載自動化或?qū)ζ溥M(jìn)行配置，使其符合態(tài)勢變化的要求。

自適應(yīng)自動化由操作員事件來啟動。操作員事件可能是直接地發(fā)出幫助請求，也可能很間接地與操作員的工作負(fù)荷有關(guān)，或者可能由起飛速度等態(tài)勢事件引發(fā)。自適應(yīng)自動化的特點是能將其自身與系統(tǒng)或操作員事件聯(lián)系起來，具有解決常規(guī)自動化導(dǎo)致的多種問題的潛力。

1.1.1 自適應(yīng)自動化

自動化本質(zhì)上涉及到人類與人工智能系統(tǒng)如何實現(xiàn)互動的問題。早期研究內(nèi)容是有人機自適應(yīng)自動化。經(jīng)研究發(fā)現(xiàn)，在飛行任務(wù)應(yīng)用自適應(yīng)自動化之后，反應(yīng)時間縮短了40%，諸如工作負(fù)荷不平衡、態(tài)勢感知喪失以及技能欠缺等問題都能通過應(yīng)用自適應(yīng)自動化來解決。

自適應(yīng)自動化系統(tǒng)在操作員工作負(fù)荷過高或過低時啟動，從而減小操作員的壓力，提高系統(tǒng)的整體性能。可利用心理生理學(xué)數(shù)據(jù)和人工神經(jīng)系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)，辨別工作負(fù)荷狀態(tài)的高低。如果檢測到高工作負(fù)荷，自適應(yīng)自動化系統(tǒng)啟動，執(zhí)行低等級任務(wù)。自適應(yīng)自動化可通過幾種不同形式的事件來啟動。

自適應(yīng)自動化可分為關(guān)鍵性事件邏輯、操作員工作負(fù)荷動態(tài)評估、操作員心理物理（psychophysical）動態(tài)評估及性能模型等。

關(guān)鍵性事件邏輯實施起來最為簡單。它基于操作員工作負(fù)荷在一個關(guān)鍵性事件后會持續(xù)增加的假設(shè)，將自適應(yīng)自動化啟動與條例或程序手冊規(guī)定的具體戰(zhàn)術(shù)事件聯(lián)系起來。

操作員工作負(fù)荷動態(tài)評估是指在工作過程中對操作員特性進(jìn)行連續(xù)監(jiān)控。這些測量可用于創(chuàng)建能夠啟動自適應(yīng)自動化的事件，從而使操作員的工作負(fù)荷保持在適中水平。

操作員心理物理動態(tài)評估與操作員工作負(fù)荷動態(tài)評估相同，但心理物理工作負(fù)荷評估，可用于持續(xù)測量操作員的工作負(fù)荷。當(dāng)工作負(fù)荷超過預(yù)定參數(shù)時，自適應(yīng)自動化啟動。

性能模型可用于在某些情況下為操作員的工作負(fù)荷和系統(tǒng)資源的預(yù)測值建模。一旦工作負(fù)荷超過性能模型的閾值，自適應(yīng)自動化就會啟動。例如，系統(tǒng)要求操作員同時執(zhí)行幾項任務(wù)，每項任務(wù)都要求不同感官模態(tài)。性能模型包括但不限于最優(yōu)數(shù)學(xué)模型（例如信號檢測理論）、推理模型、中央執(zhí)行模型以及誘導(dǎo)法（abductive）等。

然而，作為一種事件啟動式自動化系統(tǒng)，如果關(guān)鍵性事件沒有出現(xiàn)，自適應(yīng)自動化就不會啟動，因此，系統(tǒng)對操作員而言具有不可預(yù)測性。有兩種解決方案，一種是允許操作員啟動自適應(yīng)自動化，另一種是在自適應(yīng)自動化和操作員之間建立通用交流平臺。

1.1.2 自主性

自適應(yīng)自動化是動態(tài)的和柔性的，傳統(tǒng)自動化系統(tǒng)是靜態(tài)的，全自動化/自主性（Autonomy）則兩者都不是。無人機系統(tǒng)的自主性要求采用強大的人工智能（AI）方法來實現(xiàn)。幾十年來，認(rèn)知研究人員一直堅持采用人工智能方法，認(rèn)為人的認(rèn)知可以復(fù)用給機器。設(shè)計人員在假定人工智能方法在自動化中已獲成功的基礎(chǔ)上，預(yù)見未來的全自動化無人機系統(tǒng)，即智能無人機系統(tǒng)。

自主性是指在不需要人的干預(yù)條件下，系統(tǒng)通過在線環(huán)境感知和信息處理，自主地生成優(yōu)化的控制策略，完成各種任務(wù)，并且具有快速而有效的任務(wù)自適應(yīng)能力?？梢哉f，自主性是自動化的高級發(fā)展階段，“自主”與傳統(tǒng)“自動”的區(qū)別在于，“自動”是基于數(shù)據(jù)驅(qū)動，無人機系統(tǒng)按照預(yù)定程序執(zhí)行任務(wù)，沒有環(huán)境感知與自主決策的能力；“自主”是基于信息，甚至是知識驅(qū)動，無人機系統(tǒng)根據(jù)任務(wù)需求自主完成“感知-判斷-決策-行動”（OODA）四個階段的動態(tài)過程，能夠通過感知和決策應(yīng)對意外情形或新的任務(wù)，并容忍一定程度的失敗。這里，OODA回路又稱為“博伊德周期”（Boyd Cycle），由美國空軍上校約翰？博伊德（John Boyd）提出。

因此，從字面意思來看，自動的（Automatic）通常是基于閾值的簡單控制系統(tǒng)，如自動烤面包機；自動化的（Automated）通常是基于規(guī)則的復(fù)雜系統(tǒng)，如“愛國者”防空系統(tǒng)，這又包括靜態(tài)自動化和自適應(yīng)自動化；自主的（Autonomous）通常是具備自學(xué)習(xí)、自進(jìn)化能力的復(fù)雜系統(tǒng)，如自學(xué)習(xí)機器人。三個詞所對應(yīng)的智能水平不斷提高，行為預(yù)測越來越困難。自主與自適應(yīng)的區(qū)別是這兩種方法所能處理不確定性的量值，自適應(yīng)可以少量地補償中等程度的不確定性，自主則可以對在不確定動態(tài)變化環(huán)境中出現(xiàn)的大量不確定性以實現(xiàn)目標(biāo)。

