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期刊简介
期刊名称：无人系统技术
英文刊名：Unmanned Systems Technology
出版周期：双月刊
语种：中文
主管单位：中国航天科工集团有限公司
主办单位：北京海鹰科技情报研究所
主编：刘海丰
国内统一刊号(CN)：10-1565/TJ
国际标准刊号(ISSN)：2096-5915
考虑混合威胁与负载均衡的多无人机任务分配算法
陈忍;李勇;任泽荣;闫倍铭;高祥;程伟;针对多无人机协同任务分配中威胁环境复杂、任务负载不均衡及算法易陷入局部最优等问题，提出一种考虑混合威胁规避与负载均衡的多无人机任务分配算法。首先，面向侦察、攻击和评估三阶段协同任务，建立多无人机任务分配模型，综合考虑无人机能力、任务时序、弹药资源、航程限制、路径可行性及返航等约束。其次，构建由静态威胁惩罚和未攻击目标诱导风险惩罚组成的混合威胁模型，并采用参与任务无人机执行时间刻画负载均衡程度。在此基础上，以最大任务完成时间、混合威胁惩罚和负载均衡惩罚为优化目标，建立综合适应度函数。最后，在自适应多教师教与学优化算法（AMTLBO）框架下引入精英保留、自适应变异和负载感知局部搜索策略，以提高算法搜索能力和收敛稳定性。仿真结果表明，与遗传算法（GA）、教与学优化算法（TLBO）和AMTLBO相比，所提算法的综合适应度分别降低29.35%、4.73%和19.09%，最大任务完成时间分别降低12.70%、6.21%和24.54%，混合威胁惩罚分别降低9.15%、15.99%和29.58%，负载均衡惩罚分别降低63.37%、63.24%和62.55%。结果表明，所提算法能够在满足多类约束的前提下，实现任务效率、路径安全性和负载均衡之间的协调优化。
基于分布式协商优化的无人机蜂群实时目标分配算法
张博洋;尹航;孟梁;黄豪杰;侯岳奇;许杨江山;罗汉;针对无人机蜂群作战的实时多目标分配问题，提出了一种基于分布式协商优化的多目标分配算法。首先，借鉴“马赛克战”体系效能评估中的“能力-复杂度”分解思路，将非平衡多目标分配问题转化为平衡多目标分配问题，建立基于预设时间的多约束目标分配模型。其次，结合一致性理论和匈牙利算法，设计基于分布式协商的预设时间一致性目标分配协议，实现信息协商与分配解算解耦运行，充分发挥蜂群信息交互与并行解算优势。最后，通过一致性与最优性理论分析，证明所提出分布式协商优化目标分配算法的一致性和最优性收敛。仿真结果表明，所提方法能够在预设时间内完成静止目标和移动目标两种典型场景下的目标优化分配，为蜂群协同打击提供可靠决策输入。为未来大规模无人蜂群分布式协同决策提供新的解决思路，有效适配复杂战场的动态任务需求。
小型无人机在现代战争的典型战术战法分析
魏泉康;刘涛;袁超峰;张均富;周欣欣;对现代战争中小型无人机战术战法演变及作战影响的研究进行了综合评述，并对未来发展方向进行了展望。首先，系统梳理了俄乌冲突、纳卡冲突、巴以冲突和加沙作战等典型案例；随后，分析了小型无人机由近距侦察、目标获取和炮兵校射，向直接打击、火力补击、城市空间探查、纵深袭扰和低空反制等任务扩展的过程；然后，从作战目的、行动流程、作用对象和制胜机理等方面提炼了其跨场景通用战法，主要包括感知链扰断与防御体系致盲、隐蔽投送与近距突袭、前沿近距支援与杀伤链压缩、低空反制与低成本防空等；最后，综合分析了小型无人机在低成本消耗、基层作战链路压缩、隐蔽前置突袭、持续侦察和心理压制等方面的优势，以及航时载荷有限、链路易受干扰、复杂气象适应性不足、反无人机体系压缩突防空间和人员协同要求较高等局限。综述表明，小型无人机正在深刻影响战场感知、火力响应、低空攻防、后方资产防护和基层分队作战流程，未来抗干扰通信、自主识别、多机协同、低空攻防一体化和综合反无人机防御将成为重点发展方向。
