學(xué)喆 張岳 陳軍

摘要：為了減少無人機與有人機的頻繁交互，本文提出無人-有人機混合主動式交互決策模型方法。首先，采用基于規(guī)則的模糊認(rèn)知圖（RBFCM），構(gòu)建決策任務(wù)選擇規(guī)則庫，實現(xiàn)決策任務(wù)的快速選擇；其次，根據(jù)決策任務(wù)、無人機狀態(tài)和當(dāng)前戰(zhàn)場態(tài)勢，考慮到戰(zhàn)場信息的不確定性，構(gòu)建基于模糊灰色認(rèn)知圖（FGCM）的協(xié)同決策需求推理模型；最后，根據(jù)協(xié)同決策需求程度和有人機（飛行員）的任務(wù)負(fù)荷水平等信息，采用模糊認(rèn)知圖（FCM）建立交互方式?jīng)Q策模型。其中，在協(xié)同決策需求推理模型和交互方式?jīng)Q策模型中引入粒子群算法（PSO）學(xué)習(xí)模型的權(quán)重矩陣，使權(quán)重矩陣更加客觀。通過仿真試驗，驗證了無人-有人機混合主動式交互決策模型方法的有效性和可靠性。該模型可以實現(xiàn)從決策任務(wù)的快速選擇到交互方式的自主決策，為無人-有人機混合主動式交互決策研究提供新思路。

關(guān)鍵詞：混合主動式；人機協(xié)同；交互決策；模糊認(rèn)知圖；粒子群算法

中圖分類號：V19文獻標(biāo)識碼：ADOI：10.19452/j.issn1007-5453.2022.05.007

有人機與無人機協(xié)同可以實現(xiàn)兩者的優(yōu)勢互補，提升編隊的整體作戰(zhàn)效能，它是未來空戰(zhàn)的重要樣式[1-2]。其中，無人機與有人機的交互活動貫穿協(xié)同探測、任務(wù)規(guī)劃、協(xié)同控制、協(xié)同攻擊等任務(wù)環(huán)節(jié)[3-7]。為了減少頻繁交互、降低飛行員的任務(wù)負(fù)荷，無人機應(yīng)充分發(fā)揮自主潛能，根據(jù)人-機-環(huán)狀態(tài)自主地選擇應(yīng)該執(zhí)行的決策任務(wù)，推理該決策任務(wù)的協(xié)同需求，進而確定與有人機的具體交互方式。這種混合主動式的交互決策模式適用于具有較高自主水平的無人機與有人機的協(xié)同，有助于提升智能人機系統(tǒng)的融合交互水平[8-11]。

目前，國內(nèi)外學(xué)者主要對混合主動交互模式下的協(xié)同控制等具體問題開展了研究，如Clare等[12]使用混合主動方式實現(xiàn)了多個無人駕駛車輛的自動任務(wù)分配和調(diào)度，操作員只在必要時處理不可預(yù)見的問題。Schmitt等[13]研究了有人機/無人機系統(tǒng)中混合主動式交互的方法，使無人機可協(xié)助有人機實現(xiàn)任務(wù)規(guī)劃和管理。吳立珍等[14]建立了基于多模態(tài)交互的多無人機混合主動控制系統(tǒng)，根據(jù)決策等級和多任務(wù)動態(tài)分配原則切換人的控制權(quán)限和無人機的控制權(quán)限，實現(xiàn)操作員對多無人機的混合主動控制。但對于無人-有人機混合主動式的交互決策問題研究比較少。

混合主動式交互決策是指無人機能夠根據(jù)自身狀態(tài)、有人機（包括飛行員）狀態(tài)，以及作戰(zhàn)任務(wù)使命要求，自主確定其應(yīng)執(zhí)行的決策任務(wù)，推理該決策任務(wù)的交互需求，進而選擇采用何種方式與有人機進行交互。它可以有效發(fā)揮無人機的智能決策推理能力，減少與有人機的交互頻次，降低飛行員任務(wù)負(fù)荷，促使無人機的角色從有人機“聽命的隨從”轉(zhuǎn)變?yōu)椤爸艺\的伙伴”，非常符合未來高端無人機和先進有人機的協(xié)同決策技術(shù)發(fā)展趨勢。