自主性和無人機系統(tǒng)自由程度相對應(yīng)，由此帶來人、機之間的控制關(guān)系為：人在回路外（Human out of the loop），稱為全自主（fully），由機器選擇目標(biāo)，人不能實時干預(yù)（這種模式發(fā)展受限）；人在回路上（Human on the loop），稱為監(jiān)督的自主（Supervised），由機器選擇目標(biāo)，人可以實時干預(yù)，做出確認(rèn)或否決的決策（未來狀態(tài)）；人在回路中（Human in the loop），稱為半自主（Semi-），機器行動前，等待人選擇特定目標(biāo)（目前狀態(tài)）。

1.2 自動化等級/以人為中心的分類

為便于研究、評估、測試和設(shè)計，研究人員采用自動化分類法或分級法（Levels of Automation，LoA）。在大多數(shù)以人為中心的分類系統(tǒng)中，最著名的有Sheridan和Verplank（1979）；Ntuen和Park（1988）；Endsley和Kaber（1999）以及Parasuraman（2000）等提出的分類法。

以人為中心的分類系統(tǒng)便于隔離操作員與系統(tǒng)性能問題，同時根據(jù)人的認(rèn)知能力，明確自動化能做什么和應(yīng)當(dāng)做什么。Parasuraman給出了一種使用最廣泛的分類法，將自動化分為四個功能：信息獲??；信息分析；決策和行為選擇；行為執(zhí)行。

這種分類反映了相同系統(tǒng)任務(wù)由人工完成時人的認(rèn)知能力。Endsley和Kaber（1999）創(chuàng)立了一個類似的10級分類法，用于描述屬于需要實時控制領(lǐng)域內(nèi)認(rèn)知和心理活動任務(wù)。

在研究過程中，要求參與者監(jiān)控屏幕上屬于不同自動化等級的多個目標(biāo)。參與者需要定時報告各自的態(tài)勢感知和工作負(fù)荷。當(dāng)參與者擔(dān)任操作員時，實驗會為參與者設(shè)定幾個自動化故障，并對參與者人工故障恢復(fù)系統(tǒng)的能力進(jìn)行評估，結(jié)果發(fā)現(xiàn)：自動化對操作員在不同自動化等級上的操作能力有影響。自動化等級越高，操作員能力越低，較低的自動化等級有助于操作員在能力上的提高。

2 以技術(shù)為中心的自主等級分類

在無人機系統(tǒng)領(lǐng)域中，隨著自主能力的發(fā)展，自主性定義的需求越來越迫切。研究機構(gòu)一直致力于制定通用的自動化/自主等級系統(tǒng)，希望能夠根據(jù)自動化等級制定出有效的能力評估方法。美國空軍研究實驗室（AFRL）、美國航空航天局（NASA）以及其他一些機構(gòu)已經(jīng)制定出程序式自動化等級系統(tǒng)。

2.1美國空軍研究實驗室

AFRL針對固定翼飛行器研發(fā)美國智能自主無人機的控制標(biāo)準(zhǔn)。在自動化和自主性方面，該項目給出了一些關(guān)鍵性區(qū)別。自動駕駛儀只有在所選航線內(nèi)才能自動化，但卻由自主導(dǎo)航系統(tǒng)選擇航線，然后使用所選定的航線。在該項目中，自主性被定義為“無外界引導(dǎo)條件下自我生成目標(biāo)的能力”和“擁有自由意愿”（Clough，2002）。Clough認(rèn)為：“智能是能夠發(fā)現(xiàn)并利用發(fā)現(xiàn)去從事工作的能力?！?/p>

在自主標(biāo)準(zhǔn)研究項目的推動下，AFRL分別與Los Alamos國家實驗室和Draper實驗室合作成立了“移動、獲取和保護(hù)”（Mobility， Acquisition， and Protection，MAP）和“三維智能空間”（Three Dimensional Intelligence Space）研究課題。AFRL匯總了在研究過程中所發(fā)現(xiàn)的最有價值的信息，在此基礎(chǔ)上，基于OODA回路制訂了自主控制等級（Autonomous Control Levels，ACL），見表1（Clough，2002）。

2.2 美國航空航天局

NASA認(rèn)為，為了實現(xiàn)太空探險的愿景，必須提高所使用系統(tǒng)的自主性，還需要提高自動化等級。NASA采用的方法是，將任務(wù)所需的自主性和自動化分級，然后根據(jù)分級要求完成系統(tǒng)設(shè)計。NASA關(guān)注的兩個問題是：什么是地面站與機載權(quán)限的最佳平衡（自動化）？什么是人與計算機權(quán)限的最佳平衡（自主性）？

NASA已經(jīng)制定出基于功能的自主性和自動化分級工具（FunctionSpecific Level of Autonomy and Automation Tool，F(xiàn)LOAAT），以便在系統(tǒng)需要研發(fā)時使用。該工具采用兩個判定表，其中一個適用于自動化，另一個適用于自主性。

自動化判定表將自動化分為五個等級（表2），適用于OODA回路四大決策階段中的每一階段。當(dāng)采用最低等級的自動化時，所有數(shù)據(jù)監(jiān)控、計算、決策和任務(wù)都由地面站執(zhí)行；而當(dāng)自動化處于最高等級時，所有數(shù)據(jù)監(jiān)控、計算、決策和任務(wù)都由機載系統(tǒng)執(zhí)行。從全部基于地面控制到機上自動化，各等級之間呈線性過渡。

自主性判定表共包含八個等級（表3）。這八個等級涵蓋了OODA回路的每個階段。當(dāng)自主性處于最低等級時，觀察、判斷、決策和行動階段中的任務(wù)全部由人完成；當(dāng)自主性處于最高等級時，觀察、判斷、決策和行動階段中的任務(wù)均不需要人來輔助或干預(yù)。

借助這些判定表，相關(guān)領(lǐng)域?qū)＜夷軐χ贫ㄒ笏璧淖灾鞯燃夁M(jìn)行評估，或為確定系統(tǒng)當(dāng)前的自主等級提供標(biāo)準(zhǔn)。在為確定系統(tǒng)當(dāng)前的自主等級提供標(biāo)準(zhǔn)時，NASA的自主等級與其他自主等級類似。

2.3 美國陸軍未來作戰(zhàn)系統(tǒng)