边缘计算赋能分布式杀伤网的应用与架构研究
冯天智;鲁华平;针对将边缘计算赋能于分布式杀伤网这一方向进行了研究。首先，分析了边缘计算的技术特性以及在赋能分布式杀伤网方面的核心优势。随后，立足边缘计算的技术特性，讨论了边缘计算在自主协同与编队控制、云边端协同任务调度、强化杀伤体系鲁棒性等方面赋能分布式杀伤网的相关应用。最后，结合分布式杀伤网去中心化、动态组网、实时任务调度的核心特征，剖析整合了指挥与控制、协同与决策、感知与执行三层边缘计算架构，说明了不同架构层级所承载的相关服务及交互机制。表明了在分布式杀伤网中增加边缘节点，合理构建协同机制，能够实现数据的高效处理，提高分布式杀伤网在协同过程中的鲁棒性和决策效率，使算力下沉转化为前沿战场的作战能力。
基于改进SOM的多无人机协同目标分配路径规划
黄姣茹;周彦军;陈超波;刘玉双;针对突发威胁环境多无人机多目标点协同路径规划中，无人机与目标点数量不匹配时，传统基于自组织映射（SOM）目标分配的路径规划方法存在的分配摇摆与动态避障效率低的问题，提出了一种基于改进自组织映射-马尔可夫随机场深度Q网络（SOM-MRF-DQN）的多无人机协同路径规划方法。首先在传统SOM目标分配算法中引入动态学习率函数与节点冻结机制，设计了基于访问状态的局部重分配机制，解决了传统模型收敛速度慢及目标数量不匹配时分配不稳定的问题；其次在路径规划阶段，利用优先回放机制加速网络收敛，融合最大回报频率（MRF）模块平滑Q值波动、加速网络收敛，提出了基于MRF与优先经验回放的改进深度Q网络（DQN）算法，有效规避动态碰撞风险，实现复杂环境下的自主避障与全局寻优。最后在Python平台的仿真结果表明，针对三种数量不匹配场景，所提改进SOM-MRF-DQN算法能实现稳定目标分配，并规划出安全、高效、适应性强的飞行路径。实验数据表明，相比传统SOM-DQN方法，所提算法平均路径步长缩减13.38%～18.39%，目标分配耗时降低18.63%～27.60%，动态避障成功率由88.0%～91.8%提升至99.0%以上，基本消除了目标分配摇摆现象，验证了方法的有效性。
基于时间同步的多无人机协同环绕控制
祁亚辉;刘鲁钰;吴修振;孙顺;针对多固定翼无人机协同环绕控制问题，提出了一种基于时间同步的变半径多无人机协同控制策略。首先在固定翼无人机简化模型的基础上采用前置导引算法设计单机圆周环绕控制器，仿真结果表明，相比传统PD控制，所提控制器可使无人机环绕航迹更平滑；在此基础上，提出以时间同步为基准、变半径调节为手段的相位协同策略，通过计算各无人机相对于基准时间的相位差，动态调整其期望环绕半径，利用轨迹长度差异实现多机间的相位协同与队形保持，该方法避免了传统速度调节策略带来的失速风险与额外能耗，同时易于工程实现。最后通过数值仿真与外场三机飞行试验验证了所提方法的有效性，该控制策略能够为多无人机协同监视、区域巡航等任务提供技术支撑。
深度学习在自动驾驶领域应用综述
段续庭;周宇康;田大新;郑坤贤;周建山;孙亚夫;成熟的自动驾驶技术能够极大降低交通事故率,保障驾驶人员与行人的安全,优化交通流运行,但早期的自动驾驶系统可靠性与智能性都很低,不能满足实际应用需求。近年来,深度学习技术迅速发展,并与自动驾驶领域结合,其在机器视觉、自然语言处理等领域的成功应用使得自动驾驶越来越接近现实。介绍了目前自动驾驶系统的主流技术框架,并对其各模块中深度学习技术的应用情况进行系统梳理,将自动驾驶系统分为分解式和端到端式两种技术方案,并将分解式方案进一步分为感知、决策、控制3大模块,分别对以上两类解决方案中深度学习技术应用的历史沿革、研究现状以及典型算法性能进行综合评述。已有的研究成果表明,分解式方案的技术路径较为成熟,感知、决策、控制3个功能模块分工清晰,可解释性强,但系统复杂度高,计算量大,软件架构庞大,硬件要求高,应进一步简化各问题的算法,加强各个算法模块间的功能整合,降低系统复杂度与硬件要求;端到端式方案计算量小,硬件要求低,且系统复杂度低,但对算法要求高,安全性低,可解释性、可靠性差,建议未来通过完善智能道路基础设施,推进5G传输的应用,加强车路、车云协同,进一步完善现有算法来解决以上问题。