因此，本文擬采用基于規(guī)則的模糊認(rèn)知圖，實現(xiàn)無人機決策任務(wù)的快速選擇；考慮到復(fù)雜戰(zhàn)場的不確定性，擬運用模糊灰色認(rèn)知圖實現(xiàn)協(xié)同決策需求的智能推理，并基于無人機自主級別劃分標(biāo)準(zhǔn)建立交互方式?jīng)Q策模型。在建模過程中，需要充分發(fā)揮先驗知識和可用數(shù)據(jù)的作用，提高交互決策模型的有效性和可靠性。

1 FCM及其擴展模型

1.1模糊認(rèn)知圖

模糊認(rèn)知圖（fuzzy cognitive map，F(xiàn)CM），是一種較理想的、可用于建模和模擬動態(tài)系統(tǒng)知識表示和決策支持的工具。經(jīng)典FCM模型由概念節(jié)點、有向弧及其關(guān)聯(lián)權(quán)值矩陣組成。節(jié)點表示系統(tǒng)的屬性、特征、性能等；有向弧表示節(jié)點間的影響關(guān)系，其影響程度由關(guān)聯(lián)權(quán)值矩陣描述，通過各概念之間的因果關(guān)系以及相互作用來模擬復(fù)雜系統(tǒng)行為，如圖1所示。

由于FCM建模方法簡單、靈活，容易引入其他智能方法和學(xué)習(xí)算法，以及在不同應(yīng)用場景良好的適應(yīng)性和易用性，使得FCM的發(fā)展迅速，衍生出許多FCM擴展模型[15]，主要包括基于規(guī)則的模糊認(rèn)知圖[16]、模糊灰色認(rèn)知圖[17]、直覺模糊認(rèn)知圖[18]、動態(tài)模糊認(rèn)知圖[19]，并且在人機協(xié)同領(lǐng)域取得了廣泛應(yīng)用[20-21]。

1.2兩種模糊認(rèn)知圖的擴展形式

2混合主動式交互決策模型架構(gòu)

無人-有人機混合主動式交互決策模型架構(gòu)如圖3所示。模型主要包括決策任務(wù)選擇模型、協(xié)同決策需求推理模型和交互方式?jīng)Q策模型。

為了實現(xiàn)無人機對決策任務(wù)的快速選擇，采用RBFCM模型方法對決策任務(wù)選擇進行建模。其中，輸入節(jié)點集合主要來源于戰(zhàn)場態(tài)勢CEnv、無人機狀態(tài)CUAV和有人機的狀態(tài)CMAV。初始選擇模糊規(guī)則集R（·）由專家知識庫構(gòu)建，可采用知識圖譜的方法抽取獲得[22]。輸出節(jié)點集合為決策任務(wù)類型CDecisionTask，可以引入規(guī)則評價值支持模糊規(guī)則的學(xué)習(xí)更新，如圖4所示。

針對復(fù)雜戰(zhàn)場環(huán)境的不確定性特征，采用FGCM對協(xié)同決策需求推理進行建模；從協(xié)同決策需求程度CDemand、飛行員任務(wù)負(fù)荷水平CMissionLoad和無人機自主等級CLOA等方面構(gòu)建交互方式?jīng)Q策模型，如圖5所示。模型的參數(shù)可以采用粒子群算法（PSO）進行學(xué)習(xí)，減小模型實際輸出與期望輸出之間的誤差，并利用歷史數(shù)據(jù)樣本學(xué)習(xí)優(yōu)化權(quán)重矩陣。DB90CEC3-3942-44E5-ABC4-FEBBBB41B9CA

3決策任務(wù)選擇模型

基于“觀察-判斷-決策-行動”（OODA）的任務(wù)回路，一般無人機可選擇的決策任務(wù)主要為：目標(biāo)確定、威脅判斷、航路選擇、機動決策、攻擊判斷等[23]。從戰(zhàn)場態(tài)勢、無人機狀態(tài)和有人機狀態(tài)三個方面提取特征因素作為模型節(jié)點，如圖4所示構(gòu)建基于RBFCM的決策任務(wù)選擇模型。

戰(zhàn)場態(tài)勢包括地形、氣象以及電磁三個特征因素，其模糊化表征見表1。

無人機狀態(tài)包括自主等級、資源水平和智能水平三個特征因素。表2為改進的LOA劃分標(biāo)準(zhǔn)，能與有人機協(xié)同決策的無人機自主等級最高應(yīng)達(dá)到IV-V級，具備同意管理或例外管理模式。

