沈 震 劉雅婷 董西松 白天翔 胡 斌 熊 剛 王飛躍

在信息化戰(zhàn)場和人工智能迅猛發(fā)展的時(shí)代背景下,全世界各發(fā)達(dá)國家掀起了新時(shí)期軍事理論與應(yīng)用研究的潮流.在我國2015國防白皮書《中國的軍事戰(zhàn)略》的指引下,我軍加快推進(jìn)國防信息化建設(shè),從而提高我軍打贏未來信息化戰(zhàn)爭的能力.無人機(jī)(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)是一種不要駕駛員進(jìn)行手動(dòng)操作,完全在電子設(shè)備的監(jiān)控下執(zhí)行任務(wù)的飛行器,由于其機(jī)動(dòng)靈活、零人員傷亡風(fēng)險(xiǎn)、價(jià)格相對(duì)低廉等優(yōu)點(diǎn)在現(xiàn)代戰(zhàn)爭中可以發(fā)揮極其重要的作用,被廣泛應(yīng)用于軍事電子偵察、電子對(duì)抗、全天候預(yù)警、遠(yuǎn)距離攻擊、軍事地形航拍測繪等任務(wù).

2017年,所謂的StratoEnergetics公司發(fā)布了一個(gè)關(guān)于蜂群無人機(jī)搜索、鎖定并擊殺個(gè)人的視頻,在網(wǎng)絡(luò)上引起軒然大波.視頻中,政府使用微型無人機(jī),利用人臉識(shí)別技術(shù)搜索并鎖定受害人,然后快速飛向受害人,在其來不及躲避時(shí)利用其攜帶的3g炸藥擊中受害人面部完成擊殺.由于無人機(jī)的小型化、廉價(jià)、靈活,現(xiàn)有防空系統(tǒng)根本無力對(duì)其防御,如圖1所示.在網(wǎng)絡(luò)上引起了激烈討論.雖然實(shí)際上這只是由一家不存在公司對(duì)其虛構(gòu)的“產(chǎn)品”發(fā)布的一個(gè)概念性視頻,其初衷是為了讓人們意識(shí)到自主武器的可怕之處以警醒世人,仍然不禁讓人懷疑這是否就是未來戰(zhàn)爭的發(fā)展方向,也讓人們得以一瞥未來以無人機(jī)集群為主宰的戰(zhàn)爭.

對(duì)無人機(jī)的研究可追溯至第一次世界大戰(zhàn)時(shí)期,在20世紀(jì)末期形成了3股發(fā)展浪潮,其應(yīng)用領(lǐng)域逐漸涵蓋師級(jí)戰(zhàn)術(shù)系統(tǒng)、旅團(tuán)級(jí)戰(zhàn)術(shù)指揮、高空長航時(shí)監(jiān)測偵查等.典型裝備包括美國的“捕食者”、“全球鷹”,以色列的“蒼鷺”,法國的“鷹”,以及我國的“翼龍”、“翔龍”、“利劍”等.2015年,美國的X47-B型隱形無人機(jī)完成航母起飛、著艦及空中加油測試,將無人機(jī)單體性能提升到新的高度.然而,從無人機(jī)的發(fā)展趨勢看,無人機(jī)是在逐漸降低成本提高飛行效率的基礎(chǔ)上向適應(yīng)復(fù)雜環(huán)境的方向發(fā)展,因而如何通過多無人機(jī)協(xié)同使其具有更高的智能性和更強(qiáng)的功能性是未來的主要研究方向,也是我國無人機(jī)技術(shù)彎道超車的機(jī)遇.

無人機(jī)集群作戰(zhàn)是指具備自主能力的多架無人機(jī)通過多機(jī)組網(wǎng)、編隊(duì)飛行、協(xié)同配合對(duì)目標(biāo)或區(qū)域?qū)嵤┧阉?、偵察、打擊、干擾、戰(zhàn)術(shù)壓制等作戰(zhàn)任務(wù)[1].多無人機(jī)集群相互配合工作的模式按照其構(gòu)成一般可分為兩類,一類為多無人機(jī)搭載不同偵查與作戰(zhàn)設(shè)備實(shí)現(xiàn)相互配合,另一類為數(shù)量眾多的同構(gòu)廉價(jià)無人機(jī)組成蜂群配合其他戰(zhàn)術(shù)裝備進(jìn)行作戰(zhàn).

經(jīng)過多年的發(fā)展,無人機(jī)集群的作戰(zhàn)樣式愈加豐富,包括大范圍目標(biāo)搜索與探測、對(duì)目標(biāo)的實(shí)時(shí)跟蹤與全天候監(jiān)控、干擾壓制敵方防空系統(tǒng)、誘騙敵方雷達(dá)并實(shí)施電子戰(zhàn)、對(duì)軍事目標(biāo)實(shí)施飽和打擊、集群突防、消耗敵方高價(jià)值防控資源掩護(hù)其他作戰(zhàn)單位、對(duì)抗敵軍無人系統(tǒng)等.無人機(jī)集群協(xié)同作戰(zhàn)甚至可以使世界上最先進(jìn)的防御系統(tǒng)失效,如2012年P(guān)ham的研究[2]展示,約10架左右無人機(jī)組成集群攻擊就可以有無人機(jī)避開攔截,突破美軍驅(qū)逐艦的“宙斯盾”防御系統(tǒng).2011年,美國MIT研制了山鶉無人機(jī),并于2014年投入實(shí)驗(yàn),該無人機(jī)由凱夫拉合成纖維和碳纖維通過3D打印制造,質(zhì)量極輕、體積小,可由F-16戰(zhàn)機(jī)搭載多達(dá)30架進(jìn)行戰(zhàn)場投放,對(duì)敵方防空系統(tǒng)執(zhí)行干擾欺騙.2015年,美國海軍公布LOCUST項(xiàng)目,該項(xiàng)目使用“郊狼”無人機(jī)進(jìn)行集群式發(fā)射,可以從艦艇或戰(zhàn)機(jī)上通過發(fā)射管發(fā)射,在發(fā)射后形成集群對(duì)敵方進(jìn)行火力壓制.該型無人機(jī)不依賴GPS,基于慣性導(dǎo)航以及光電或紅外傳感器即可實(shí)現(xiàn)導(dǎo)航,具有去中心化、自主化、自治化的特點(diǎn);同年,美國五角大樓展示了“蟬”式微型無人機(jī),該無人機(jī)構(gòu)造簡單,僅由10個(gè)通用部件組成,無引擎,其機(jī)體約為手機(jī)大小,設(shè)計(jì)用于集群化對(duì)敵探測及電磁干擾任務(wù).2015年下半年,美國DARPA發(fā)布其“小精靈”Gremlins項(xiàng)目,該項(xiàng)目設(shè)想使用C-130運(yùn)輸機(jī)等于防區(qū)外投射無人機(jī)蜂群,在對(duì)敵實(shí)施偵察或電子戰(zhàn)任務(wù)后回收幸存的無人機(jī),該設(shè)想類似于一種空中無人機(jī)航母.該項(xiàng)目旨在探索采用傳統(tǒng)飛機(jī)為載體,在拒止環(huán)境中替代隱形攻擊機(jī)來突破敵軍防御系統(tǒng),以顯著降低在對(duì)抗環(huán)境中的作戰(zhàn)成本,如圖2所示.由此可見無人機(jī)集群作戰(zhàn)已成為美國海陸空三軍的重點(diǎn)發(fā)展方向,各部逐漸加大對(duì)無人機(jī)系統(tǒng)的開發(fā)與應(yīng)用力度,將在未來戰(zhàn)場中發(fā)揮重要作用.

