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    基于輔助決策的無人機指揮控制系統(tǒng)分析與應(yīng)用

    2021-04-05 13:23:16
    無人機 2021年2期
    關(guān)鍵詞:約束條件輔助決策

    中國直升機設(shè)計研究所

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

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

    人工智能技術(shù)發(fā)展迅速,為無人機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無人機能力的重要指標。但是人工智能技術(shù)需要大數(shù)據(jù)、超級計算能力等技術(shù)提供支撐,同時受現(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)實現(xiàn)無人機自主控制顯然不現(xiàn)實。針對無人機指揮控制系統(tǒng)的特性,應(yīng)重視智能化系統(tǒng)輔助人類行動,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指揮控制系統(tǒng)成為智能無人機領(lǐng)域的一個重要研究課題。

    輔助決策基本理論

    決策是指嚴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,運用科學決策方法,采用先進信息處理技術(shù)和手段,進行綜合、全方位決策。決策任務(wù)在現(xiàn)代戰(zhàn)爭和非戰(zhàn)行動中呈現(xiàn)出多樣性、復雜性、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,先進系統(tǒng)工程、信息系統(tǒng)、運籌優(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、基于知識和基于數(shù)據(jù)的理論。

    基于模型的理論

    模型反映了實際問題最本質(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)學習是通過一定的學習算法或規(guī)則對權(quán)值進行調(diào)整,不同的學習規(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化過程的計算機模擬,通過模擬生物在自然環(huán)境下的遺傳和進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,即在遺傳和進化過程中進行選擇、交叉、變異機理的模仿,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。

    基于知識的理論

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

    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)理論知識和解決問題的特殊經(jīng)驗以計算機語言的形式存儲于計算機。

    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)信息進行專業(yè)化處理,并以合適的形式展現(xiàn)出來,達到支撐輔助決策的目的。基于數(shù)據(jù)的分析決策過程主要由四個步驟構(gòu)成,依次為數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理、數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)分析處理和數(shù)據(jù)展現(xiàn)。最后通過適當?shù)姆绞捷o助操作人員做出決策。

    圖5 無人機指揮控制系統(tǒng)典型組成。

    輔助決策在無人機指揮控制系統(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。無人機指揮控制系統(tǒng)通常稱為地面控制站,既是無人機狀態(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70年代已提出輔助決策支持系統(tǒng),希望借助計算機,基于模型庫、數(shù)據(jù)庫、知識庫和方法庫等系統(tǒng),為決策人員提供幫助。基于該模式,美軍研制了聯(lián)合作戰(zhàn)計劃和執(zhí)行系統(tǒng)(JOPES)、戰(zhàn)區(qū)級作戰(zhàn)方案評估系統(tǒng)(CEM)、計算機輔助任務(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世紀以來,美國先后啟動可視化數(shù)據(jù)分析、深度學習、高級機器學習概率編程等大量基礎(chǔ)技術(shù)研究項目,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)已在語音識別、圖像識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,無人機指揮控制系統(tǒng)不僅需要完成無人機平臺、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、無人機性能、任務(wù)載荷性能等條件約束,對任務(wù)進行合理分配及航線規(guī)劃,使無人機在最短時間內(nèi)完成任務(wù)或付出最低代價。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到有效輔助決策的目的。以下根據(jù)無人機不同功能和應(yīng)用場景,對輔助決策應(yīng)用展開分析。

    飛行控制輔助決策

    無人機是一個綜合系統(tǒng),包括動力、通信、導航、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擔,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)將成為無人機指揮控制系統(tǒng)發(fā)展的重要方向。

    對于無人機平臺而言,專家系統(tǒng)中的知識應(yīng)包括理論上準確的飛行狀態(tài)參數(shù)數(shù)據(jù)信息,比如無人機系統(tǒng)中燃油溫度的值域范圍、發(fā)動機轉(zhuǎn)速的值域范圍等參數(shù),還包括無人機試飛人員的經(jīng)驗數(shù)據(jù),因為有些飛行參數(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,實時飛行遙測數(shù)據(jù)進入專家系統(tǒng)后,與專家系統(tǒng)中的飛行參數(shù)理論庫和模糊經(jīng)驗庫同時進行規(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。

    無人機產(chǎn)品在長期研制和試驗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)。無人機數(shù)據(jù)具有重要應(yīng)用價值,通過分析可實現(xiàn)輔助操控、故障預(yù)測等支持。但是目前無人機指揮控制系統(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,導致大量數(shù)據(jù)只能是單純的存儲,并未挖掘其潛在價值。

    無人機飛行數(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行提示,為操控員提供輔助決策,從而減少其操控負擔;二是分析整理歷史數(shù)據(jù)中各子系統(tǒng)的故障,重點分析故障發(fā)生前系統(tǒng)參數(shù)隨時間的變化趨勢,找到故障發(fā)生前的一些規(guī)律,通過這些規(guī)律輔助操控人員進行故障預(yù)測,為操控人員多贏得一些處置時間。

    任務(wù)規(guī)劃輔助決策

    無人機任務(wù)規(guī)劃是無人機系統(tǒng)的一項核心關(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,確定無人機武器配置、起飛架次、飛行路徑等。無人機任務(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航線規(guī)劃系統(tǒng)的目標是,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平臺約束條件,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,使目標函數(shù)中的安全系數(shù)達到最高。對于復雜態(tài)勢下的多無人機任務(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任務(wù)規(guī)劃問題的最優(yōu)解。

    智能無人機是未來發(fā)展的必然趨勢,而基于輔助決策的無人機指揮控制系統(tǒng)能夠有效提高其決策效率,減少人為失誤,是實現(xiàn)無人機智能化的重要基礎(chǔ)。本文詳細介紹了輔助決策的基本理論,并結(jié)合當前無人機指揮控制系統(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指揮控制系統(tǒng)設(shè)計領(lǐng)域一展所長。

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