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得益于机械、材料、控制、通信、光学、软件、算法等相关技术的进步，近年来，无人机系统的能力和关键技术成熟度得以不断提升。且在技术推动和市场拉动的双重作用下，无人机系统正逐步进入一种良性循环的迭代发展模式：一方面，无人机系统在各种传统的经典任务场景中表现得越来越熟练和出，逐渐实现了“能飞到能用”的跨越;另一方面，无人机系统能力的提升拓展了其应用领域，在原有需求之外不断涌现出更多新的和潜在的应用场景，且来自新需求的牵引反过来促进了相关技术的发展。
在上述发展过程中，面向自主性/自主能力要求的自主控制系统作为无人机最为重要的子系统之一，其研究和应用无疑是无人机系统不断成熟和走向实际应用的重要推动力量，对其理解和认识也在不断深化与完善。完全意义上的自主控制是无人机未来发展的必然方向和典型特征，其首要目标是支撑无人机实现自主飞行和自主完成特定任务的能力。而且，近年来人工智能技术的发展与进步也为自主控制系统智能化的“认知”和“决策”能力实现提供了新的思路和动力。
1对自主控制系统的认识
一般而言，用于实现自主性或自主能力的控制过程都可以称为自主控制，自主控制本质上属于智能控制范畴，系统自主性的强弱取决于智能水平的高低。作为自主性实现的重要手段，智能控制学科在基础理论方面取得了长足的进步，其应用领域不断拓展。但时至今日，客观地说，智能控制仍然不成熟，这在很大程度上归因于关于“智能”的研究本身，智能科学这一充满挑战性的领域至今尚未取得根本性突破，仍有大量的关键问题需要探索和研究。
无人系统是智能控制技术最为重要的应用载体和研究方向，随着电子技术、计算机技术和控制技术的发展，以无人机为代表的无人系统自20世纪90年代起出现了爆炸式的发展。无人系统与生俱来固有的自主性需求，结合智能控制等先进控制技术发展，催生了自主控制相关概念的出现。自那时起，关于无人系统自主控制的研究在英美等发达国家开始逐渐得到重视，自主控制系统及相关技术也成为无人系统自主性实现最为重要的支撑。进入21世纪，国内也针对自主控制技术展开了持续的广泛深入讨论和研究，并在工程实际中开展了无人机平台自主控制相关技术的飞行演示验证工作。
关于无人机智能化与自主控制，国内行业内的多位院士对此都有重要的相关论述。吴宏鑫院士曾明确指出：“自主运行是目的，而智能控制与其他各种控制方法是实现自主运行的手段。”樊邦奎院士也曾指出，对于先进无人机需要实现3个层面的智能化：“单机飞行智能化、多机协同智能化和任务自主智能化”。包为民院士曾指出：“无人系统智能自主控制是无人系统平台、人工智能和智能控制的深度融合，其控制理论和技术具有前沿性、基础性和综合性，是支撑无人系统未来发展的核心领域之一。”赵煦院士也明确指出：“要进一步突破无人机自主控制技术，就必须提高无人机系统的智能化水平。无人机自主控制的智能化主要体现在3个方面，即飞行的智能、决策的智能和集的智能。无人机飞行的智能化是实现无人机决策智能和集智能的基础，集协同的智能化是实现无人机全自主这一终极目标的重要途径。”可见，无人机系统期望具有的是“基于自主的智能”，即智能化本质上是为了更好地实现面向任务的自主化，主要技术手段则是自主控制。
无人机自主控制可以理解为非结构化环境、非预设态势、非程序化任务等各种不确定条件下的“高度”自动控制，其最为主要的特性是：在无人干预的情况下，面对不确定性，实时或近实时地解决复杂的优化控制问题。换言之，无人机自主控制意味着在没有人工/外部干预的条件下，无人机能够通过在线环境/态势的感知和信息处理，自主生成优化的控制与管