我國國土幅員遼闊,邊境海防線長,周邊國際形勢復(fù)雜,亟需發(fā)展無人機(jī)補(bǔ)充我國的軍事航空力量.我國的無人機(jī)技術(shù)發(fā)展迅速,但與先進(jìn)國家相比,尤其是美國,仍存在較大差距.國內(nèi)的無人機(jī)系統(tǒng)載重不大,難以滿足電子對(duì)抗、預(yù)警、偵察等大型任務(wù)的系統(tǒng)要求,平臺(tái)技術(shù)難以滿足高隱身、高機(jī)動(dòng)力的作戰(zhàn)需求,且在發(fā)動(dòng)機(jī)、空氣動(dòng)力、材料結(jié)構(gòu)、高精度導(dǎo)航方面的基礎(chǔ)相對(duì)薄弱.作為應(yīng)對(duì),我國應(yīng)大力發(fā)展多無人機(jī)集群項(xiàng)目,利用群體智能抵消個(gè)體差距,形成我軍特色的無人機(jī)體系.然而,如何高效指揮與控制無人機(jī)集群,提升無人機(jī)集群的信息化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化程度,研發(fā)符合未來無人機(jī)集群對(duì)抗模型的新理念、新方法與新體系仍是我軍的重要任務(wù)與使命.

中科院自動(dòng)化研究所王飛躍研究員于2004年提出ACP平行系統(tǒng)方法,為解決復(fù)雜系統(tǒng)管理與控制問題提出了新的解決思路,并于2012年提出平行軍事體系,隨后對(duì)其進(jìn)一步完善,相繼展開對(duì)平行指揮[3]、平行情報(bào)[4]、平行武器[5]、平行坦克[6]、平行航母[7]的研究.近來,可以機(jī)構(gòu)與企業(yè)不斷推進(jìn)工業(yè)4.0、物聯(lián)網(wǎng)、數(shù)字雙胞胎、云機(jī)器人等概念的研究與應(yīng)用,通過收集目標(biāo)的實(shí)體信息建立數(shù)字模型,并進(jìn)行預(yù)測和改進(jìn),進(jìn)而提高工業(yè)生產(chǎn)效率.然而這些只是實(shí)現(xiàn)虛實(shí)互動(dòng)平行的一種特殊手段,僅停留在ACP平行系統(tǒng)的初級(jí)階段.因此,本文提出一種基于ACP的平行多無人機(jī)系統(tǒng),明確給出其數(shù)字四胞胎結(jié)構(gòu),以及其工作流程.本文介紹了平行感知、平行學(xué)習(xí)、平行網(wǎng)絡(luò)、平行區(qū)塊鏈等技術(shù)對(duì)于平行多無人機(jī)系統(tǒng)的支撐,并探討了其對(duì)于提升無人機(jī)集群在未來戰(zhàn)場中的協(xié)同偵查、協(xié)同突防和集群對(duì)抗能力的潛在價(jià)值.

1 相關(guān)研究綜述

2013年,美國發(fā)布了《Unmanned systems integrated roadmap:FY2013-2038》發(fā)展路線圖[8],指出無人機(jī)應(yīng)具有自主完成任務(wù)、自主獲取環(huán)境信息等功能.2014年,美國空軍發(fā)布了《Vision and Enabling Concepts,2013–2038》遙控飛機(jī)發(fā)展路線圖[9],制定了美國空軍無人機(jī)發(fā)展戰(zhàn)略的頂層規(guī)劃,包括增強(qiáng)無人機(jī)與有人駕駛戰(zhàn)機(jī)之間的編隊(duì)協(xié)同能力,自主規(guī)避危險(xiǎn)等行為.2016年,美國空軍發(fā)布《Small Unmanned Aircraft Systems(SUAS)Flight Plan:2016-2036》[10],針對(duì)小型無人機(jī)系統(tǒng)的關(guān)鍵系統(tǒng)屬性、作戰(zhàn)應(yīng)用、后勤保證和人員培訓(xùn)等提出系統(tǒng)性安排,其規(guī)劃的主要戰(zhàn)術(shù)應(yīng)用領(lǐng)域包括“蜂群”、“編組”、“忠誠僚機(jī)”和“誘餌”,并提出作為空中炸彈、集群攻擊、彈藥群襲、廣域搜索等作戰(zhàn)方式[11].由此看出,集群化與智能化將是未來無人機(jī)的重點(diǎn)發(fā)展方向,主要涉及無人機(jī)多源信息融合技術(shù)、導(dǎo)航與路徑規(guī)劃技術(shù)、組網(wǎng)與多機(jī)協(xié)同技術(shù)等.

無人機(jī)多元信息融合面臨的問題可歸結(jié)為數(shù)據(jù)問題、方法問題和模型問題.其數(shù)據(jù)來源包括GPS、慣性導(dǎo)航裝置、光流相機(jī)、機(jī)器視覺、SLAM 及其他傳感裝置.信息融合方法主要過程包括針對(duì)傳感數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,并針對(duì)傳感誤差進(jìn)行補(bǔ)償處理,同時(shí)為其進(jìn)行時(shí)間配準(zhǔn)與空間配準(zhǔn).國內(nèi)外針對(duì)融合算法如何提高估計(jì)精度、優(yōu)化更新率、增強(qiáng)魯棒性等問題進(jìn)行了大量研究,如今加權(quán)平均、卡爾曼濾波、D-S證據(jù)合成方法等方法已普遍應(yīng)用,其他方法如機(jī)器學(xué)習(xí)、模糊推理、以及非線性卡爾曼濾波方法則進(jìn)一步提高了狀態(tài)估計(jì)的容錯(cuò)率與穩(wěn)定性.

無人機(jī)的導(dǎo)航與路徑規(guī)劃技術(shù)是指在飛行器性能指標(biāo)和環(huán)境約束下,尋找并跟隨從出發(fā)點(diǎn)到目標(biāo)點(diǎn)的最優(yōu)或次優(yōu)軌跡,并避開障礙物,是無人機(jī)任務(wù)規(guī)劃的核心技術(shù)之一.而針對(duì)多無人機(jī)的導(dǎo)航與路徑規(guī)劃技術(shù),則需要在確保復(fù)雜環(huán)境中多無人機(jī)編隊(duì)能夠安全、快速到達(dá)指定任務(wù)區(qū)域,同時(shí)形成編隊(duì)以減小被敵方雷達(dá)捕捉的面積,需要設(shè)計(jì)滿足環(huán)境約束與編隊(duì)約束的最優(yōu)編隊(duì)軌跡.近年來,國內(nèi)外對(duì)于多無人機(jī)路徑規(guī)劃的研究熱度不斷增長,蟻群算法[12]、遺傳算法[13]、粒子群算法[14]和狼群算法等智能算法被成功用于解決部分多無人機(jī)航跡規(guī)劃問題.A*算法、人工勢場法等傳統(tǒng)路徑規(guī)劃方法也被改良并適用于多無人機(jī)航跡規(guī)劃問題,并且強(qiáng)化學(xué)習(xí)等基于深度學(xué)習(xí)的方法也被引入以解決多無人機(jī)避障問題.

無人機(jī)的組網(wǎng)與多機(jī)協(xié)同技術(shù)是無人機(jī)管理和組織的核心,已成為無人機(jī)研究的一個(gè)熱點(diǎn)問題.無人機(jī)高速移動(dòng)中易造成鏈路中斷,使傳統(tǒng)的移動(dòng)自組網(wǎng)或車組網(wǎng)協(xié)議難以直接應(yīng)用.文獻(xiàn)[15]將軍用無人機(jī)的組網(wǎng)技術(shù)需求總結(jié)為路由開銷小、通訊性能良好、具有一定的魯棒性、安全性和自組織能力.對(duì)于無人機(jī)組網(wǎng)技術(shù)的研究,國內(nèi)外大多數(shù)研究人員將注意力集中在MAC協(xié)議與路由算法設(shè)計(jì)[16?18].而對(duì)于編隊(duì)隊(duì)形設(shè)計(jì)、編隊(duì)重構(gòu)及避障的研究,主要以Learder-Follower模式為主體進(jìn)行變化,并著重于研究仿生編隊(duì)[19?20]拓?fù)?也有學(xué)者通過最優(yōu)控制方法或微分博弈方法[21?24]研究編隊(duì)控制的最優(yōu)控制策略問題.