美國陸軍針對未來作戰(zhàn)系統(tǒng)（Future Combat Systems，F(xiàn)CS）項目制訂了一種較為詳盡的自主等級表。FCS自主等級共分為從遙控（1級）到完全自主（10級）共十個等級（見表4）。自主等級中的每一等級都提供等級說明，包括觀察感知/態(tài)勢感知、決策能力以及性能說明，同時還給出對應(yīng)于各個等級的示例。

2.4 美國國家標(biāo)準(zhǔn)與技術(shù)研究所

自2003年起，美國國家標(biāo)準(zhǔn)與技術(shù)研究所（National Institute of Standards and Technology，NIST）一直致力于無人系統(tǒng)自主等級（Autonomy Levels For Unmanned Systems，ALFUS）框架的研究工作，通過來自無人地面車輛（UGV）、無人機（UAV）、無人水面艇（USV）以及無人潛航器（UUV）等領(lǐng)域的軍民從業(yè)人員的大力協(xié)作，最終建立起無人系統(tǒng)自主等級框架。

這項研究的目的是為無人系統(tǒng)的自主能力提供標(biāo)準(zhǔn)和定義，同時為評估無人系統(tǒng)自主性提供標(biāo)準(zhǔn)、程序和工具。在無人系統(tǒng)自主等級框架中，自主性被定義為“無人系統(tǒng)自帶的實現(xiàn)指定目標(biāo)的綜合感知、理解、分析、交流、規(guī)劃、決策以及行動/執(zhí)行能力”。

NIST提出了ALFUS自主性評價模型，從三個方面評估無人系統(tǒng)的自主等級，如圖所示。其中，任務(wù)復(fù)雜度（Mission Complexity，MC）衡量所執(zhí)行任務(wù)的難度，環(huán)境復(fù)雜度（Environmental Complexity，EC）衡量執(zhí)行任務(wù)環(huán)境的難度，人機交互（Human Interaction，HI）衡量在任務(wù)執(zhí)行過程中人的參與程度。圖中，任務(wù)復(fù)雜度和環(huán)境復(fù)雜度的標(biāo)準(zhǔn)主要集中在軍事應(yīng)用上。

美國國家標(biāo)準(zhǔn)與技術(shù)研究所提出的ALFUS自主性評價模型。

確定自主等級的主要困難是很難將各個方面獨立對待。因此，為任務(wù)復(fù)雜度、環(huán)境復(fù)雜度和人機交互制定標(biāo)準(zhǔn)并非易事，必須通過無數(shù)次試驗才能實現(xiàn)。

在定義自主等級時，必須為任務(wù)復(fù)雜度、環(huán)境復(fù)雜度和人機交互程度制訂測量標(biāo)準(zhǔn)，通過對這些標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行打分與評價，累計為合成分?jǐn)?shù)，進(jìn)而對系統(tǒng)自主等級進(jìn)行評價。對于圖中的每個軸都由一系列更低層次的度量要素組成，形成評估指標(biāo)體系，進(jìn)而形成無人系統(tǒng)自主性能的規(guī)范、分析、評估和量測（見表5）。

與此同時，NIST還提出了ALFUS框架，如圖所示。

（1）自主等級0

當(dāng)自主性處于最低級時，系統(tǒng)完全由人控制。人直接控制基本的運動功能，且系統(tǒng)不能主動發(fā)生任何變化。當(dāng)自主性處于0級時，就如同操縱一臺遙控汽車或一架飛機一般，人直接控制致動器的速度和位置。

（2）自主等級1-3（低級）

在自主等級框架中，當(dāng)任務(wù)復(fù)雜度處于1-3級時，內(nèi)部態(tài)勢感知和子系統(tǒng)任務(wù)自動化處于極低水平。如果環(huán)境展示出使任務(wù)具有高成功率的良好特性，環(huán)境復(fù)雜度也處在該范圍內(nèi)。這種環(huán)境具備無人機系統(tǒng)運行所需的靜態(tài)、簡單特征。

人機交互是這些系統(tǒng)的主要組成部分。在大多數(shù)情況下，人通過向無人機系統(tǒng)發(fā)出行為指令進(jìn)行干預(yù)。就像遙控汽車和遙控飛機一樣，操作員將不再直接控制無人機系統(tǒng)。通過速度控制子系統(tǒng)自動化，使操作員明確方向或?qū)Ш近c，并使無人機執(zhí)行指令。無人機系統(tǒng)將自行控制速度，按照操作員指令及其最低內(nèi)部態(tài)勢感知保持姿態(tài)。

（3）自主等級4-6（中級）

當(dāng)系統(tǒng)自主等級為中級時，系統(tǒng)與人交互的時間占總時長的50%。人為無人機系統(tǒng)提供目標(biāo)，然后由系統(tǒng)決定如何實現(xiàn)這些目標(biāo)。在無人機系統(tǒng)執(zhí)行任務(wù)之前，人必須進(jìn)行最后授權(quán)。低級自主和中級自主在這一方面的差異非常大。任務(wù)復(fù)雜度和環(huán)境復(fù)雜度從低級自主到中級自主之間有一個線性過渡。

就任務(wù)復(fù)雜度而言，最大差異是中級自主的無人機系統(tǒng)具備有限的實時規(guī)劃能力，而低級自主的無人機系統(tǒng)卻沒有。環(huán)境復(fù)雜度從低風(fēng)險、靜態(tài)環(huán)境向中風(fēng)險和可理解的動態(tài)環(huán)境過渡。舉個簡單的例子，在向無人機系統(tǒng)發(fā)出尋找目標(biāo)A的指令后，無人機系統(tǒng)會提出完成目標(biāo)的操作計劃，然后由人來授權(quán)。環(huán)境可能很難轉(zhuǎn)變，目標(biāo)數(shù)量或目標(biāo)本身可能就是動態(tài)的。

（4）自主等級7-9（高級）

高自主性無人機系統(tǒng)受人的影響極小，系統(tǒng)不再需要人的授權(quán)來執(zhí)行任務(wù)。雖然無人機系統(tǒng)執(zhí)行操作前會向人發(fā)出通知，但并不需要人的授權(quán)便可以開始執(zhí)行計劃，除非有人為干預(yù)。受高度不確定性和可理解的高動態(tài)環(huán)境影響，環(huán)境復(fù)雜度會有很高的失敗風(fēng)險。任務(wù)復(fù)雜度主要集中在有人系統(tǒng)和無人系統(tǒng)編隊上。無人機系統(tǒng)具有高逼真度的態(tài)勢感知和實時規(guī)劃，自適應(yīng)性很強，能夠進(jìn)行復(fù)雜決策。有些無人機系統(tǒng)甚至能執(zhí)行非常復(fù)雜的任務(wù)，實現(xiàn)復(fù)雜目標(biāo)。

