摘要：无人机作战系统是将来智能武器的重要开展方向。在无人机系统的控制系统设计中引入了人工智能和智能控制技术,目的是提高现有无人机系统的自主性和智能程度,处理传统控制难以解决的复杂,多变,不可控的问题。确定的控制问题可以有效地顺应将来复杂任务的需要。本文对无人机系统的开展和变化进行了分析,主要论述了无人机系统智能自主控制的开展现状和关键技术,并讨论了无人机系统智能自主控制技术的发展趋势。
关键词：无人机；自主控制；人工智能
智能控制研讨的重要开展方向是智能/无人系统在环境保护,测绘,卫生,平安,军事和民用范畴的使用。其中,在军事范畴的使用不断在推进自动控制,通讯技术和计算机技术的开展。智能控制是将人的智能引入控制中并使其具有人的智能特征的才能,目的是处理传统控制难以解决的挑战性问题。因而,随着无人机市场的蓬勃发展,系统地进行无人机系统智能自主控制技术的研讨无疑是提高此类飞机的飞行安全性,可靠性和作战才能的有效技术手段。
1无人系统智能自主控制技术的开展需要
1.1高性能和强适应性
将来无人机系统的运转环境复杂,功能要求越来越高。无人机战役系统需要在不可预见的风险战役环境中工作,战场情势正在迅速变化。将来的作战战略规划需要无人作战系统来顺应这些静态环境的不确定性,并具有强大的自顺应作战才能。无人轨道交通设备,无人运输飞机,无人效劳飞机等直接关系到人类平安和生活温馨。将来的使用市场需要具有人工智能功用的无人驾驶系统,以顺应复杂的交通环境和不同的客户需要。
1.2高可靠性
无论是军事范畴还是民用范畴的无人机系统,可靠性和安全性都是十分重要的目标。为了确保系统的牢靠运转,不只有需要提高硬件的可靠性,必要的冗余配置以及软件的完整性和鲁棒性,而且还必须加强自主的故障诊断和容错控制能力。
1.3多主体网络和协作任务完成
应用强大的计算机信息网络,多个主体被组合到一个大型系统或作战平台中,以取得全面的侦查和测量信息,从而取得快速,全面地理解整个状况,进一步协调以完成复杂的任务,并
更快,更高效地完成延续任务,例如由多架无人机协调的火场侦查以及由多枚导弹协调的高度机动的目的阻拦。
1.4高经济效益性
在航空范畴,为了占领将来的市场,廉价,快速,可操作,牢靠的无人机是各个国度和公司追求的目的产品。因而,有必要依托现代先进控制实际和计算机技术的飞速发展,以完成智能的无人机系统,延长无人机系统的使用寿命以满足市场。
2国内外无人机系统智能自主控制研讨综述
2.1无人机开展
美国空军研讨实验室提出了自主作战的概念,自主控制分为10个级别。态势感知,体感知和智能决策才能是具有3级以上自主控制能力的将来智能无人机系统的重要特征,也是无人机将来开展的重要方向。所谓智能自主控制就是应用智能技术来完成无人机系统的自主控制功用。随着人工智能技术的兴旺发展,为了占领将来无人机市场和无人战役系统的制高点,近年来,次要的航空国度曾经将智能自主控制技术作为无人系统战略规划中的重要研讨
方向。在军用无人机方面,由中国航空工业成都飞机设计研究院自主设计开发的翼龙系列无人机目前处于国际领先水平,其他项目也处于预研讨阶段。目前,我国还没有比拟成熟的智能自主控制无人机系统。
2.2无人机智能自主控制技术的研讨
基于计算机视觉的无人机自主跟踪与下降已成为无人机自主智能控制的研讨热点。文献分析了以后的根本计算机视觉算法,将计算机视觉技术使用于无人机视觉自动跟踪导航和自主着陆,并等待基于图像跟踪技术的无人机智能自主控制的研讨方向。多智能体的协同控制办法是将来无人机向高智能化开展的重要研讨基础。
耐高温毛毡3无人机系统智能自主控制关键技术