雖然對(duì)于多無人機(jī)集群的研究已取得一系列進(jìn)展,但可以看出,對(duì)于多無人機(jī)集群的研究仍缺乏一個(gè)統(tǒng)一理論指導(dǎo),難以應(yīng)對(duì)復(fù)雜感知約束和復(fù)雜通信環(huán)境下的多無人機(jī)協(xié)同編隊(duì)作戰(zhàn)需求.因此,我們需要將ACP平行系統(tǒng)方法引入多無人機(jī)集群,納入到平行軍事體系,通過虛實(shí)結(jié)合的方式驅(qū)動(dòng)多無人機(jī)集群研究、管理與控制.

2 平行機(jī)群理論基礎(chǔ)

2.1 ACP方法

王飛躍研究員于2004年提出了復(fù)雜系統(tǒng)“不可知”與“不可分”問題[25],并以此為基礎(chǔ)提出針對(duì)復(fù)雜系統(tǒng)管理與控制的解決辦法[26],即基于ACP的平行系統(tǒng)方法,后文中簡稱ACP方法.該方法的核心思想在于面對(duì)復(fù)雜的難以進(jìn)行實(shí)驗(yàn),或難以進(jìn)行可重復(fù)性實(shí)驗(yàn)的問題,可以通過構(gòu)建與實(shí)際系統(tǒng)相對(duì)應(yīng)的人工虛擬系統(tǒng),通過虛擬系統(tǒng)與實(shí)際系統(tǒng)的互動(dòng),從而以一種可計(jì)算、可實(shí)驗(yàn)、可比較的方式求解所面臨的復(fù)雜問題.該方法可以將知識(shí)、數(shù)據(jù)、仿真、決策以及參與人員的心理融為一體,是混合智能時(shí)代的重要基礎(chǔ)理論.目前,ACP方法在復(fù)雜系統(tǒng)的研究領(lǐng)域已取得一系列研究成果,在智能交通[27]、自動(dòng)駕駛、智慧城市、現(xiàn)代化農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、企業(yè)管理[28]等方面得到應(yīng)用,并延伸拓展至其他領(lǐng)域,形成平行學(xué)習(xí)[29]、平行視覺[30]、平行機(jī)器[31]等研究領(lǐng)域.

ACP方法的框架如圖3所示.系統(tǒng)由實(shí)際物理系統(tǒng)與軟件定義的人工系統(tǒng)構(gòu)成,通過二者虛實(shí)互動(dòng)相互作用,可以實(shí)現(xiàn)對(duì)系統(tǒng)的管理與控制、對(duì)方案的實(shí)驗(yàn)與評(píng)估、對(duì)人員的學(xué)習(xí)與培訓(xùn)3個(gè)主要功能.具體而言,系統(tǒng)分為3個(gè)階段運(yùn)作,A為人工系統(tǒng)(Artificial Systems,A),C為計(jì)算實(shí)驗(yàn)(Computational Experiments,C),P為平行執(zhí)行(Parallel Execution,P).其中,第1個(gè)階段在于構(gòu)建與物理系統(tǒng)相對(duì)應(yīng)的虛擬系統(tǒng),一般為構(gòu)建軟件定義的系統(tǒng);第2個(gè)階段為使用前述所得虛擬系統(tǒng)進(jìn)行計(jì)算實(shí)驗(yàn),在其中對(duì)解決方案進(jìn)行測試、評(píng)估、優(yōu)化的滾動(dòng)迭代過程;第3個(gè)階段將所得方案在物理系統(tǒng)與虛擬系統(tǒng)中平行執(zhí)行,二者不斷交互運(yùn)行數(shù)據(jù)以調(diào)整解決方案,通過這樣的虛實(shí)互動(dòng)方式引導(dǎo)物理系統(tǒng)完成任務(wù).

其中,所謂人工系統(tǒng)可視為傳統(tǒng)數(shù)學(xué)解析方法的擴(kuò)展,一般由數(shù)學(xué)模型或仿真工具構(gòu)建;所謂計(jì)算實(shí)驗(yàn)可視為數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的沙盤推演,融合機(jī)器學(xué)習(xí)、知識(shí)自動(dòng)化、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)動(dòng)態(tài)系統(tǒng)等方法;所謂平行執(zhí)行是自適應(yīng)控制思想的推廣,在虛擬與實(shí)際聯(lián)合空間中形成閉環(huán)反饋.通過三者有機(jī)結(jié)合,可以將復(fù)雜系統(tǒng)所面臨的不確定、多樣性、復(fù)雜性(UDC)問題轉(zhuǎn)化為靈捷、聚焦、收斂(AFC)的解決方案[32].

無人機(jī)在戰(zhàn)場上的應(yīng)用,特別是多無人機(jī)協(xié)同或無人機(jī)蜂群,是一個(gè)典型的在復(fù)雜環(huán)境中的復(fù)雜問題,其復(fù)雜性既來自于戰(zhàn)場環(huán)境的復(fù)雜性,也來自于多無人機(jī)執(zhí)行任務(wù)時(shí)所帶來的諸多復(fù)雜問題.因而我們將ACP方法引入軍用無人機(jī),形成平行無人機(jī)以及進(jìn)一步的平行機(jī)群系統(tǒng),以期獲得靈捷、聚焦、收斂的AFC解決方案,以取得在未來戰(zhàn)場中的主動(dòng)權(quán).

2.2 平行無人機(jī)的數(shù)字四胞胎結(jié)構(gòu)

平行無人機(jī)是ACP方法與無人機(jī)領(lǐng)域相結(jié)合的應(yīng)用與推廣,實(shí)現(xiàn)從無人機(jī)數(shù)字化、信息化到智能化的跨越式發(fā)展,其思路可追溯至1990年,王飛躍針對(duì)電網(wǎng)系統(tǒng)提出的“影子系統(tǒng)”嵌入式仿真方法[33].2012年,NASA基于其對(duì)于工業(yè)信息時(shí)代武器裝備的管理與維護(hù)的需求提出了數(shù)字雙胞胎(Digital Twins)[34]的概念,建立數(shù)字化模型并基于實(shí)際狀態(tài)信息對(duì)裝備的狀況進(jìn)行評(píng)估,以即時(shí)做出反應(yīng).近年來,這一思路被工業(yè)界的西門子等公司采納,作為其工業(yè)4.0時(shí)代的推動(dòng)技術(shù).無獨(dú)有偶,Mathworks公司推動(dòng)的基于模型的設(shè)計(jì)(Model Based Design)[35]、Kuffner提出的云機(jī)器人(Cloud Robotics)[36]以及其他諸如物聯(lián)網(wǎng)(IoT)等技術(shù)手段也都體現(xiàn)了類似的思路.然而,理論上而言,這些方法只是實(shí)現(xiàn)虛實(shí)互動(dòng)平行系統(tǒng)的特殊手段,而且僅停留在建立人工系統(tǒng)的初級(jí)階段,而真正意義上的平行無人機(jī)應(yīng)當(dāng)為構(gòu)建實(shí)際無人機(jī)的“描述”、“預(yù)測”、“引導(dǎo)”對(duì)應(yīng)體,形成完整的數(shù)字四胞胎結(jié)構(gòu),如圖4所示.平行無人機(jī)的數(shù)字四胞胎體系包括物理無人機(jī)、描述無人機(jī)、預(yù)測無人機(jī)、引導(dǎo)無人機(jī)4部分,其中后3部分共同構(gòu)成軟件定義的無人機(jī)系統(tǒng).物理無人機(jī)與軟件定義的無人機(jī)在實(shí)踐中平行互動(dòng),其中物理無人機(jī)將自身輸入、輸出和狀態(tài)不斷發(fā)送給軟件定義的無人機(jī),3部分不斷學(xué)習(xí)、滾動(dòng)優(yōu)化,將輸出傳遞給物理無人機(jī),以此調(diào)整其控制參數(shù).

“描述無人機(jī)”負(fù)責(zé)學(xué)習(xí)實(shí)際無人機(jī)的行為特征,構(gòu)建相對(duì)應(yīng)的虛擬無人機(jī)系統(tǒng),包括無人機(jī)本身及其工作的動(dòng)態(tài)環(huán)境.其構(gòu)建過程使用了知識(shí)自動(dòng)化獲取無人機(jī)基本物理模型,同時(shí)運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)方法依據(jù)真實(shí)運(yùn)行數(shù)據(jù)修正模型.總體而言,描述無人機(jī)實(shí)現(xiàn)了從物理無人機(jī)到虛擬無人機(jī)的映射過程,為無人機(jī)與環(huán)境的行為模擬奠定基礎(chǔ).