（5）超越10級

最高級自主性的無人機系統(tǒng)能像人一樣工作。人機交互不再是為防止意外事件發(fā)生，而是從適當(dāng)個體處采集信息，以保證完成任務(wù)。任務(wù)復(fù)雜度和環(huán)境復(fù)雜度均處于最高水平。該等級的無人機系統(tǒng)無所不能，能在最高不確定性和最低成功可能性情況下工作。

根據(jù)ALFUS的定義，自主性可以歸納為“無人機系統(tǒng)實現(xiàn)指定目標(biāo)的能力”。這是無人機系統(tǒng)的最低能力水平，就像學(xué)習(xí)閱讀、數(shù)學(xué)等功課的能力是成年人的最低預(yù)期能力一樣。然而，在未定義或定義不清楚的環(huán)境中，人具備獨特的抽象判斷和推理能力。因此，具備最高級自主性的無人機系統(tǒng)是否能真正像人類智能一樣工作仍未可知。

無人機系統(tǒng)自主等級的主要困難是定義一個有意義的無人系統(tǒng)性能標(biāo)準(zhǔn)。這正是ALFUS工作組開始審查標(biāo)準(zhǔn)的原因。無人系統(tǒng)性能判定框架（Performance Measures Framework for Unmanned Systems，PerMFUS）的目標(biāo)是為保證能從技術(shù)和操作方面掌握無人機系統(tǒng)的性能而提供方法。

3 自主系統(tǒng)參考框架

關(guān)于自主等級的劃分，目前的研究還在繼續(xù)，但是美國國防部國防科學(xué)委員會（Defense Science Board，DSB）特別工作組從另一個角度建議停止對自主等級定義的爭論，轉(zhuǎn)而提出了一個包含三個層面的自主系統(tǒng)參考框架（Autonomous Systems Reference Framework，ASRF）。DSB指出，自主能力是無人系統(tǒng)的核心能力，但“世界上并不存在完全自主的無人系統(tǒng)，所有的自主無人系統(tǒng)都是人-機聯(lián)合認(rèn)知系統(tǒng)”，提出了一套從認(rèn)知層次、任務(wù)時間軸、人-機系統(tǒng)權(quán)衡空間三個視圖定義的自主系統(tǒng)參考框架，并期望以此替代無人系統(tǒng)自主等級的劃分，強調(diào)自主難題的解決要更多地關(guān)注指揮官、操作員和開發(fā)人員三者的協(xié)調(diào)問題。

3.1自主能力面臨的挑戰(zhàn)

3.1.1 自主性的內(nèi)涵

DSB認(rèn)為，目前行業(yè)內(nèi)對自主性的錯誤理解限制了自主能力的應(yīng)用范圍。自主性是無人系統(tǒng)能夠自動地完成某種特定行為，或者在程序規(guī)定的范圍內(nèi)，實現(xiàn)“自我管理”（selfgoverning），使得大型人-機系統(tǒng)能夠完成給定任務(wù)的一種或一組能力。

自主性不是可以脫離平臺或任務(wù)來單獨討論的“黑箱”。自主能力是特定任務(wù)需求、作戰(zhàn)環(huán)境、用戶和平臺等共同組成的生態(tài)系統(tǒng)（ecology）的一種功能，在沒有特定情境條件下，將不可能產(chǎn)生價值。自主性并不是指無人系統(tǒng)獨立地完成任務(wù)，所有的自主系統(tǒng)都是在操作員的監(jiān)視下工作，因此，無人系統(tǒng)的設(shè)計和使用必須考慮人-機協(xié)作問題。

3.1.2 自主能力的挑戰(zhàn)

具有一定自主能力的無人系統(tǒng)在實際應(yīng)用中出現(xiàn)了各種各樣的問題，主要體現(xiàn)在以下三個方面：

（1）自主能力很大程度上依賴軟件，目前以硬件為導(dǎo)向、以平臺為中心的開發(fā)與采辦流程中，軟件開發(fā)通常處于被忽視的地位。因此，開發(fā)人員要從以硬件為導(dǎo)向、平臺為中心的開發(fā)過程向創(chuàng)建自主系統(tǒng)、確立軟件的首要地位轉(zhuǎn)變；

（2）指揮官和操作員都缺乏對自主系統(tǒng)的信任，不相信自主系統(tǒng)在任何情況下都能按照預(yù)期運行。指揮官沒能很好地理解設(shè)計空間，以及將自主能力集成到任務(wù)中的權(quán)衡。任務(wù)完成方式上的任何變化都會引起新的作戰(zhàn)后果，因而指揮官對此必須了如指掌。對于操作員，使用中的自主能力基本可以等同于“人-機協(xié)作”。而在設(shè)計過程中，“人-機協(xié)作”通常容易被忽視掉。

（3）無人系統(tǒng)列裝倉促，常常針對突發(fā)沖突應(yīng)運而生，缺乏非常明確的作戰(zhàn)概念，帶來使用上的困難。作戰(zhàn)部隊在使用過程中往往超出無人系統(tǒng)設(shè)計者的預(yù)期，出現(xiàn)系統(tǒng)破限現(xiàn)象。

3.1.3 自主等級作用有限

目前，自主能力定義不統(tǒng)一，自主能力的概念化是基于對自主等級劃分的目的的錯誤理解之上，背離了“所有自主無人系統(tǒng)都是人-機聯(lián)合認(rèn)知系統(tǒng)”這一事實。世界上并不存在完全自主的無人系統(tǒng)，就像世界上不存在完全自主的士兵、船員、飛行員或水兵一樣。自主能力的定義也并不令人滿意，因為它們都不認(rèn)為自主是大型人-機綜合系統(tǒng)表現(xiàn)出的一項關(guān)鍵能力，而認(rèn)為自主能力是一種系統(tǒng)的獨立部件或附屬部件。

以NASA的Sheridan定義的自主等級為代表，認(rèn)為自主就是將整項任務(wù)委派給計算機（自主系統(tǒng)）執(zhí)行，平臺在整個過程中只按照一個自主等級運行，而且這些自主等級是離散的，與不同級別的難度相對應(yīng)。實際上，無人系統(tǒng)任務(wù)是由多項動態(tài)變化的功能組成，而在這些功能當(dāng)中，大多數(shù)都既可以同時執(zhí)行，也可以按順序執(zhí)行。在給定的時間點上，每項功能在人-機之間的分配都不同。因此，自主可以指在里程碑節(jié)點，為達(dá)到期望結(jié)果，生成的人-機交互的集合。