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理策略，规避各种障碍和威胁，完成各种特定任务，并具有快速且有效的动态任务适应能力。无人机自主控制所面临的挑战主要来自运行环境、任务及无人机系统自身的复杂性、不确定性和动态性。
对于无人机自主控制系统，迄今尚未有一个明确的定义，而且自主控制系统的内涵和认识也随着应用场合、技术发展和时间的推移有所不同。但是从功能分解与系统实现的角度出发，通常认为无人机自主控制系统一般由无人机任务管理系统、飞行管理系统、控制执行系统和感知与通信系统等子系统组成，基于信息实施无人机的决策、管理与控制功能，在动态和不确定环境下完成复杂任务。不同无人机自主控制系统的功能配置和任务应用配置使得无人机具有不同的自主控制能力，来适应不同的自主性要求，完成不同的任务。其主要功能是将系统的感知、规划、决策和行动等各模块有机地结合起来。它的作用包括：把各个子系统连接成一个整体，包括各个部件的接口规范、通信协议和数据流程;统一管理、调度各个子系统，控制它们功能的发挥，按总体工作模型进行协调工作，使各子系统步调一致地完成总体任务;提供面向不确定性的智能化处理机制，在授权范围内且无外界人工干预的情况下，实现自主的决策、管理与控制。
2无人机自主控制系统能力需求
对于无人机系统而言，由于面向不同用户的不同平台、不同任务场景等对自主性的要求不同，所以其自主控制系统实现的需求也不尽相同。但是仍然可以从宏观的角度出发，研究和分析无人机自主控制系统的能力需求，从而为技术研究提供重要的参考和借鉴，指导工程实践中无人机自主控制系统的开发与设计。
截至目前，国内已有很多专家和学者针对无人机自主控制系统所应具备的能力开展了深入的研究，并形成了若干较为完善的观点。北京航空航天大学王英勋研究员认为自主无人机应具备4种基本的能力：安全能力、感知能力、决策能力和协同能力;国防科技大学朱华勇教授［15］认为未来无人机系统自主控制的技术需求主要体现在以下4个方面的能力实现：全面的环境感知与智能战场态势认知能力，复杂条件下的自主导航、规划与控制能力，人机智能融合与学习适应能力，以及多平台分布式协同能力;航空工业沈阳所范彦铭研究员基于无人机自主行为方式，认为系统必须具有3种主要能力：独立自主信息获取能力、独立自主信息处理与决策能力、独立行为执行能力。北京航天自动控制研究所马卫华研究员、柳嘉润研究员等认为航天智能控制系统的能力特征可归纳为5个方面：感知与理解能力、运动与控制能力、学习与适应能力、规划与决策能力、沟通与协同能力。针对智能控制系统，吴宏鑫院士则明确指出其应具备以下若干方面的能力：感知和认知的能力、在线
规划和学习的能力、推理决策的能力、多执行机构协调操控的能力。
对上述各种观点进行归纳总结，不难发现，无人机自主控制系统的能力需求和无人机自主性的体现是高度统一的，可从以下若干角度出发进行简要分析。
首先，倘若基于OODA循环实现，由于“机上无人”且“人在回路上”，所以对于无人机自主控制系统而言，则很自然地期望所有环节最好都能由无人机系统来自主完成，并形成控制闭环。这样一来，为实现自主的OODA循环，必须具有相应的感知认知能力、评估判断能力、规划决策能力和控制执行能力等。
其次，考虑无人机在实际使用中，除了无人机自身外，其应用场景的主要元素一般还包括有自然环境、遂行任务、敌对力量、友方力量和操作/使用者等。无人机自主控制系统的实现必须综合考虑上述各方面元素的影响，尤其是必须通过己方力量的交互、融合与协同实现面向飞行和任务的有效资源管理、调度与控制。因此除了上述OODA循环实现所必备的能力外，无人机自主控制系统还应具备相应的人机融合能力、多机协同能力等。