“預(yù)測無人機(jī)”利用計(jì)算實(shí)驗(yàn)對(duì)描述無人機(jī)系統(tǒng)進(jìn)行模擬實(shí)驗(yàn),以實(shí)現(xiàn)兩個(gè)主要功能.首先,通過對(duì)描述無人機(jī)及其所處虛擬環(huán)境進(jìn)行類似沙盤推演仿真,測試現(xiàn)有解決方案的性能并檢測異常情景;其次,使用機(jī)器學(xué)習(xí)方法對(duì)當(dāng)前解決方案進(jìn)行優(yōu)化求解,或舍棄當(dāng)前解決方案并利用知識(shí)自動(dòng)化工具獲取其他解決方案并繼續(xù)測試.

“引導(dǎo)無人機(jī)”在預(yù)測無人機(jī)的演算基礎(chǔ)上,利用無人機(jī)在實(shí)際環(huán)境中運(yùn)行與虛擬模擬實(shí)驗(yàn)中所表現(xiàn)出來的差異引導(dǎo)描述無人機(jī)修正模型,并引導(dǎo)預(yù)測無人機(jī)進(jìn)一步優(yōu)化解決方案.為了轉(zhuǎn)移本地繁重的計(jì)算任務(wù),引導(dǎo)無人機(jī)將解決方案抽象給實(shí)際無人機(jī)的控制系統(tǒng),將大規(guī)模決策優(yōu)化任務(wù)在遠(yuǎn)程維護(hù),根據(jù)不同的戰(zhàn)場環(huán)境制定有效的戰(zhàn)術(shù)策略,引導(dǎo)實(shí)際無人機(jī)做出最優(yōu)的攻防動(dòng)作.

總而言之,平行無人機(jī)的數(shù)字四胞胎體系,可以通過虛實(shí)互動(dòng),使每部在滾動(dòng)優(yōu)化中不斷優(yōu)化,從而實(shí)現(xiàn)戰(zhàn)場復(fù)雜環(huán)境中的策略優(yōu)化與控制執(zhí)行.

2.3 平行多無人機(jī)基本框架

基于平行智能理論和ACP方法的平行多無人機(jī)系統(tǒng),是一個(gè)物理和虛擬交互的智能聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng),其基本框架如圖5所示,在其中集成多智能體建模、專家系統(tǒng)、虛擬增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)(Vitual Augmented Reality,VAR)交互手段,將指揮人員、有經(jīng)驗(yàn)的無人機(jī)駕駛員、無人機(jī)研發(fā)與設(shè)計(jì)人員及制造單位統(tǒng)一在同一個(gè)框架內(nèi).該系統(tǒng)在遠(yuǎn)程超級(jí)計(jì)算平臺(tái)上建立數(shù)字化的無人機(jī)集群,貫穿整個(gè)武器裝備的生命周期,包括立項(xiàng)、設(shè)計(jì)、研制、試驗(yàn)、評(píng)審、生產(chǎn)、采購、服役、保障、報(bào)廢等[37],在戰(zhàn)時(shí)則擴(kuò)展戰(zhàn)斗準(zhǔn)備、戰(zhàn)術(shù)部署、戰(zhàn)斗調(diào)度、任務(wù)執(zhí)行、毀傷評(píng)估等環(huán)節(jié)[5].

概括而言,平行無人機(jī)的基本框架由實(shí)際無人機(jī)集群與軟件定義的虛擬無人機(jī)集群所支撐,通過二者平行互動(dòng)實(shí)現(xiàn)管理與控制、演練與評(píng)估、學(xué)習(xí)與培訓(xùn)3個(gè)重要操作模式.其中,對(duì)大規(guī)模的無人機(jī)集群以及所處復(fù)雜戰(zhàn)場環(huán)境的描述與建模體現(xiàn)了多無人機(jī)系統(tǒng)的描述智能(Descriptive Intelligence);基于虛擬模型實(shí)現(xiàn)無人機(jī)集群編隊(duì)、重組、分散避障、協(xié)同打擊、掩護(hù)突防等任務(wù)展開具備可控性、可觀性、可重復(fù)性的計(jì)算實(shí)驗(yàn),分析并優(yōu)化無人機(jī)集群的性能表現(xiàn),這對(duì)應(yīng)于無人機(jī)集群的預(yù)測智能(Predictive Intelligence).通過實(shí)際無人機(jī)集群與虛擬無人機(jī)集群間的平行執(zhí)行,通過虛擬無人機(jī)集群模擬出優(yōu)化的編隊(duì)運(yùn)動(dòng)策略或協(xié)同打擊策略,引導(dǎo)實(shí)際無人機(jī)沿著該方案運(yùn)行,使各無人機(jī)達(dá)到期望狀態(tài),提高編隊(duì)的穩(wěn)定性、執(zhí)行任務(wù)的同步性以及遇到緊急狀況時(shí)的機(jī)動(dòng)能力,從而以一種科學(xué)計(jì)算的方式達(dá)到對(duì)無人機(jī)集群管理與控制的目的,這對(duì)應(yīng)于無人機(jī)集群的引導(dǎo)智能(Prescriptive Intelligence).

以上3個(gè)智能便是平行多無人機(jī)基本框架為無人機(jī)集群賦予的智能化含義.

3 從描述、預(yù)測、引導(dǎo)到平行機(jī)群的工作邏輯

如上文所述,平行多無人機(jī)系統(tǒng)的數(shù)字四胞胎結(jié)構(gòu)通過描述、預(yù)測、引導(dǎo)三階段滾動(dòng)優(yōu)化為無人機(jī)集群賦予了靈捷性、聚焦性和收斂性.本節(jié)對(duì)以上三階段進(jìn)行更詳細(xì)的概述,從而描繪出平行多機(jī)系統(tǒng)的工作流程.

3.1 描述

對(duì)于描述多無人機(jī)集群這樣一個(gè)復(fù)雜系統(tǒng),傳統(tǒng)的在多無人機(jī)協(xié)同控制、無人機(jī)編隊(duì)或無人機(jī)博弈的數(shù)學(xué)模型和仿真方法難以取得很好的效果.例如,由于軍用無人機(jī)集群往往分工明確,需攜帶不同偵查、打擊或干擾設(shè)備,存在很強(qiáng)的異構(gòu)性,難以進(jìn)行統(tǒng)一數(shù)學(xué)建模.此外,為了保證系統(tǒng)在苛刻通信條件下能順利完成作戰(zhàn),多無人機(jī)系統(tǒng)一般不能使用集中式控制,而改為分布式控制,這也為無人機(jī)編隊(duì)整體行為的建模增加了進(jìn)一步的挑戰(zhàn).

因而,針對(duì)多無人機(jī)的描述過程,可采用人工系統(tǒng)的方法進(jìn)行建模.具體而言,強(qiáng)調(diào)綜合與合成在行為產(chǎn)生中的作用,考慮到復(fù)雜系統(tǒng)的不可分與不可知性,通過多智能體建模元件組成系統(tǒng),以整體的角度構(gòu)造復(fù)雜行為模式.其次,將人工系統(tǒng)融入硬件在環(huán)(HITL)、軟件在環(huán)(SITL)的仿真過程,通過涌現(xiàn)方法進(jìn)行觀測、總結(jié)、了解、分析和理解復(fù)雜系統(tǒng)行為.

在此過程中,多智能體的最小單元并不是某無人機(jī),而是組成無人機(jī)的重要功能部件,包括飛行控制器、傳感器、執(zhí)行機(jī)構(gòu)、作戰(zhàn)設(shè)備等有機(jī)組合.在無人機(jī)系統(tǒng)測試與運(yùn)行的過程中,由于參數(shù)漂移、未建模動(dòng)態(tài)因素或者傳感誤差的影響,對(duì)無人機(jī)系統(tǒng)的描述可能出現(xiàn)偏差.這時(shí)我們需要利用產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù),包括傳感數(shù)據(jù)、狀態(tài)觀測、通信數(shù)據(jù)、環(huán)境信息等,基于此進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)過程,進(jìn)一步完善和優(yōu)化描述各智能體行為的模塊.這種系統(tǒng)自我進(jìn)化學(xué)習(xí)的過程,體現(xiàn)了描述無人機(jī)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)[38]的本質(zhì).