3.2 自主系統(tǒng)參考框架

DSB提出的自主系統(tǒng)參考框架（ASRF）主要有以下特點：

側(cè)重于為實現(xiàn)特定能力所需的人-機認(rèn)知功能與責(zé)任的分配決策

認(rèn)知功能分配方式隨著任務(wù)的不同階段和不同認(rèn)知層次而不同

在自主能力設(shè)計時必須進(jìn)行高級人-機系統(tǒng)權(quán)衡，包括適應(yīng)度/規(guī)劃/影響力/視角/責(zé)任等方面

如圖所示，自主系統(tǒng)參考框架包括三個視圖：

認(rèn)知層次視圖

任務(wù)時間軸視圖

人-機系統(tǒng)權(quán)衡空間視圖

3.2.1 認(rèn)知層次視圖

自主系統(tǒng)參考框架的認(rèn)知層次視圖如圖所示，主要考慮自主能力所支持的標(biāo)準(zhǔn)“用戶”控制范圍、并將控制范圍延伸到戰(zhàn)場空間（以達(dá)到提高適應(yīng)性的目的）的方式。其中：

駕駛員（飛行員）/操作員：負(fù)責(zé)態(tài)勢感知、故障檢測、導(dǎo)航制導(dǎo)與控制、傳感器與武器的管理等

部門領(lǐng)導(dǎo)/編隊領(lǐng)導(dǎo)：負(fù)責(zé)任務(wù)規(guī)劃與決策、故障預(yù)測與重新規(guī)劃、多智能體通信與協(xié)調(diào)等

任務(wù)指揮官/執(zhí)行指揮官：負(fù)責(zé)想定規(guī)劃與決策、想定評估與理解、信息/網(wǎng)絡(luò)管理和高層意外事件管理等

3.2.2 任務(wù)時間軸視圖

任務(wù)時間軸視圖如圖所示，在執(zhí)行基于環(huán)境復(fù)雜度與必要響應(yīng)時間的任務(wù)期間，認(rèn)知功能的分配可能會發(fā)生變化。自主能力的潛在收益與挑戰(zhàn)隨著任務(wù)時間軸上的決策類型不同而發(fā)生變化。

任務(wù)時間軸上的每個階段，自主性都有不同的應(yīng)用。任務(wù)執(zhí)行階段，提高自主等級，有利于按要求調(diào)整計劃，例如出現(xiàn)新目標(biāo)、改變?nèi)蝿?wù)目標(biāo)、天氣條件惡化、平臺性能降級或額外信息等。初始階段和結(jié)束階段也為利用自主能力減少人力和提高效率提供了可能。

起始階段：起飛前路徑規(guī)劃、意外事故應(yīng)急計劃、權(quán)限及行動范圍指派、自主起飛

執(zhí)行階段：自主航路點導(dǎo)航、故障檢測、重規(guī)劃

結(jié)束階段：數(shù)據(jù)預(yù)處理、自主著陸

在任務(wù)時間軸上，人與自主智能體在各個任務(wù)階段、各個認(rèn)知層次上的主動性和地位是可易位的，以適應(yīng)態(tài)勢演變過程中的新事件、干擾和機遇。

3.2.3 人-機系統(tǒng)權(quán)衡空間視圖

無人系統(tǒng)自主能力在使用不恰當(dāng)?shù)那闆r下，可能會引發(fā)意想不到的后果。如果提前考慮多個權(quán)衡空間中可能出現(xiàn)的后果，那么就可以提前捕捉預(yù)警信號，在各個權(quán)衡空間內(nèi)及時進(jìn)行系統(tǒng)性能平衡或再平衡處理，從而有效地減少引進(jìn)自主能力時所帶來的風(fēng)險。

人-機系統(tǒng)權(quán)衡空間視圖相關(guān)要素參見表6，提供了一種可預(yù)測意外后果、并將失衡癥狀（更多人力、故障、人為失誤增多等）與根源聯(lián)系起來的工具。主要考慮5個權(quán)衡空間，包括適應(yīng)度空間的最優(yōu)性/適應(yīng)（可行）性、計劃空間的有效性/全面性、影響力空間的集中式/分布式、視角空間的局部性/全局性、責(zé)任空間的短期目標(biāo)/長期目標(biāo)等。每個權(quán)衡空間說明了自主能力的額外增加會如何引起意外結(jié)果以及整體系統(tǒng)性能降級。

3.3 自主能力關(guān)鍵技術(shù)

提高無人系統(tǒng)自主能力，主要涉及6項關(guān)鍵技術(shù)：感知、規(guī)劃、學(xué)習(xí)、人-機交互、自然語言理解、多智能體協(xié)調(diào)等。重點需要突破的技術(shù)包括：

自然用戶接口與互信的人-機協(xié)作

復(fù)雜戰(zhàn)場空間的（環(huán)境）感知/態(tài)勢理解

大規(guī)模有人-無人系統(tǒng)編隊

自主系統(tǒng)測試與評估

3.3.1 感知

感知（perception）是實現(xiàn)自主的關(guān)鍵要素，只有通過感知，無人駕駛平臺才可以達(dá)到目標(biāo)區(qū)域，實現(xiàn)任務(wù)目標(biāo)。根據(jù)感知的目的，感知可以分為導(dǎo)航感知、任務(wù)感知、系統(tǒng)健康感知與操作感知等四類，參見表7。目前，導(dǎo)航感知發(fā)展最為成熟，移動操作感知是一個新興技術(shù)領(lǐng)域，主要挑戰(zhàn)在于復(fù)雜戰(zhàn)場感知與態(tài)勢理解，包括突發(fā)威脅/障礙的實時檢測與識別、多傳感器集成與融合、有人-無人空域沖突消解，以及可靠的感知和平臺健康監(jiān)控的證據(jù)推理等。

