40 如何看待中国电科近日公布的无人机蜂群系统?

如何看待中国电科近日公布的无人机蜂群系统?
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Mr史海拾遗

近期,中国电科集团电科院开展了陆空协同固定翼无人机“蜂群”系统的相关试验试飞工作,验证了陆上发射和空中投放固定翼无人机“蜂群”开展对地察打、精确打击等各项任务能力。

相比于旋翼/多旋翼无人机,固定翼无人机具有速度快、航时长等优势,是各国无人机装备的首选。然而,固定翼无人机的“蜂群”技术难度远高于旋翼/多旋翼无人机“蜂群”。据了解,旋翼/多旋翼无人机“蜂群”的数量世界纪录超过3000架,而固定翼无人机“蜂群”的数量世界纪录仅仅只有200架,而这200架固定翼无人机“蜂群”的世界纪录同样由中国电科集团电科院团队于2017年11月创造。



此次披露的陆空协同固定翼无人机“蜂群”系统是我国首个实用化的无人机“蜂群”,展示了车载快速部署、密集发射、空中悬停投放、机动投放、精确编队、阵型变换、对地察打、精确打击等全流程任务能力。

今天的科幻就是明天的科技,2019年电影《天使陷落》中燃爆的无人机“蜂群”CG片段于一年后的今天在中国电科集团电科院成为现实!

无人机技术正处于大力发展阶段,单架无人机的系统集成度越来越高,功能也越来越强大。然而,面对日益复杂的应用环境和多样化的需求,无人机受其自身软硬件条件的限制,仍有某些局限性:对单架无人机而言,其自身的燃料、重量和尺寸起着重要的限制作用,无法形成持续有力的打击力度;受机载传感器以及通信设备的限制,单架无人机也无法实现对任务区域的多维度、大范围覆盖;在执行高风险任务时,单架无人机可能因为受到攻击或自身故障而失效,从而导致任务系统容错性不足等等。对小型无人机尤其如此。

为弥补单架无人机的局限性,美国空军科学顾问委员会指出,无人机应当以集群的方式协同工作,而不是单独行动。在未来很多应用场景中,无人机将体现出多机西戎工作的特点。即由多架相同或不同型号的UAV组成多无人机系统,协同作业,共同完成任务。无人机群,由多种型号的有人或无人机组成的混合集群,甚至无人机与其他有人或无人作战机器如无人战斗车辆组成的混合异构群组,必然是未来战争无人作战机器的主要作战形式。这样,既能最大地发挥无人机的优势,又能避免由于单架无人机执行任务效果不佳或失败造成的不良后果,提高任务执行效率,拓展新的任务执行方式,从而达到提高系统可靠性、改善任务执行效果的目的。


多UAV协同工作的优势主要来源于信息融合和资源互补两个方面。在多机并行执行任务的过程中,每架无人机收集到的信息都是其各自位置上的局部信息,无人机群众所有成员的信息又组合成一个信息模型,提供给鞠策系统进行多机系统内的任务分工和调度,以提高任务的执行效率;且当某个成员失效时,能及时更新系统信息,动态调整系统成员间的执行效果,从而提高系统的可靠性和容错性;受单机能力和任务要求的限制,需要多架无人机共同完成某项任务,或者多机相互配合,以满足任务的时间、空间与指标优化等要求,达到资源和功能互补的效果,如对同一个目标依序执行确认、攻击和毁伤评估任务,对同一个执行同时性的多角度跟踪任务等。

要指派多架UAV协同执行一项任务,提高任务的效能,就离不开合理高效的协同控制手段,必须对多机系统进行合理的协同任务规划。它是对多无人机UAV协同执行任务进行研究的核心,设计控制理论、运筹学、决策理论、图论、信息论、系统论、计算机科学、人工智能、通信理论等多个学科领域。

在实际任务的执行中、受UAV、任务要求和环境因素等的影响与制约,对多UAV进行协同控制是一个极其复杂、极具挑战性的过程,其复杂性主要体现在:
(1)任务环境的复杂性:复杂的对抗性的动态环境,可能包含着多种既有的和突发的威胁、障碍、极端天气等,而且UAV与系统可能无法获知或无法及时获知环境的全局信息及其变化;

(2)多无人机系统成员间的差异:UAV数量以及不同UAV间的运动学动力学特性、功能差异、信息收集与处理和通信能力的差异,而且无人机可能在任务执行过程中失效等;

(3)任务需求的复杂性:不同的任务具有不同的要求,其在作战目标、时序约束、时间没感性约束、任务间耦合约束、任务指标等各个方面均可能存在着差异,而且作战目标还可能存在着不确定性,如移动目标、目标参数不确定等问题;

(4)计算复杂性:在进行协同任务规划问题研究时,不可避免的会碰到一个NP难题,即随着问题规模的线性增长,如无人机数量、目标数量等,问题的解空间呈指数级的爆炸式扩张,当问题规模增大时,从这个庞大的解空间中找到最优解需要耗费大量的计算,非常困难。当任务的实时性要求较高时,这个矛盾会更突出,甚至会直接以你选哪个协同任务的执行效果;