除了對(duì)無人機(jī)進(jìn)行建模,還需對(duì)環(huán)境以及敵我雙方武器裝備,以及敵我雙方作戰(zhàn)人員進(jìn)行一定精度上的智能體建模.現(xiàn)階段,無人機(jī)或無人機(jī)集群仍很少用于單獨(dú)執(zhí)行全天候監(jiān)視或目標(biāo)搜索等任務(wù),往往需要其他裝備配合,或作為廉價(jià)消耗品配合其他武器裝備作戰(zhàn).因而,在對(duì)其運(yùn)行環(huán)境進(jìn)行描述的過程中有必要對(duì)其他戰(zhàn)術(shù)參與單位進(jìn)行建模,從而形成更完備的虛擬戰(zhàn)場環(huán)境.由此,平行無人機(jī)集群被納入平行軍事[39?40]大系統(tǒng),與平行指揮與控制系統(tǒng)[3]、平行武器裝備保障系統(tǒng)[5]、平行自主防御系統(tǒng)系統(tǒng)[41]相結(jié)合.

3.2 預(yù)測

對(duì)于預(yù)測多無人機(jī)集群在復(fù)雜環(huán)境中的行為與未來狀態(tài),通常使用前述所得描述無人機(jī)集群,利用計(jì)算實(shí)驗(yàn)方法進(jìn)行“加速試驗(yàn)”、“加壓測試”、“極限測試”、“突發(fā)測試”等,對(duì)其解決方案、決策策略、控制方法進(jìn)行預(yù)測和分析,并對(duì)其通常狀況下的性能指標(biāo)以及異常情況下的魯棒性進(jìn)行評(píng)估,從而優(yōu)化系統(tǒng)參數(shù)或調(diào)整解決方案.

對(duì)于無人機(jī)集群的“加速試驗(yàn)”主要體現(xiàn)在針對(duì)作戰(zhàn)任務(wù),如協(xié)同打擊、協(xié)作突圍等情景中,基于一定的初始條件與隨機(jī)性,通過快速演算不斷測試某種作戰(zhàn)策略,從而得到對(duì)于該條件下作戰(zhàn)結(jié)果的可能性分布,反饋給作戰(zhàn)指揮系統(tǒng).另一種主要應(yīng)用場景在于使用遺傳算法,通過不斷快速計(jì)算得到一種優(yōu)化的解決方案.

另一種預(yù)測方法為使用最優(yōu)控制方法或微分博弈.多無人機(jī)決策可以建模成一類動(dòng)態(tài)博弈問題,微分博弈則是對(duì)這類問題的一宗快速求解方法.簡言之,微分博弈方法利用微分方程組刻畫各自最優(yōu)目標(biāo),緊密結(jié)合現(xiàn)代控制理論和博弈論,求解一類雙方或多方的最優(yōu)控制問題.1954年,R.Isaacs[42]開啟了對(duì)于微分博弈的研究,最初是重組了動(dòng)態(tài)規(guī)劃方法并應(yīng)用于最優(yōu)控制問題.隨后,Berkowitz等在其中引入微積分和變分方法,正式拉開微分博弈的序幕.Ho等[43]則在1965年展開了微分博弈在追逃問題中研究,其中微分博弈問題的數(shù)學(xué)描述可以簡單概括為:

其中,J為回報(bào)函數(shù),x為狀態(tài)向量,u和v為分段連續(xù)的策略或控制向量,受到允許控制的約束.系統(tǒng)的求解目標(biāo)在于尋找鞍點(diǎn)(u0,v0)滿足條件:

所得u0,v0即為最優(yōu)純策略,J(u0,v0)為博弈的值.對(duì)于無人機(jī)集群的“加壓測試”、“極限測試”和“突發(fā)測試”則是用于對(duì)已有解決方案進(jìn)行穩(wěn)定性與魯棒性驗(yàn)證,評(píng)估情報(bào)失誤、通訊不暢、單位故障等在戰(zhàn)場中可能的突發(fā)狀況對(duì)于達(dá)成作戰(zhàn)目標(biāo)的不利影響.

3.3 引導(dǎo)

所謂對(duì)平行機(jī)群的引導(dǎo)過程,即在解決方案的執(zhí)行過程中,引導(dǎo)或控制各種資源情況下使系統(tǒng)能夠達(dá)到期望的狀態(tài).可視為一種在控制系統(tǒng)中對(duì)個(gè)狀態(tài)鎮(zhèn)定的過程,也是實(shí)現(xiàn)滾動(dòng)優(yōu)化的大閉環(huán)系統(tǒng)控制的關(guān)鍵一步.

由于建模的不完備性,描述無人機(jī)勢必會(huì)與實(shí)際無人機(jī)產(chǎn)生一定的模型偏差,此偏差反映在預(yù)測過程中即為得到對(duì)運(yùn)動(dòng)狀態(tài)與運(yùn)動(dòng)結(jié)果的有偏估計(jì),從而導(dǎo)致戰(zhàn)術(shù)判斷與戰(zhàn)術(shù)決策的錯(cuò)誤.如果此誤差累積,則會(huì)對(duì)系統(tǒng)的作戰(zhàn)結(jié)果產(chǎn)生難以估量的影響,因而我們需要像控制理論中一樣對(duì)虛實(shí)系統(tǒng)進(jìn)行引導(dǎo),對(duì)虛擬系統(tǒng)進(jìn)行參數(shù)修正,以使其更好地反映實(shí)際系統(tǒng),同時(shí)使實(shí)際系統(tǒng)采取一定的保守策略,避免放大執(zhí)行誤差,最終使得虛實(shí)多無人機(jī)系統(tǒng)自我更新、平行優(yōu)化.

在平行多無人機(jī)系統(tǒng)的引導(dǎo)過程中,人工智能方法,如啟發(fā)式搜索、遺傳算法、機(jī)器學(xué)習(xí)方法在其中扮演重要角色.整個(gè)引導(dǎo)過程可視為對(duì)一個(gè)存在隨機(jī)性、有約束的多目標(biāo)優(yōu)化問題求解的過程.由于問題的規(guī)模性,往往難以有效通過解析方法直接求取最優(yōu)解,所以我們?cè)V諸人工智能方法尋求一種次優(yōu)解或者可行解,并輔以大量計(jì)算實(shí)驗(yàn)以驗(yàn)證其有效性和魯棒性.為加速迭代優(yōu)化流程,并行計(jì)算[44]、云計(jì)算[45]方法在其中起到重要作用.在復(fù)雜戰(zhàn)場環(huán)境中,我們往往只能依賴于這種可行解,從而確保戰(zhàn)術(shù)指揮具有連續(xù)一致性.

3.4 平行無人機(jī)群系統(tǒng)流程

綜上3步,平行機(jī)群的系統(tǒng)流程在平行機(jī)器人基本流程上發(fā)展而來,擁有實(shí)際、虛擬系統(tǒng)兩個(gè)主要循環(huán),并通過平行執(zhí)行形成整個(gè)系統(tǒng)的閉環(huán)控制.