3.3.2 規(guī)劃

規(guī)劃（planning）是指能將當(dāng)前狀態(tài)改變?yōu)轭A(yù)期狀態(tài)的行動序列或偏序的計算過程。國防部將規(guī)劃定義為在盡可能少用資源的前提下，為實現(xiàn)任務(wù)目標(biāo)而行動的過程。目前，DSB已制定了一種通用表達(dá)語言——“規(guī)劃領(lǐng)域定義語言”（Planning Domain Definition Language，PDDL），結(jié)合不確定性、學(xué)習(xí)、混合主動、知識工程、人工智能等領(lǐng)域，規(guī)劃系統(tǒng)已經(jīng)能解決（近似）最優(yōu)性問題。然而，“沒有任何作戰(zhàn)計劃在與敵手相遇后還有效”，規(guī)劃技術(shù)的挑戰(zhàn)在于在物理和計算約束和對現(xiàn)有計劃做最小改變條件下，決定什么時候自主重規(guī)劃、什么時候求助于操作員。

3.3.3 學(xué)習(xí)

機器學(xué)習(xí)（machine learning）現(xiàn)已成為開發(fā)智能自主系統(tǒng)最有效的辦法之一。自主導(dǎo)航學(xué)習(xí)技術(shù)一般應(yīng)用于地面平臺和機器人，一般只能適應(yīng)非結(jié)構(gòu)化靜態(tài)環(huán)境（DARPA最初挑戰(zhàn)計劃的穿越沙漠任務(wù)）和結(jié)構(gòu)化動態(tài)環(huán)境（城市挑戰(zhàn)計劃的城市導(dǎo)航）；無人機和無人海上平臺適應(yīng)性導(dǎo)航技術(shù)的開發(fā)水平較低。學(xué)習(xí)技術(shù)挑戰(zhàn)在于在友、敵智能體并存的非結(jié)構(gòu)化動態(tài)環(huán)境中的非監(jiān)督學(xué)習(xí)。

3.3.4 人-機交互

人-機系統(tǒng)交互（H u m a n - Robot Interaction/Human-System Interaction， HRI/HSI）主要解決人與機器人、計算機或工具如何協(xié)作的問題，側(cè)重于人與機器人之間雙向的認(rèn)知交互關(guān)系。主要有兩種方式：遠(yuǎn)程遙控和任務(wù)代理，不同的任務(wù)需要采用不同的策略。人-機交互涉及溝通、建模、協(xié)作、可用性與可靠性、任務(wù)領(lǐng)域、用戶特征等關(guān)鍵技術(shù)，需要高度關(guān)注人-機比例和機器人道德規(guī)范。人-機交互的挑戰(zhàn)在于自然用戶接口，實現(xiàn)可信賴的人-系統(tǒng)協(xié)作，以及可理解的自主系統(tǒng)行為。

3.3.5 自然語言理解

自動語音識別（Automated Speech Recognition，ASR）是將語音信號轉(zhuǎn)化為文本信息的過程，而自然語言理解（Natural Language Understanding，NLU）是在此基礎(chǔ)上，將文本信息轉(zhuǎn)化為計算機能理解的正式表述的過程。現(xiàn)有自然語音理解技術(shù)僅支持簡單的語言指令，有限的詞匯量和指令集合不足以滿足任務(wù)需求。自然語言理解的挑戰(zhàn)在于以實際環(huán)境直接互動為重點的指令和對話理解，重點關(guān)注情景化語言解釋、指令語言理解、空間語言理解、情景對話等。

3.3.6 多智能體協(xié)調(diào)

多智能體協(xié)調(diào)（Multi-agent coordination），需要確保智能體不僅能夠同步化，還能適應(yīng)環(huán)境或任務(wù)的動態(tài)變化。多智能體同步化經(jīng)常被理解為多智能體系統(tǒng)之間的主動協(xié)同（例如：機器人足球賽）或非主動協(xié)同（例如：螞蟻的覓食行為）。多智能體協(xié)調(diào)研究主要側(cè)重于不同配置的智能體協(xié)同機制，而人-機交互則側(cè)重于協(xié)作認(rèn)知。多機器人系統(tǒng)的協(xié)同是多智能體協(xié)調(diào)的一個分支領(lǐng)域。多智能體協(xié)調(diào)分類參見表8。多智能體協(xié)調(diào)需要重點關(guān)注針對特定任務(wù)，合適協(xié)調(diào)方案與系統(tǒng)屬性的映射，以及正確的緊急行為，干擾下任務(wù)重分配以及魯棒網(wǎng)絡(luò)通信問題。

4 自主性的實現(xiàn)

當(dāng)前的研究總的來說分為兩種思路：一種是劃分無人機系統(tǒng)的自主等級，一種是采用自主系統(tǒng)參考框架。但兩者都要考慮人-機關(guān)系。因此，基于當(dāng)前的態(tài)勢和操作員狀態(tài)，采用混合主動的可變自主權(quán)限的監(jiān)督控制方式，是提高人機協(xié)同性能，實現(xiàn)無人系統(tǒng)自主性的關(guān)鍵?；旌现鲃又傅氖遣僮鲉T和自主系統(tǒng)都可以基于感知數(shù)據(jù)啟動感知和決策行為。自主系統(tǒng)需要在顯式和隱式方面都和人的行為保持協(xié)調(diào)一致監(jiān)測操作員交互行為，評估操作員認(rèn)知狀態(tài)，主動輔助；操作員能夠以某種形式理解自主系統(tǒng)的行為，分析其任務(wù)狀態(tài)，主動干預(yù)。

4.1 操作員狀態(tài)評估

操作員能力評估的研究可以分為以下幾個方向：

操作員腦力工作負(fù)荷（工作量）

操作員對當(dāng)前態(tài)勢的感知（態(tài)勢感知）

操作員技能的喪失（技能下降）

操作員對自動化系統(tǒng)執(zhí)行指定任務(wù)的信心（信任度）

4.1.1 操作員工作負(fù)荷評估

Derrick（1988）將腦力工作負(fù)荷（workload）描述為“在任何指定時間，操作員的可用信息處理能力與標(biāo)準(zhǔn)任務(wù)性能所需能力之差”。例如，在系統(tǒng)交接時，接管系統(tǒng)的操作員在與另一位操作員的對話過程中，必須記住9個或9個以上的數(shù)字。這遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過大多數(shù)人圓滿完成任務(wù)程序的工作記憶能力。工作負(fù)荷指操作員在操控系統(tǒng)過程中的任務(wù)數(shù)量，以及可預(yù)見的困難。然而，工作負(fù)荷通常是由操作員主觀個人認(rèn)定的。兩個人在執(zhí)行同一任務(wù)時可能產(chǎn)生同樣的行為和表現(xiàn)，但其中一個可能還有多余的精力去完成其他任務(wù)，而另一個則沒有。