此外，除自主控制功能实现应具备的基本能力外，还期望无人机自主控制系统具备一定的面向故障的容错修复能力，以及更具智能化的学习进化能力。
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综上所述，无人机自主控制系统的主要能力需求可以概括为8项，分别是：感知认知能力、评估判断能力、规划决策能力、控制执行能力、人机融合能力、多机协同能力、故障容错能力、学习进化能力。
2.1感知认知能力
感知是获取外界信息的手段，认知是通过所感知事物形成知识/认识。感知认知能力是无人机自主控制系统实现的基础。尤其在复杂和不确定条件下，只有具备相应的感知认知能力，无人机才能获取足够且正确的飞行/任务环境信息、自身运动和系统状态信息，以及操作指令和任务目标信息等，支撑自主控制系统所期望功能和性能的实现。
感知认知的对象是各种来源的相关信息，所以，相应地，感知认知能力可以理解为针对信息的获取、识别/甄别和基于信息的建模等相关能力。其中，感知能力侧重于前端信息的收集和获取，一方面解决信息“有无”的问题，另一方面还要从各种信息中分辨和提取出有用的信息，解决“好坏”的问题;认知能力则更加侧重于后端信息的处理和理解。感知能力可认为是认知能力的基础，与感知能力相比较，认知能力更复杂也更抽象，同时含有一定程度的主观彩，例如可以基于感知信息，建立关于环境/威胁/任务等具有一定偏好的认知模型
等。
2.2评估判断能力
无人机自主控制系统的评估判断能力是感知认知能力的延伸，在基于感知认知获取相应的信息并建立认知模型后，需要对敌我态势/意图、环境/敌方威胁、自我健康等做出有效评估和判断。
从数据融合的角度出发，评估判断能力属于高层次数据融合的范畴。显然，评估判断能力的强弱直接影响自主控制系统的运行，误评和误判可能会带来灾难性的后果。典型的评估判断能力是态势评估能力和威胁估计能力。其中，态势评估是基于“敌方+我方+环境+任务”等多种信息，实现反映战场/竞争/运行态势的多层视图融合;威胁估计需要综合威胁主体、行为、能力、意图、态势、事件等多因素，做到“感知-理解-预测”，属于更高层级的融合。
2.3规划决策能力
规划与决策能力也是自主控制系统智能化的重要体现。无人机要减少人的实时控制参与，
增强自主控制能力，就必须在不确定的情况下自己做出规划与决策，这一能力的强弱体现了“预先设定”和“随机应变”的巨大区别。
面向目标和任务的规划与决策能力，其实现依赖于人的经验、智能控制方法和软硬件的支持，实施的主要依据来源于数据链传递的信息、本源数据库有关数据、感知认知获取的相关信息及评估判断的结果。在无人机自主控制系统中，典型的规划决策能力体现包括轨迹规划、任务规划、战术机动决策等。
2.4控制执行能力
对无人机自主控制系统而言，控制执行能力主要面向无人机机动飞行，是基于规划与决策的结果改变自身位置和运动状态的能力。其通常与被控对象紧耦合，不仅需要实现一定程度的快速性、敏捷性和机动性，而且对控制精度、稳定性、鲁棒性等属性也有相应的要求。
控制执行能力的优劣不仅取决于控制模态和控制算法的设计，也依赖于有效的传感装置与执行机构。例如，对于未来的无人作战自主飞行器而言，为了兼顾机动性和隐身性等要求，
可能会采用变体构型等先进设计，所带来的复杂性、非线性和不确定性对于系统的控制执行能力是巨大的挑战。
2.5人机融合能力
在无人机的实际使用中，离不开人的参与，且应始终贯彻“以人为中心”的原则。所以尽管绝大多数时间“人在回路上”，人机融合能力仍是自主控制系统所必不可少的。通过人机融合能力的实现，无人机和操作使用者之间、无人机和有人系统之间才能建立起沟通与协作的桥梁。
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