如圖6所示,平行多無人機(jī)系統(tǒng)包括實(shí)際系統(tǒng)、軟件定義的系統(tǒng)以及知識(shí)服務(wù)系統(tǒng).知識(shí)服務(wù)系統(tǒng)伴隨無人機(jī)研發(fā)、設(shè)計(jì)、生成制造全過程,在數(shù)據(jù)庫中維護(hù)對(duì)應(yīng)無人機(jī)的數(shù)字模型,用于快速生成計(jì)算實(shí)驗(yàn)場景.戰(zhàn)場環(huán)境情報(bào)由平行軍事系統(tǒng)提供,既包括無人機(jī)實(shí)時(shí)傳感數(shù)據(jù),又包括平行情報(bào)系統(tǒng)傳入的信息.通過在虛擬環(huán)境中進(jìn)行描述、預(yù)測、引導(dǎo)滾動(dòng)優(yōu)化,得到該任務(wù)的優(yōu)化可行解,并將行為策略以及控制算法下載到實(shí)際無人機(jī)中.由此,在實(shí)際無人機(jī)中執(zhí)行觀測、狀態(tài)估計(jì)、問題建模、預(yù)測、規(guī)劃、底層控制、觀測的循環(huán),控制無人機(jī)完成既定任務(wù);在虛擬無人機(jī)系統(tǒng)中執(zhí)行狀態(tài)估計(jì)、描述、計(jì)算實(shí)驗(yàn)預(yù)測、引導(dǎo)、執(zhí)行的循環(huán),其中內(nèi)循環(huán)描述、計(jì)算試驗(yàn)預(yù)測、引導(dǎo)共同完成決策與控制參數(shù)調(diào)優(yōu).可以看出,整個(gè)虛實(shí)系統(tǒng)與知識(shí)系統(tǒng)緊密結(jié)合,接受其數(shù)據(jù)服務(wù)以及計(jì)算服務(wù)等.

指揮人員與飛行員也在整個(gè)過程中起到重要作用.其中指揮人員扮演監(jiān)督者與決策者的角色,盡管人工智能已經(jīng)能夠在一定程度上感知戰(zhàn)場形式并做出戰(zhàn)術(shù)決策,但將戰(zhàn)爭決策全權(quán)交與計(jì)算機(jī)系統(tǒng)仍不可能,而且也不是一種負(fù)責(zé)任的方式.因而,指揮人員必須被納入系統(tǒng)循環(huán)中,基于描述、預(yù)測、引導(dǎo)的結(jié)論制定作戰(zhàn)計(jì)劃,并通過系統(tǒng)的可視化展示模塊對(duì)執(zhí)行過程進(jìn)行監(jiān)督.飛行員則負(fù)責(zé)應(yīng)急處理以及示教工作.

如圖6所示,虛實(shí)系統(tǒng)之間每個(gè)環(huán)節(jié)均有大量的數(shù)據(jù)流入流出,其過程由平行系統(tǒng)的幾個(gè)關(guān)鍵技術(shù)所驅(qū)動(dòng),這也是平行系統(tǒng)與自適應(yīng)控制或模型預(yù)測控制的區(qū)別所在.

4 平行機(jī)群關(guān)鍵技術(shù)

4.1 平行協(xié)同感知

《孫子謀攻篇》說到“知己知彼,百戰(zhàn)不殆;不知彼而知己,一勝一負(fù);不知彼,不知己,每戰(zhàn)必殆”,凸顯出獲取情報(bào)以及自身狀態(tài)對(duì)于軍事對(duì)抗的重要性,前者是無人機(jī)集群的強(qiáng)項(xiàng),而后者則是無人機(jī)集群面臨的主要技術(shù)挑戰(zhàn)之一.

軍事無人機(jī)的感知技術(shù)多樣,包括從小微型傳感器到大規(guī)模偵查裝備,涉及可見光、紅外、綜合孔徑雷達(dá)(SAR)、多光譜、敵/我識(shí)別器等[46],需要解決包括偵查數(shù)據(jù)快速處理、數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估、多源信息融合等關(guān)鍵問題.由于實(shí)際戰(zhàn)場環(huán)境的復(fù)雜性,傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理方式,如手動(dòng)設(shè)計(jì)的信號(hào)特征由于模型規(guī)模的限制,難以覆蓋復(fù)雜環(huán)境對(duì)應(yīng)的特征空間.而近年來興起的深度學(xué)習(xí)方法依賴大量標(biāo)定樣本,能夠覆蓋更大的特征空間,但是其需要大量樣本累積,特別是其標(biāo)定階段依賴大量人力物力.因而,為了建立可以有效應(yīng)對(duì)復(fù)雜環(huán)境中的多機(jī)協(xié)同感知模型,需要建立規(guī)模足夠大且具有足夠多樣性的數(shù)據(jù)集,所以我們可以訴諸于平行感知方法.

平行感知旨在通過建立人工場景,模擬和替代復(fù)雜環(huán)境中的真實(shí)場景,利用虛擬傳感方法渲染生成宏大、多樣的人工數(shù)據(jù)集,從而為機(jī)器學(xué)習(xí)方法提供數(shù)據(jù)支撐.如圖6所示,實(shí)際系統(tǒng)與虛擬系統(tǒng)的狀態(tài)估計(jì)過程均由平行感知驅(qū)動(dòng).而平行協(xié)同感知?jiǎng)t是多個(gè)無人機(jī)相互協(xié)同對(duì)自身以及其他無人機(jī)狀態(tài)估計(jì)的支撐技術(shù).以平行視覺[47]為例,通過構(gòu)建色彩逼真的人工場景,模擬實(shí)際場景中可能出現(xiàn)的環(huán)境條件,并且自動(dòng)得到精確的標(biāo)注信息.結(jié)合大規(guī)模的人工場景數(shù)據(jù)集和適當(dāng)規(guī)模的實(shí)際場景數(shù)據(jù)集,能夠訓(xùn)練出更有效的機(jī)器學(xué)習(xí)和視覺計(jì)算模型.利用人工場景,能夠進(jìn)行各種計(jì)算實(shí)驗(yàn),全面評(píng)價(jià)視覺算法在復(fù)雜環(huán)境下的有效性,或者優(yōu)化設(shè)置模型的自由參數(shù).如果將視覺模型在實(shí)際場景與人工場景中平行執(zhí)行,使模型訓(xùn)練和評(píng)估在線化、長期化,則能夠持續(xù)優(yōu)化視覺系統(tǒng),提高其在復(fù)雜環(huán)境下的運(yùn)行效果.2017年,王坤峰等人建立了Parallel Eye數(shù)據(jù)集[48],如圖7所示,通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了平行視覺方法對(duì)于產(chǎn)生海量有標(biāo)注學(xué)習(xí)樣本的可行性,及其對(duì)于一定程度上提升現(xiàn)有計(jì)算機(jī)視覺模型的有效性.

4.2 平行學(xué)習(xí)

長久以來,對(duì)于無人機(jī)、機(jī)器人或武器裝備的控制往往仍停留在簡單控制方法,如PID、線性反饋、線性二次型控制等.然而隨著人們對(duì)于自主武器的需求日漸迫切,簡單控制方法往往難以滿足復(fù)雜戰(zhàn)場環(huán)境中智能決策的需要.近年來,隨著機(jī)器學(xué)習(xí)取得了長足發(fā)展,特別是深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)在機(jī)器人控制、圍棋、游戲、交通等諸多領(lǐng)域中得到成功應(yīng)用,一些機(jī)器學(xué)習(xí)方法開始應(yīng)用于無人機(jī)或地面無人車的控制.然而,機(jī)器學(xué)習(xí)仍然受到兩方面限制,使得其難以在復(fù)雜系統(tǒng)中真正得到應(yīng)用.首先,機(jī)器人在狀態(tài)與行為空間的探索受到諸多限制,使其難以創(chuàng)造一些數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)算法所需的大數(shù)據(jù);其次,對(duì)于如何在復(fù)雜系統(tǒng)中應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)方法仍缺少理論指引.

對(duì)于解決第一個(gè)問題,大多數(shù)強(qiáng)化學(xué)習(xí)研究中將探索空間從實(shí)際空間轉(zhuǎn)移到仿真空間,并在仿真空間通過大量試錯(cuò)學(xué)習(xí)或模仿學(xué)習(xí)等方法得到控制策略,最終遷移到實(shí)際機(jī)器人上.如Pfeiffer等[49]使用Stage/ROS環(huán)境,利用MoveIt路徑規(guī)劃器作為專家數(shù)進(jìn)行模仿學(xué)習(xí).Long等[50]在Stage環(huán)境中中通過TRPO強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法訓(xùn)練基于雷達(dá)的多車輛的分布式避障策略,并展示了其方法對(duì)于100輛車輛會(huì)車避讓情景的有效性.文獻(xiàn)[51]則在ROS/Gazebo環(huán)境中通過監(jiān)督學(xué)習(xí)得到基于雷達(dá)的避障策略.然而以上策略仍存在現(xiàn)實(shí)偏差(Reality-Gap)問題,雖然在遷移過程中必須經(jīng)過領(lǐng)域適應(yīng)(Domain Adaptation)處理,仍難以保證虛擬與現(xiàn)實(shí)的無偏性或一致性.