工作負(fù)荷可以采用預(yù)測未來操作員工作負(fù)荷需求的目標(biāo)來測量，也可按照當(dāng)前系統(tǒng)的強制性工作負(fù)荷或當(dāng)前操作員經(jīng)驗性工作負(fù)荷來測量。無論采用哪種測量標(biāo)準(zhǔn)，工作負(fù)荷可以通過主觀或客觀評估（心理生理學(xué)方法）來進(jìn)行測量?？陀^評估可連續(xù)測量工作負(fù)荷，但需要特殊設(shè)備。主觀評估更易于在任務(wù)過程中或任務(wù)結(jié)束后進(jìn)行管理，但需要參與任務(wù)的操作員中斷或回顧任務(wù)。

（1）主觀負(fù)荷評估

更為常用的主觀工作負(fù)荷評估方法（subjective workload assessments）包括NASA的任務(wù)負(fù)荷指數(shù)（Task Load Index，NASA TLX）、主觀工作負(fù)荷評估技術(shù)（Subjective Workload Assessment Technique，SWAT）、以及修訂版庫珀-哈珀質(zhì)量管理表（Modified Cooper–Harper Handling Qualities Scale，MCH）等。每種評估方法都可對特定領(lǐng)域?qū)ο蟮念A(yù)期工作負(fù)荷進(jìn)行主觀測量。通過對整個無人機系統(tǒng)或無人機系統(tǒng)內(nèi)某個特定任務(wù)進(jìn)行比較可以得出結(jié)論：由于測量方法的主觀性和人類注意力的可變性，主觀工作負(fù)荷測量最為有用。Hill等（1992）指出，任務(wù)負(fù)荷指數(shù)（NASA TLX）所提供的評估要素可能最多，各要素的分析效果也可能最為理想。

在進(jìn)行主觀工作負(fù)荷評估時，操作員在使用系統(tǒng)過程中或在使用后，需要綜合考慮多個方面，稱其為“維度”。維度的數(shù)量以及評估特征取決于所選擇的評估工具。NASA TLX根據(jù)7點評估表，對體力工作、腦力工作、時間維度、表現(xiàn)性能、成就以及挫折等要素進(jìn)行評估。該評估表在經(jīng)過新墨西哥州立大學(xué)（NMSU）修改后，可用于跨多個無人機平臺的工作負(fù)荷對比分析。

NMSU UAS TLX要求操作員按照無人機系統(tǒng)評估對象和操作員希望評估的無人機飛行階段所對應(yīng)的要求進(jìn)行操作使用。程序?qū)⒔Y(jié)果保存為文本文件，然后可能會輸入到一個數(shù)據(jù)庫程序中。操作員在準(zhǔn)備選擇平臺確定是否采用，或進(jìn)行任務(wù)規(guī)劃時，可能會對多個無人機系統(tǒng)進(jìn)行評估。

（2）客觀負(fù)荷評估

客觀工作負(fù)荷評估（objective workload assessments）也稱為心理生理學(xué)測量法，其最典型的區(qū)別在于，客觀工作負(fù)荷測量法要求操作員佩戴專用設(shè)備（例如電極或眼球跟蹤器）。評估包括腦電圖（electroencephalogram，EEG）、事件相關(guān)電位（E v e n t - R e l a t e d Potential，ERP）、心率可變性、瞳孔擴大和眨眼/注視/凝視的持續(xù)時間，但不限于上述幾個因素。心理生理學(xué)測量法可在任務(wù)過程中持續(xù)提供數(shù)據(jù)，同時也可能有利于處理自適應(yīng)自動化事件。

由于工作負(fù)荷可能發(fā)生變化，操作員通常會選擇不使用自動化輔助。盡管大多數(shù)自動化輔助研究都以有人機為研究對象，但研究成果同樣也可以應(yīng)用在部分自動化系統(tǒng)上。Parasuraman和Riley（1997）指出，選擇不使用自動化輔助與飛行員的工作負(fù)荷有關(guān)。如果輔助正好在他們工作負(fù)荷最大的時候出現(xiàn)，飛行員就會選擇不用。飛行員在保持飛行時沒有時間來啟動自動化。將輔助調(diào)整到與當(dāng)時態(tài)勢相適應(yīng)所需的認(rèn)知工作恰好抵消了工作負(fù)荷減少的好處。正如Parasuraman和Riley（1997）所述，如果將諸如輔助認(rèn)知這些要素放入馬爾科夫（Markoff）模型進(jìn)行分析，并據(jù)此確定自動化使用的最佳策略時，這些情景更支持人工使用，而非自動化。

4.1.2 態(tài)勢感知

正如Endsley（1996）所說，“態(tài)勢感知（Situation Awareness，SA）是指周圍世界在人的大腦中所建立的模型”，或者是“人對特定時間和空間內(nèi)的環(huán)境要素的感知，對這些要素含義的理解，以及對這些要素在不久將來狀態(tài)的預(yù)測”。自動化使操作員的角色從主動控制系統(tǒng)向被動監(jiān)督系統(tǒng)過渡，進(jìn)而影響態(tài)勢感知。由于與自動化有關(guān)的內(nèi)在復(fù)雜性，以及其他導(dǎo)致系統(tǒng)外在性能下降等因素，上述變化會影響到操作員對系統(tǒng)的理解。缺乏手動的系統(tǒng)控制更容易導(dǎo)致失去態(tài)勢感知。Parasuraman等（2000）指出，“與變化處于自己掌控之下相比，當(dāng)變化處于其他智能體的控制下（無論該智能體是自動化系統(tǒng)還是其他人）時，人更趨向于忽略環(huán)境或系統(tǒng)狀態(tài)的變化?！?/p>

在操作員使用自動化系統(tǒng)的過程中，工作負(fù)荷和態(tài)勢感知成反比關(guān)系。當(dāng)自動化系統(tǒng)接管并減少工作負(fù)荷時，操作員將會損失態(tài)勢感知能力。這種損失可以通過不同程度的態(tài)勢感知來進(jìn)行描述：

1級態(tài)勢感知——感知環(huán)境中的關(guān)鍵要素

2級態(tài)勢感知——綜合人的目標(biāo)并理解關(guān)鍵要素的含義

3級態(tài)勢感知——預(yù)測未來可能發(fā)生的態(tài)勢

如果增設(shè)傳感器，同時改進(jìn)接口設(shè)計，可能有助于緩解這一問題。但是，如果操作員在大腦中建立的有關(guān)自動化系統(tǒng)如何完成任務(wù)的模型是錯誤的或是不完整的；或者操作員很少或不參與任務(wù)；或者系統(tǒng)本身需要操作員的干預(yù)，而處于回路外的操作員不熟悉情況，這些都將影響操作員的干預(yù)技能。