智能化战争与无人系统技术的发展
李风雷;卢昊;宋闯;郝明瑞;对军事领域无人系统技术的发展现状进行了综合评述,并对未来研究进行了展望。首先分析未来战争的发展趋势,指出未来战争将是智能化战争,并且无人系统是未来战争的主力军。随后通过列举美国在军用无人系统技术领域的发展现状,说明美国正在分布式、多域作战概念牵引下大力推动无人系统智能化技术的发展。最后从无人平台的智能化、武器系统的智能化及作战运筹的智能化三个方面对无人系统技术在未来智能化战争中的应用给出建议。综述表明,智能化协同的无人系统集群作战是未来战争的主要形态,人工智能、分布式是当前以及未来一段时间内无人系统技术的研究热点。
室内定位技术综述
孙大洋;章荣炜;李赞;由于室内环境下消费级、企业级应用的需求推动,基于室内位置的服务在信息系统中的重要性日渐凸显。室内定位技术作为基于位置服务的核心,存在众多的可选方案。从室内定位算法、测量技术和融合定位技术三个方面对各种室内定位技术进行梳理,并对距离测量、指纹定位、SLAM技术、惯性导航等多种适用于不同场景定位技术的基本原理进行综述;从定位技术特点、定位需求的角度对各种定位技术进行了对比分析;探讨了室内定位中的识别与分辨能力、定位系统容量、快速的定位系统部署能力等基于位置服务的问题,继而讨论了目前室内定位技术推向应用实践所面临的挑战。
美国CODE项目推进分布式协同作战发展
李磊;王彤;蒋琪;美国国防预先研究计划局(DARPA)为增强现有无人系统(无人机、导弹等)能力,使其更好适应拒止环境作战,发展了"拒止环境中的协同作战"(CODE)项目。通过对相关资料的梳理及分析,首先给出该项目的发展背景、愿景、目标等,然后介绍了该项目的研究内容、应用场景,接着重点阐述了项目涉及的重点技术、评估指标及实现情况,最后分析了该项目在分布式作战中的作用。
跨域协同：无人系统技术发展和应用新趋势
何玉庆;秦天一;王楠;随着无人系统技术的不断发展,多无人系统之间的跨域协同凭借其诸多优势成为当前无人系统领域研究和应用的热点。首先,阐述了无人系统跨域协同的概念形成与发展历程,并对未来发展趋势进行了展望;其次,系统梳理了国外多无人系统跨域协同技术的研究情况,分别从比赛竞技、项目研发和应用三个角度对美国、欧盟等无人系统跨域协同技术开展分析综述;然后,介绍了无人系统跨域协同的核心问题和技术体系;最后,通过对典型应用案例分析表明跨域协同对实际应用效能有明显提升作用,相关研究为我国未来无人系统跨域协同相关发展提供参考。
深度学习在自动驾驶领域应用综述
段续庭;周宇康;田大新;郑坤贤;周建山;孙亚夫;成熟的自动驾驶技术能够极大降低交通事故率,保障驾驶人员与行人的安全,优化交通流运行,但早期的自动驾驶系统可靠性与智能性都很低,不能满足实际应用需求。近年来,深度学习技术迅速发展,并与自动驾驶领域结合,其在机器视觉、自然语言处理等领域的成功应用使得自动驾驶越来越接近现实。介绍了目前自动驾驶系统的主流技术框架,并对其各模块中深度学习技术的应用情况进行系统梳理,将自动驾驶系统分为分解式和端到端式两种技术方案,并将分解式方案进一步分为感知、决策、控制3大模块,分别对以上两类解决方案中深度学习技术应用的历史沿革、研究现状以及典型算法性能进行综合评述。已有的研究成果表明,分解式方案的技术路径较为成熟,感知、决策、控制3个功能模块分工清晰,可解释性强,但系统复杂度高,计算量大,软件架构庞大,硬件要求高,应进一步简化各问题的算法,加强各个算法模块间的功能整合,降低系统复杂度与硬件要求;端到端式方案计算量小,硬件要求低,且系统复杂度低,但对算法要求高,安全性低,可解释性、可靠性差,建议未来通过完善智能道路基础设施,推进5G传输的应用,加强车路、车云协同,进一步完善现有算法来解决以上问题。