為解決以上問題,文獻(xiàn)[52]提出了平行學(xué)習(xí)理論框架.概括而言,平行學(xué)習(xí)理論使用預(yù)測學(xué)習(xí)解決如何隨時(shí)間發(fā)展對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行探索;使用集成學(xué)習(xí)解決如何在空間分布上對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行探索;使用指示學(xué)習(xí)解決如何探索數(shù)據(jù)生成的方向.文章通過基于小樣本數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)的無人車停車問題展示了其有效性.

4.3 平行網(wǎng)絡(luò)

在多無人機(jī)協(xié)同作戰(zhàn)的過程中,網(wǎng)絡(luò)通信是支撐其編隊(duì)、數(shù)據(jù)互傳、遠(yuǎn)程操控的支撐技術(shù).穩(wěn)定的網(wǎng)絡(luò)通信是在復(fù)雜環(huán)境中作業(yè)時(shí),無人機(jī)與無人機(jī)、無人機(jī)與地面站之間的互聯(lián)互通的保證.雖然平行無人機(jī)系統(tǒng)在實(shí)際無人機(jī)本地也保留一套控制循環(huán),可以在通信質(zhì)量較差、甚至失去通信能力的情況下按照已下載控制策略與算法繼續(xù)執(zhí)行任務(wù),但同時(shí)也失去了虛實(shí)互動(dòng)能力,從而失去了由虛實(shí)互動(dòng)帶來的智能性與適應(yīng)性.因而平行無人機(jī)系統(tǒng)仍需要盡可能穩(wěn)定可靠的通信環(huán)境.

無人機(jī)集群的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)中,對(duì)于網(wǎng)絡(luò)服務(wù)的要求逐漸改變,具體體現(xiàn)在數(shù)據(jù)由單薄變換為豐富,使用要求由靜態(tài)變化為動(dòng)態(tài),連接由固定轉(zhuǎn)變?yōu)橐苿?dòng),甚至基站都需要成為移動(dòng)基站.此外,由于無人機(jī)集群在戰(zhàn)場中的定位主要為消耗品,用以提供戰(zhàn)場支援、掩護(hù)、突防等任務(wù),因而其網(wǎng)絡(luò)設(shè)備也應(yīng)保持成本低廉、工藝簡單、裝備調(diào)試容易的特點(diǎn)[15].考慮到網(wǎng)絡(luò)侵入已作為反無人機(jī)的主要手段之一,我們還需要無人機(jī)網(wǎng)絡(luò)具有一定的保密性和安全性.由此,我們需要平行網(wǎng)絡(luò)技術(shù)作為平行多無人機(jī)系統(tǒng)的技術(shù)支撐.

目前,網(wǎng)絡(luò)通信業(yè)界的注意力集中在如何從傳統(tǒng)以太網(wǎng)軟件定義的網(wǎng)絡(luò)(SDN)以及網(wǎng)絡(luò)功能虛擬化(NFV)的方向發(fā)展,這可以理解為平行網(wǎng)絡(luò)的一種特殊手段.文獻(xiàn)[53]提出了平行網(wǎng)絡(luò)的概念,其架構(gòu)[54]如圖8所示.平行網(wǎng)絡(luò)由人工網(wǎng)絡(luò)、計(jì)算實(shí)驗(yàn)和平行執(zhí)行3部分組成,通過人工網(wǎng)絡(luò)與實(shí)際網(wǎng)絡(luò)平行互動(dòng)實(shí)現(xiàn)對(duì)網(wǎng)絡(luò)設(shè)備的自動(dòng)化配置,從而提高網(wǎng)絡(luò)資源實(shí)時(shí)調(diào)度,提高網(wǎng)絡(luò)的速度、安全性和穩(wěn)定性,可以有效應(yīng)對(duì)多無人機(jī)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)難管理、易變化、難預(yù)測的特性.

4.4 平行區(qū)塊鏈

區(qū)塊鏈技術(shù)起源于2008年,作為新興數(shù)字加密貨幣比特幣的底層支撐技術(shù),并隨著比特幣的熱潮引起眾多專家學(xué)者的興趣,成為近年來金融科技與互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的熱點(diǎn)問題[55].區(qū)塊鏈的根本特征是去中心化,采用P2P對(duì)等網(wǎng)絡(luò),通過分布式共識(shí)機(jī)制實(shí)現(xiàn)相互協(xié)調(diào)協(xié)作[56].

區(qū)塊鏈技術(shù)的去中心化特征,使其對(duì)于多無人機(jī)集群系統(tǒng)具有重要應(yīng)用價(jià)值.首先,多無人機(jī)集群,特別是微小型無人機(jī)蜂群,因其成本及載荷等問題,往往作為戰(zhàn)爭消耗品使用且自身不具備維護(hù)大量數(shù)據(jù)的能力.因此,使用區(qū)塊鏈技術(shù),可實(shí)現(xiàn)偵查情報(bào)的分布式儲(chǔ)存,提升因?yàn)閾p毀、失聯(lián)造成的偵測數(shù)據(jù)缺失等問題.其次,使用電子戰(zhàn)欺騙手段已成為反無人機(jī)集群的重要技術(shù)之一,因而需要使用區(qū)塊鏈技術(shù)采用分布式共識(shí)機(jī)制及時(shí)識(shí)別并驅(qū)逐編隊(duì)中的惡意無人機(jī),保持編隊(duì)可靠性和穩(wěn)定性.

然而,區(qū)塊鏈相關(guān)理論研究仍處于起步階段,對(duì)于共識(shí)算法、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、激勵(lì)機(jī)制問題等核心要素尚處于探索階段.因此,文獻(xiàn)[57]提出平行區(qū)塊鏈技術(shù),為區(qū)塊鏈技術(shù)提供一套可計(jì)算、可實(shí)現(xiàn)與可比較的描述、預(yù)測、引導(dǎo)決策方法.形成的物聯(lián)區(qū)塊鏈技術(shù)(Blockchains of Things)可以以安全可信的方式監(jiān)控實(shí)際無人機(jī)及其設(shè)備的整個(gè)生命周期.

5 平行機(jī)群的未來應(yīng)用

5.1 協(xié)同偵查

情報(bào)偵查、戰(zhàn)場監(jiān)視和地形測繪是目前軍用無人機(jī)的主要作戰(zhàn)方式之一.無人機(jī)可以通過飛抵?jǐn)耻娔繕?biāo)上空進(jìn)行偵查,將目標(biāo)實(shí)時(shí)的圖像等信息傳送回指揮部,用于制定作戰(zhàn)計(jì)劃.無人機(jī)集群可以通過多架無人機(jī)相互配合,實(shí)現(xiàn)單無人機(jī)偵查所不具備的能力或大幅度提升偵查效果.具體表現(xiàn)為,多無人機(jī)可同時(shí)偵查的范圍更廣,傳感數(shù)據(jù)類型更豐富,可同時(shí)捕獲大量目標(biāo),對(duì)關(guān)鍵區(qū)域或關(guān)鍵目標(biāo)實(shí)行不間斷全天候監(jiān)視,可以施行對(duì)目標(biāo)多角度監(jiān)控,避免出現(xiàn)遮擋導(dǎo)致丟失以及對(duì)于單架無人機(jī)故障表現(xiàn)出一定的魯棒性[46].傳統(tǒng)無人機(jī)協(xié)同控制管理方法難以應(yīng)對(duì)編隊(duì)中無人機(jī)數(shù)量上升造成的計(jì)算規(guī)模呈指數(shù)增長的問題,難以滿足多維協(xié)同動(dòng)態(tài)規(guī)劃的需求,因而通過引入平行機(jī)群,將計(jì)算資源轉(zhuǎn)移至云端,實(shí)現(xiàn)海量偵查數(shù)據(jù)在云端處理,以及對(duì)多機(jī)協(xié)同偵查在線任務(wù)分配與航跡規(guī)劃問題.