4.1.3 技能下降

如果減少工作負(fù)荷、降低態(tài)勢感知，就會導(dǎo)致技能下降（skill decrement）。“大量的認(rèn)知心理學(xué)研究機構(gòu)的研究表明，停止使用就會導(dǎo)致遺忘和技能下降?！比绻僮鲉T不再是已經(jīng)自動化的任務(wù)的實際組成部分，則任務(wù)將不具備可操作性。一旦喪失可操作性，加之大腦中建立的系統(tǒng)工作模型不完整，當(dāng)自動化系統(tǒng)出現(xiàn)故障時，操作員就不能成功干預(yù)。因此，如果操作員的主要任務(wù)只是監(jiān)控，就會出現(xiàn)技能下降的問題。

盡管這些看法主要針對有人飛行研究，但研究成果同樣適用于依賴系統(tǒng)提供感官信息的無人機系統(tǒng)操作員。McCarley和Wickens（2005）認(rèn)為：“與有人機的飛行員相比，無人機系統(tǒng)操作員可以說是在與其所控制的飛行器在相對“感官隔離”（sensory isolation）的環(huán)境中操作”。操作員主要依靠接口設(shè)計傳遞來自視覺和身體組織傳感器的信息。如果缺少感官交流，1級態(tài)勢感知將會受到影響，操作員必須根據(jù)最佳猜測來填寫缺失得信息。在不確定環(huán)境下，最佳猜測會對2級和3級態(tài)勢感知、工作負(fù)荷和信任度造成一定影響。因此，必須實現(xiàn)操作員和自主系統(tǒng)在各個層次的共享態(tài)勢感知。

4.1.4 信任度

Lee和See（2004）認(rèn)為，操作員經(jīng)常與自動化系統(tǒng)互動，就像與人互動一樣。信任度（trust）與情緒以及操作員對系統(tǒng)完成預(yù)定任務(wù)能力的態(tài)度有關(guān)。操作員的態(tài)度建立在操作該系統(tǒng)或同類系統(tǒng)的時長與經(jīng)驗的基礎(chǔ)之上。交流、自動化的透明度以及自動化的可靠性，共同建立起操作員對自動化系統(tǒng)的信任度，正如這幾項因素在人類社會中的作用一樣。

在人類社會中，信任度部分建立在下述協(xié)定的交流與禮儀規(guī)則上，例如Grice的交流準(zhǔn)則。Miller等（2004）根據(jù)Grice的交流準(zhǔn)則，為操作員與系統(tǒng)交流制定了“自動化禮儀指南”（automation etiquette guidelines）。Parasuraman和Miller（2004）發(fā)現(xiàn)，“自動化準(zhǔn)則指南”確實有助于提高人對自動化系統(tǒng)的信任度。Sheridan和Parasuraman（2006）認(rèn)為：“準(zhǔn)則指南足以克服自動化系統(tǒng)的低可靠性，使低可靠性、良好禮儀（low-reliability/goodetiquette）條件下的性能與高可靠性、較差禮儀（highreliability/poor etiquette）條件下同樣好?！?/p>

Klein等（2004）指出，任務(wù)目標(biāo)雖然有時可能會缺乏合理性，但必須可靠，以保證能在操作員和系統(tǒng)之間建立良好的協(xié)作關(guān)系。正如Sheridan和Parasuraman（2006）所述，系統(tǒng)設(shè)計人員能夠改善系統(tǒng)與操作員之間的交流，提高信任度、可靠性以及操作員的接受程度。

4.2 混合主動監(jiān)督控制

美國國防部《2011-2036無人系統(tǒng)綜合路線圖》認(rèn)為，盡管自主性的目標(biāo)是降低平臺對操作員/分析員的依賴，但其另一個目標(biāo)便是讓操作員能夠直接運行任務(wù)而非運行系統(tǒng)。自主系統(tǒng)必須與人（操作員）保持認(rèn)知上的一致，實時共享態(tài)勢信息，進(jìn)行有效高效地交互，從而成為一個具備作戰(zhàn)人員功能的自主系統(tǒng)。自主等級應(yīng)該根據(jù)工作量和預(yù)測的操作員意圖而進(jìn)行動態(tài)地調(diào)整（柔性自主）。其自主等級共分為4級，參見表9。

以人機協(xié)作目標(biāo)檢測為例，根據(jù)同一個檢測算法在不同環(huán)境下的適應(yīng)性不同設(shè)定四個合作等級，每個合作等級分別對應(yīng)不同的具體操作方式。根據(jù)在任務(wù)過程中面臨的目標(biāo)和背景的復(fù)雜程度不同，實現(xiàn)不同合作等級間的動態(tài)切換，才能充分發(fā)揮人機協(xié)同目標(biāo)感知的優(yōu)勢。

5 結(jié)束語

自主性是無人（機）系統(tǒng)的典型特征和發(fā)展趨勢。本文針對無人機系統(tǒng)自主性問題展開探討，分析了自動化和自主性的相關(guān)概念。可以看出，自主是自動化發(fā)展的高級階段，同時，自主也是分等級和層次的。

自主的發(fā)展動因歸納為：降低人力資源需求，減輕人的負(fù)擔(dān)；減少對高帶寬數(shù)據(jù)鏈依賴，提高自主完成任務(wù)能力；縮短任務(wù)回路周期，提升作戰(zhàn)效能。實現(xiàn)自主性的挑戰(zhàn)在于：目標(biāo)自主獲取、跟蹤、選擇和攻擊，自主的可預(yù)測性和可靠性，以及故障、意外和易受攻擊性等。

因此，無人系統(tǒng)在很長一段使用過程中仍是“平臺無人，系統(tǒng)有人”。即時將來無人系統(tǒng)自主能力達(dá)到或媲美人的水平，考慮到國際輿論在“自主武器系統(tǒng)”的爭議和相關(guān)政策法規(guī)，自主無人機系統(tǒng)一樣是在人的監(jiān)督下執(zhí)行作戰(zhàn)任務(wù)，混合主動條件下的監(jiān)督控制實現(xiàn)自主性的必由之路。

（責(zé)任編輯：溫杰）