無人機資源水平是指物理域中無人機所固有的、基于其裝備水平的任務(wù)活動實施能力。資源支持為定值，僅受其裝備水平影響，從無人機機動性、探測能力、通信中繼能力、續(xù)航能力、戰(zhàn)斗能力、交互能力、協(xié)作能力、電磁能力等方面綜合考慮，將資源水平模糊化為[0，1]之間的5個等級。無人機智能水平指認(rèn)知域內(nèi)無人機觀察、認(rèn)知、分析、計劃、決定、行動、溝通方面智能水平的支持能力。綜合考慮上述因素，同樣將其智能水平模糊化為[0，1]之間的5個等級。

在不同的特征因素下，無人機最適合執(zhí)行的決策任務(wù)也不同。例如，當(dāng)環(huán)境條件惡劣、無人機自主等級較低且有人機飛行員任務(wù)負(fù)荷較重時，無人機適合執(zhí)行無須操作員授權(quán)、危險系數(shù)和對智能水平要求較低的航路選擇等決策任務(wù)。

特征因素模糊化值可用編碼的形式表示，方便RBFCM的推理，如圖6所示。用5維矢量表示一個特征因素在[0，1]區(qū)間上的表現(xiàn)情況。例如，航路選擇中特征因素地形的編碼為[1，1，1，0，0]表示在航路選擇決策任務(wù)中地形相對平坦，分布在前三個模糊區(qū)間。根據(jù)專家先驗知識構(gòu)建決策任務(wù)選擇RBFCM模型的初始規(guī)則，見表3。

4協(xié)同決策需求推理模型

從使命任務(wù)、無人機狀態(tài)和戰(zhàn)場態(tài)勢三個方面提取特征因素，構(gòu)建基于FGCM的協(xié)同決策需求推理模型，并采用灰數(shù)的方式量化特征參數(shù)。

任務(wù)使命決定了任務(wù)的復(fù)雜度，根據(jù)不同任務(wù)類型的側(cè)重點，模糊量化任務(wù)復(fù)雜度見表4。

無人機狀態(tài)從物理域、認(rèn)知域、信息域三個方面的需求進行描述。（1）物理域：無人機的需求體現(xiàn)在機動性、探測能力、通信中繼能力、續(xù)航能力、戰(zhàn)斗能力、交互能力、協(xié)作能力、電磁能力等資源水平的支持上，用Lp表示。（2）認(rèn)知域：無人機的需求體現(xiàn)在觀察、認(rèn)知、分析、計劃、決定、行動、溝通方面智能水平的支持上，用Lc表示。（3）信息域：將無人機抽象為節(jié)點，無人機間信息傳遞方向表示節(jié)點連接關(guān)系，主要從時效和安全角度考慮無人機信息傳遞拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)所產(chǎn)生的作戰(zhàn)效益。

戰(zhàn)場態(tài)勢方面與表2選取的特征相同，不同的是它們的取值不再是一個確定的數(shù)，而是一個灰度區(qū)間。根據(jù)選取的特征因素及其影響關(guān)系，構(gòu)建基于FGCM的協(xié)同決策需求推理模型如圖7所示。其中，各節(jié)點含義見表5。模型初始權(quán)重矩陣確定如下

5交互方式?jīng)Q策模型

基于FCM構(gòu)建的交互方式?jīng)Q策模型選取協(xié)同決策需求程度C1、當(dāng)前無人機自主等級C2、飛行員的任務(wù)負(fù)荷水平C3三個因素為輸入節(jié)點，推理結(jié)果由節(jié)點C4輸出，并通過兩個門限參數(shù)ε和δ將結(jié)果映射到三種交互方式：協(xié)同決策、同意管理、例外管理。門限參數(shù)可通過數(shù)據(jù)樣本學(xué)習(xí)調(diào)整。決策推理模型如圖9所示。

在同意管理和例外管理的無人-有人機交互方式下，有人機不參與無人機自主決策，只負(fù)責(zé)對無人機上報的決策方案進行批準(zhǔn)或默認(rèn)，此時無人機的決策自主等級處于IV-V級。在協(xié)同決策交互方式中，由于決策條件的不充分，導(dǎo)致無人機要么無法給出決策結(jié)果，要么只能列出可能的所有決策方案或是若干最可行的決策方案，此時無人機的決策自主等級處于I-III級，需要請求有人機干預(yù)其自主決策活動。