5.2 協(xié)同突防

無人機(jī)以其成本低廉,零人員傷亡風(fēng)險(xiǎn)的特點(diǎn)非常適于危險(xiǎn)條件下執(zhí)行任務(wù).無人機(jī)集群在攻擊敵軍重點(diǎn)目標(biāo)時(shí)往往受到殲擊機(jī)、地空導(dǎo)彈和高射火炮組成的三層防御體系,特別是面臨突然探測到敵方搜索雷達(dá)的威脅時(shí),需要采取應(yīng)對(duì)策略以保證整個(gè)團(tuán)隊(duì)的安全性[58],或?qū)崿F(xiàn)最小犧牲的前提下確保完成任務(wù).在協(xié)同突防過程中,涉及多無人機(jī)協(xié)同航跡規(guī)劃、協(xié)同目標(biāo)搜索以及協(xié)同電子戰(zhàn)干擾等技術(shù).協(xié)同突防過程中,需要無人機(jī)集群進(jìn)行機(jī)動(dòng)靈活的隊(duì)形變換[59]、執(zhí)行主動(dòng)式或被動(dòng)式電子干擾,誘騙敵方雷達(dá)形成視野盲區(qū),同時(shí)釋放低價(jià)值干擾物吸引敵方高價(jià)值防空火力,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)編隊(duì)突防.協(xié)同突防中的軌跡規(guī)劃不僅需要考慮三維空間,還要考慮時(shí)間維度,即多無人機(jī)能夠在同一規(guī)定時(shí)間到達(dá)指定地點(diǎn)形成編隊(duì)[60].目前集群突防技術(shù)主要依賴預(yù)先編程的航跡規(guī)劃以規(guī)避已知的敵方雷達(dá),難以適應(yīng)動(dòng)態(tài)變換的戰(zhàn)場形勢,對(duì)于因?yàn)橥话l(fā)狀況引起的需要隊(duì)形拆分、重建、保持、切換的需求也束手無策.平行機(jī)群通過海量計(jì)算針對(duì)突發(fā)場景進(jìn)行評(píng)估,可以依據(jù)偵測信息預(yù)估敵方防空雷達(dá)分布,制定導(dǎo)航策略,也可以在突然探測到敵方雷達(dá)威脅時(shí)即時(shí)調(diào)整控制策略,以動(dòng)態(tài)靈活的方式調(diào)整編隊(duì)隊(duì)形與作戰(zhàn)方式.

5.3 協(xié)同電子戰(zhàn)干擾

電子戰(zhàn)是指利用電磁能或定向控制電子頻譜攻擊敵方,包括電子攻擊、電子防護(hù)和電子支援3種作戰(zhàn)方式,其中電子戰(zhàn)攻擊一般使用電磁能、定向能或反輻射武器攻擊敵方設(shè)備或裝備,以削弱或壓制敵方雷達(dá)、防空導(dǎo)彈或使用一次性干擾物等對(duì)自身進(jìn)行防護(hù),而電子支援作戰(zhàn)則通過搜索、捕獲、定位敵方雷達(dá)的輻射源從而制定作戰(zhàn)行動(dòng)[61].無人機(jī)機(jī)體一般較小,載荷能力受限,其火力毀傷能力相較于傳統(tǒng)戰(zhàn)術(shù)武器較弱.但其往往可以作為重要的電子戰(zhàn)裝備,與傳統(tǒng)火力配合,實(shí)施電子戰(zhàn).無人機(jī)電子戰(zhàn)主要面臨感知與定位、振蕩同步、敵我識(shí)別的挑戰(zhàn),平行機(jī)群系統(tǒng)可以引入多源情報(bào)輔助其進(jìn)行戰(zhàn)場定位,并基于協(xié)同控制調(diào)節(jié)天線同步,以及基于平行區(qū)塊鏈技術(shù)進(jìn)行敵我識(shí)別.

5.4 反無人機(jī)蜂群武器研制

針對(duì)無人機(jī)蜂群的防御已成為各國棘手的問題,特別是反恐作戰(zhàn)中,由于無人機(jī)的廉價(jià)、簡易,僅使用很少的火力就能造成很大恐慌,使得許多傳統(tǒng)防空作戰(zhàn)方式對(duì)其束手無策.目前反無人機(jī)武器包括激光武器,彈幕武器,無線電槍等[62],由于缺乏對(duì)操作人員的統(tǒng)籌管理,其響應(yīng)速度往往遠(yuǎn)低于敵方無人機(jī)集群,因而處于被動(dòng)應(yīng)對(duì)的地位[63].使用平行多無人機(jī)系統(tǒng)可以依據(jù)戰(zhàn)場形勢預(yù)估敵方無人機(jī)的攻擊策略,提前制定應(yīng)對(duì)方案并機(jī)動(dòng)調(diào)整.多無人機(jī)平行系統(tǒng)還可以通過其與平行軍事體系的緊密聯(lián)系,通過平行情報(bào)系統(tǒng)預(yù)先對(duì)敵攻擊目標(biāo)進(jìn)行預(yù)測,將作戰(zhàn)評(píng)估結(jié)果及時(shí)反饋給平行指揮系統(tǒng)或調(diào)度其他自主裝備.

5.5 無人機(jī)集群對(duì)抗

在眾多反無人機(jī)技術(shù)中,以無人機(jī)集群對(duì)入侵的無人機(jī)集群進(jìn)行攔截被認(rèn)為是最有效的[64].無人機(jī)集群對(duì)抗涉及大規(guī)模無人機(jī)管理、自主編隊(duì)飛行、集群感知與態(tài)勢共享等技術(shù)[65].針對(duì)無人機(jī)集群對(duì)抗的研究現(xiàn)在仍處于起步階段,往往運(yùn)用博弈論[66]、微分博弈[67]或無人機(jī)級(jí)別的多智能體建模方法基于對(duì)于無人機(jī)的簡化、抽象數(shù)學(xué)模型針對(duì)特定作戰(zhàn)問題求解,缺乏實(shí)用性與靈活性.因而我們需要使用平行機(jī)群系統(tǒng),通過對(duì)敵我無人機(jī)集群及戰(zhàn)場環(huán)境進(jìn)行數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的描述,通過計(jì)算實(shí)驗(yàn)預(yù)測對(duì)抗效果并依此優(yōu)化調(diào)整策略,最終以平行執(zhí)行方式引導(dǎo)我方無人機(jī)集群以機(jī)動(dòng)靈活優(yōu)化的方式取得對(duì)敵方無人機(jī)的優(yōu)勢.

6 結(jié)論

平行機(jī)群是基于平行理論的ACP方法在多架無人機(jī)組成的新一代無人機(jī)集群管理與控制系統(tǒng).本文介紹了平行多無人機(jī)系統(tǒng)的理論基礎(chǔ)及其數(shù)字四胞胎結(jié)構(gòu),討論了其以描述、預(yù)測、引導(dǎo)三步為核心的滾動(dòng)優(yōu)化流程,指出了平行機(jī)群系統(tǒng)的多項(xiàng)支撐技術(shù),并展望了系統(tǒng)在未來戰(zhàn)場中的應(yīng)用前景.在不同戰(zhàn)場場景中,平行機(jī)群有效成為一個(gè)整體,將戰(zhàn)場環(huán)境的多元偵察信息上傳到云端,由云端根據(jù)計(jì)算結(jié)果調(diào)整作戰(zhàn)策略并引導(dǎo)戰(zhàn)事發(fā)展,極大提升了平行機(jī)群系統(tǒng)的管理與控制能力.通過融入平行軍事體系,使多無人機(jī)集群系統(tǒng)更加智能,能夠極大延伸我軍的作戰(zhàn)體系,將在我國國防建設(shè)進(jìn)程中發(fā)揮重要作用.