无人机智能自主控制系统可以模拟人类的感知,思想和举动规律,并积极应对无人机目的所面临的高度复杂条件。现有的技术手段只能在相对确定的环境下完成自主或半自主的控制。为了充分发挥无人机的智能自主控制能力,目前的控制技术还不成熟。
3.1UAV自主智能控制与自主决策
无人机智能控制设计中的第一个问题是自主智能控制。自主智能控制是一种无需人工干预就能以最佳方式执行给定控制策略的办法,它可以经过在线感知以自动,快速和有效的方式顺应新环境,并执行信息处理和控制重新配置。可以基于每种办法可以处置的不确定性水平来思索无人机的智能自主控制和自适应控制之间的差别。虽然自适应控制可以补偿中小型不确定性,但是智能自主控制可以在动态变化的环境中存在很大不确定性的状况下实现目标。
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3.2UAV自主途径规划
关于无人机自主途径规划,一个重要的设计应战是取得有效的算法以在线生成和执行运动方案,这使得无人机可以向即便防止避开障碍物和雷达检测,也可以将其定位在所需的地位并执行给定的任务。给定沿途径的不同航路点,UAV自主轨迹生成系统的目的是在给定的UAV,地形和控制输出约束下,经过航路点拟合一条可行的轨迹,因而需要某种类型的学习机制来辨认生效后的无人机动力学模型,并将其用于无人机自主性轨迹生成。
3.3UAV的容错和可重构控制
(1)如何模仿关键毛病和构造毁坏,但要防止运用少量模型。(2)如何集成不同的在线毛病检测和辨认(FDI)和自顺应可重构控制(ARC)算法,以涵盖不同类型的干扰,包括传感器毛病,控制执行器毛病,构造和战役损坏。(3)在发作毛病,战役损坏和其他干扰时,如何有效地应用剩余资源来尽可能地坚持飞行控制功能。
3.4多无人机协同技术
磁卡读卡器
在许多实践使用中,需要多架无人机来协调空中侦查任务,例如对森林火灾,油田和民用管道的监控。地形侦查,战场巡查和军事范畴的监视等。由于操作范围广,无人机编队飞行中的通讯带宽和衔接才能通常受到限制。鉴于无人机协调控制的特点和难点,现有的一致性实际在其使用上有很多限制:由于飞机的飞行速度快,在一致性的框架下有时无法向后挪动和悬停从实际上讲,两者必须同时进行。很难接近目的并防止碰撞。如何设计协作变量和协作功用,以确保飞机在无限的控制能力下可以进行协作侦查或编队飞行;多架飞机之间耦合的水平和方式,以及耦合的性质水的影响等级。
4无人机系统智能自主控制技术的发展趋势
无人机系统智能自主控制的实际和技术是支持无人机系统将来开展的中心范畴之一。无人机的构成和大规模有效协作的重要基础,是提高其团队任务才能,降低消耗和开发成本以及其他综合效率的必要途径。因而可以完成自治;经过沟通和协调相结合,可以完成协作;最初,可以经过引入学习功用来完成智能。无人机智能自主控制的最后目的是提高无人机在复杂的军事作战环境中的平安运转,同时加重普通和非关键进程的手动操作担负;最终目标是提高无人系统的功能并扩展其操作。
5结语
经过分析智能无人机的开展需要和使用前景,论证了将人工智能和智能控制技术引入无人机系统以设计智能自主控制器的重要性。本文回忆了国内外无人机系统智能自主控制的研讨程度和开展历史,总结了无人机系统智能自主控制的关键技术,并瞻望了将来的发展趋势。无人机系统的智能自主控制技术蓬勃发展,依然有许多问题有待处理,特别是学术研究效果和工程使用的转换将是一个漫长的进程。
参考文献
胎角
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