在數(shù)據(jù)樣本的支持下，同樣可以采用PSO算法優(yōu)化交互方式?jīng)Q策模型的權(quán)重矩陣。與FGCM模型不同的是，F(xiàn)CM模型的PSO算法個體由模型中的非零權(quán)值組成，由于權(quán)重矩陣的非零值有5個，為了進一步提高模型的客觀性，將兩個門限參數(shù)ε和δ也作為學(xué)習(xí)的參數(shù)，但要滿足0<ε<δ<1。因此，個體編碼長度為7位。由FCM和兩個門限參數(shù)ε和δ的定義可知，在種群的初始化和迭代過程中，每一位權(quán)值在[-1， 1]。

6仿真試驗

6.1決策任務(wù)選擇模型驗證

基于RBFCM的決策任務(wù)選擇模型的驗證主要考察規(guī)則集是否完備且無沖突。

由表3易知，對于任意輸入組合都有決策任務(wù)與之對應(yīng)，所以規(guī)則是完備的。

對于沖突的檢驗，采取遍歷所有輸入組合的方法。按照規(guī)則表進行推理，找出沖突的輸入組合并根據(jù)沖突的結(jié)果對規(guī)則進行調(diào)整。經(jīng)過檢驗發(fā)現(xiàn)目標(biāo)確定和機動決策存在沖突，對相應(yīng)的規(guī)則進行調(diào)整，通過完備性和無沖突檢驗的規(guī)則集見表6（加粗部分為調(diào)整之后）。DB90CEC3-3942-44E5-ABC4-FEBBBB41B9CA

根據(jù)調(diào)整后的規(guī)則表，可以獲得每種決策任務(wù)下各項特征參數(shù)的分布區(qū)間。以航路選擇為例，其特征參數(shù)的分布區(qū)間如圖10所示。根據(jù)特征參數(shù)的分布區(qū)間圖，可以直觀地看出模糊規(guī)則下不同決策任務(wù)的特征參數(shù)分布特點，根據(jù)調(diào)整后完備、無沖突的RBFCM模型，可以實現(xiàn)快速的決策任務(wù)選擇。

6.2協(xié)同決策需求模型驗證

根據(jù)數(shù)據(jù)樣本學(xué)習(xí)、調(diào)整權(quán)重矩陣，當(dāng)訓(xùn)練集上的誤差滿足設(shè)計要求時，將此時的權(quán)重矩陣作為最終矩陣。訓(xùn)練樣本示例見表7（訓(xùn)練樣本為收集到的歷史數(shù)據(jù)，故均為精確值且經(jīng)過歸一化處理）。設(shè)置PSO算法的種群大小為500，慣性因子取為1，學(xué)習(xí)因子取為2。為防止粒子更新步長過大，設(shè)置粒子最大速度為0.1，最大迭代步數(shù)300步。在學(xué)習(xí)過程中，對于超出限定范圍的個體進行重新初始化，30組訓(xùn)練數(shù)據(jù)下，由于前10步誤差與后面的誤差不是同一量級，為了便于觀察判斷，從第11步開始繪制樣本擬合誤差下降曲線，如圖11所示。

經(jīng)過300步的訓(xùn)練，誤差下降到非常小的范圍內(nèi)，此時得到FGCM模型的最終權(quán)重矩陣如下（結(jié)果精確到小數(shù)點后兩位）。

可見，采用PSO算法，收斂快，效率高，權(quán)值矩陣的學(xué)習(xí)提高了模型的客觀性。

6.3交互方式?jīng)Q策模型驗證

基于FCM的交互方式?jīng)Q策模型的權(quán)重矩陣同樣采用PSO算法進行學(xué)習(xí)。與協(xié)同決策需求推理FGCM模型不同的是，F(xiàn)GCM的權(quán)重矩陣是在專家給定的初始權(quán)值基礎(chǔ)上進行學(xué)習(xí)、調(diào)整，目標(biāo)函數(shù)是訓(xùn)練樣本的實際輸出與期望輸出之間的誤差，而這里的初始矩陣需要隨機生成，目標(biāo)函數(shù)為樣本數(shù)據(jù)中的交互方式?jīng)Q策正確率，其訓(xùn)練樣本示例見表8（數(shù)據(jù)均經(jīng)過歸一化處理）。