仿蝴蝶扑翼飞行器：研究进展、挑战与未来发展
肖扬宏;崔峰;张逸晨;赵佳欣;吴朝封;肖一鸣;以昆虫为灵感设计的仿生扑翼飞行器在近三十余年来的时间里发展迅速，而蝴蝶作为众多昆虫中极富特色的一种也得到了许多研究者的关注。国内外以蝴蝶为研究对象进行了许多的仿生学研究和仿生飞行器研制，尤其是近十年来仿蝴蝶扑翼飞行器的设计与制造取得了较大的进展。对这一热点领域的研究进行了综述。首先从仿蝴蝶扑翼飞行器（BIFAV）的升力机制研究、结构设计与制造以及驱动与控制方面，综述近年来所取得的研究成果；其次指出仿蝴蝶扑翼飞行器目前在大小尺度、飞行灵活性、续航时间、控制鲁棒性以及仿生的逼真性方面仍然存在研究挑战；最终表明其未来的研究将朝着更小的尺寸、更灵活的飞行与更可靠的控制、更高的仿生程度等方向进一步完善。
智能化战争与无人系统技术的发展
李风雷;卢昊;宋闯;郝明瑞;对军事领域无人系统技术的发展现状进行了综合评述,并对未来研究进行了展望。首先分析未来战争的发展趋势,指出未来战争将是智能化战争,并且无人系统是未来战争的主力军。随后通过列举美国在军用无人系统技术领域的发展现状,说明美国正在分布式、多域作战概念牵引下大力推动无人系统智能化技术的发展。最后从无人平台的智能化、武器系统的智能化及作战运筹的智能化三个方面对无人系统技术在未来智能化战争中的应用给出建议。综述表明,智能化协同的无人系统集群作战是未来战争的主要形态,人工智能、分布式是当前以及未来一段时间内无人系统技术的研究热点。
跨域协同：无人系统技术发展和应用新趋势
何玉庆;秦天一;王楠;随着无人系统技术的不断发展,多无人系统之间的跨域协同凭借其诸多优势成为当前无人系统领域研究和应用的热点。首先,阐述了无人系统跨域协同的概念形成与发展历程,并对未来发展趋势进行了展望;其次,系统梳理了国外多无人系统跨域协同技术的研究情况,分别从比赛竞技、项目研发和应用三个角度对美国、欧盟等无人系统跨域协同技术开展分析综述;然后,介绍了无人系统跨域协同的核心问题和技术体系;最后,通过对典型应用案例分析表明跨域协同对实际应用效能有明显提升作用,相关研究为我国未来无人系统跨域协同相关发展提供参考。
人工智能技术在智能医疗领域的应用综述
朱小伶;人工智能技术在医疗领域的应用有着很长的研发历史,医疗领域长期存在的一些弊病和痛点,也促使很多人工智能科研团队在不断深入探索。在此次抗击新冠肺炎疫情过程中,人工智能发挥了巨大的作用,也使我们进一步认识到了人工智能技术对智能医疗不可或缺的作用。对近期人工智能技术在智能医疗领域的相关应用成果进行了综合评述,并对未来发展趋势进行了展望。首先,结合人工智能技术对抗击新冠肺炎疫情的赋能,从医生、病患、医疗信息系统三个角度介绍当前人工智能技术对医疗领域的影响,并聚焦基于深度学习模型的人工智能技术在医疗领域的应用;随后,从新药研发、诊疗预测、医养机器人、知识推理四个角度概述医疗领域与人工智能技术深度融合的发展趋势;最后,从算法过拟合、不平等性明显、可解释性差、隐私保护、缺乏可靠验证等五个角度讨论人工智能技术在医疗领域应用所面临的挑战。
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