同樣設(shè)置PSO算法的種群大小為500，慣性因子取為1，學(xué)習(xí)因子取為2。為防止粒子更新步長過大，設(shè)置粒子最大速度為0.1，最大迭代步數(shù)500步。在學(xué)習(xí)過程中，對于超出限定范圍的個體進行重新初始化，30組訓(xùn)練數(shù)據(jù)下，訓(xùn)練準(zhǔn)確率如圖12所示。

此時，兩個門限參數(shù)分別為0.31、0.65，交互方式?jīng)Q策模型的準(zhǔn)確率達(dá)到95%。

使用20組測試數(shù)據(jù)進行推理，三種交互方式分布如圖13所示。在不同的情況下，無人機根據(jù)無人機自主等級、協(xié)同決策需求程度以及飛行員的任務(wù)負(fù)荷水平的不同，推理出適合此情境下的交互方式。例如，在無人機自主等級高而協(xié)同決策需求程度以及飛行員的任務(wù)負(fù)荷水平低時，選擇例外管理交互方式。而在傳統(tǒng)的交互方式中，不同情況下無人機均采用同一種交互方式，缺乏針對性，導(dǎo)致飛行員的頻繁介入或不能及時介入，進而造成飛行員認(rèn)知負(fù)荷過重或無法發(fā)揮人機協(xié)同的最大效果。

7結(jié)論

本文從避免頻繁交互的角度出發(fā)，開展了無人-有人機混合主動式交互決策研究，主要工作如下：

（1）采用FCM及其擴展模型進行建模，考慮到戰(zhàn)場態(tài)勢的實時性，建立了基于RBFCM的決策任務(wù)選擇模型，仿真試驗表明，此模型的規(guī)則表完備且無沖突，可以實現(xiàn)決策任務(wù)的快速選擇。

（2）面對戰(zhàn)場信息的不確定性，建立了基于FGCM的協(xié)同決策需求推理模型，通過灰數(shù)表達(dá)戰(zhàn)場信息的不確定性，并引入PSO算法，通過歷史數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)、調(diào)整權(quán)重矩陣，提升了模型推理的客觀性和準(zhǔn)確性。

（3）根據(jù)以上兩個模型的結(jié)果建立基于FCM的人機交互決策推理模型，同樣使用PSO算法學(xué)習(xí)權(quán)值矩陣。仿真表明，模型經(jīng)過500步訓(xùn)練后，人機交互推理模型的交互模式選擇準(zhǔn)確率可以達(dá)到95%以上。

綜上所述，基于混合主動式無人-有人機交互決策模型可以實現(xiàn)從無人機決策任務(wù)選擇到無人機協(xié)同決策需求推理，再到其與有人機交互方式?jīng)Q策的全過程，可為未來高端無人機與先進有人機的協(xié)同決策技術(shù)研究提供方法參考。

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Research on UAV-MAV Mixed-Initiative Interactive Decision

Xue Zhe1，Zhang Yue1，Chen Jun1，2

1. Northwestern Polytechnical University，Xian 710072，ChinaDB90CEC3-3942-44E5-ABC4-FEBBBB41B9CA

2. Chongqing Institute for Brain and Intelligence，Guangyang Bay Laboratory，Chongqing 400064，China

Abstract： In order to reduce the frequent interaction between UAV and MAV， a hybrid active interactive decision model method of UAV and MAV is proposed. Firstly， the rule-based fuzzy cognitive map （RBFCM） is used to construct the decision task selection rule base to realize the rapid selection of decision tasks. Secondly， according to the decision tasks， UAV status and current battlefield situation， considering the uncertainty of battlefield information， the fuzzy grey cognitive map（FGCM） is constructed. Finally， according to the collaborative decision-making demand degree and the task load level of MAV（pilot）， the interactive decision-making model is established by using fuzzy cognitive map （FCM）. Among them， particle swarm optimization（PSO） algorithm is introduced into the collaborative decision-making demand reasoning model and interactive decision-making model learns the weight matrix of the model to make the weight matrix more objective. Through simulation experiments， the effectiveness and reliability of the hybrid active interactive decision-making model method of unmanned man-machine are verified. The model can realize the rapid selection of decision-making tasks to autonomous decision-making in interactive mode， which provides a new idea for the research of unmanned-man-machine hybrid active interactive decision-making.

Key Words： mixed-initiative； human-robot cooperation； interaction strategy； fuzzy cognitive map； particle swarm optimizationDB90CEC3-3942-44E5-ABC4-FEBBBB41B9CA