(5)通信约束的复杂性:任务环境的复杂多变就必然会对UAV机群的通信网络造成影响,如通信拓扑结构变化、宽带受限、通信干扰、通信延时等,甚至可能会出现虚假通信等问题,在考虑到UAV本身的通信设备性能限制,如通信距离和宽带等,以及某些任务可能会要求通信尽可能的少,这极大的增加了多机协同问题的复杂程度。

无人机的自主能力在其执行作战或协同任务时显得尤为重要。

无人作战飞机(Unmanned Combat Aerial Vehicles UCAV)面临的作战任务复杂、态势变化快、不确定因素多,无人作战飞机必须自主完成对目标的探测、识别,制定诸如目标分配、战术规划和机动决策等攻击决策,无人作战飞机的指挥控制系统应是具有驻留性、反应性、社会性,因此要求其能在快速全面感知环境的基础上实时做出决策。

多无人机协同时将一组不同位置、不同价值、不同威胁程度的目标合理地分配给类型、价值和战斗力都不同的无人机,已达到整体作战效能最大、代价最小的目的。协同的前提条件是无人机平台间的通信和信息共享,无人机平台之间信息是高度分布的,无人机平台的运动以及通信拓扑的变化,以最小信息流为基础的多平台分散协调控制系统结构。

多无人机协同搜索也是多UAV协同控制的一个重要研究内容,多架UAV同时对一个不确定区域进行搜索,目的在于更快速、全面地获取搜索趋于的信息,降低环境的未知性。协同工作时考虑不同UAV飞行和探测传感器的约束,在不确定环境中采用协同自主控制的方法,从而达到整体任务效能的优化。

编队控制技术最早是针对空间飞行器(主要是卫星)而提出,用于降低卫星的研制与发射成本,提高卫星对地观测的覆盖率。进入21世纪以来,国内外在无人机编队控制方面开展了大量理论探索和实物研究。例如美国NASA和空军在本世纪初九将其确定为21世纪的关键技术之一。编队控制的具体含义为:当多个无人机组成编队联合飞行时,相互之间要保持固定的几何形态,同时又要满足任务需求和适应周边环境约束(例如障碍规避)。当前无人机编队控制大体可分为两类基本问题:运动协调和覆盖协调。

运动协调主要包括编队队形保持(Formation Keeping)、集结(Swarm)、解散(Dissolution)、重构(Formation Reconfiguration)、队形变换(Formation Change)和编队避障(Collision Avoidance)。其中,队形保持是运动协调的核心问题,研究编队在运动中如何保持队形不变。覆盖协调是指无人机编队的任务规划和分配,包括部署、搜救、勘探,以及攻击目标的分配等。

运动协调中的编队集散与队形变换、队形保持、编队避障三个问题。

目前国内外对其的研究现状如下:

当无人机进入指定区域后,开始构成编队:完成任务后,解散编队,恢复单机飞行。因此,系统飞行的一个问题是如何实现编队的组建、解散。在这方面,国内外学者已开展了一些研究。有的是研究如何防止各成员之间分离,有的是研究快速集结确没有考虑如何防止机间发生碰撞,有的是用势场法来模拟群聚集行为和凝聚力,Olfti-Saber使用结构势函数来实现防碰撞、分析集群的稳定性。基于行为法的集结模式是有一种重要方法,如何模拟鸟类、蚂蚁和鱼类的群集行为。还有长机-僚机法、没有明确的长机法、虚拟结构法和最优集结路径法等等。

有时由于特定的需要,对编队无人机的位置或者编队队形进行改变。这时就需要进行队形变换;或者有新的无人机进入或者脱离编队时,编队需要进行队形变换。在队形变换的过渡过程中,应考虑众多约束,如时间、碰撞避免、安全距离保障等等。恰当的队形变换方案不仅效率高,而且安全性和可靠性好。其关键研究问题集中在如何制定没架无人机的运动轨迹,使队形变换从初始状态到最终态这段时间内满足一定的约束集。队形变换的控制律需要满足运算时间和一定约束下最优两项要求。变换方法和编队队形有关,也喝队形变换钱够的编队具体特征有关。而更一般的方法,可以考虑先将编队解散,再进行编队集结。

在编队解决顺利完成后,最为核心的问题是队形控制和队形保持。根据协同编队飞行定义的基本要求,机群的队形结构在编队飞行过程中必须保持不变。这就依赖于编队飞行的控制策略,编队飞行的控制策略分为两方面,一是多机间信息交互,另一方面是队形控制算法。

无人机因任务要求往往要保持其在编队中的相对位置基本不变。无人机编队要保持一定的编队形状,它们之间必须有信息的交互。在信息交互的控制策略方面,一般有集中式控制(Centralized control)、分布式控制(Distributed control)和分散式控制(Decentralized control)三种方式,每一种方式都有其独特的定义和优势,又有各自的缺点。

  1. 集中式控制。每架无人机要将自己的位置、速度、姿态和运动目标等信息和编队中所有无人机进行交互。在集中式控制策略中,每一架无人机都要知道整个编队的信息,控制效果最好。但是需要大量的信息交互,在交互中容易产生冲突,计算量大,对机载计算机的性能要求较高,系统和控制算法复杂。
  2. 分布式控制。每架无人机要将自己的位置、速度、姿态和运动目标等信息和编队中与之相邻的无人机进行交互。在分布式控制策略中,每一架无人机需知道与之相邻无人机的信息,虽然控制效果相对较差,但信息交互较少,大大减少了计算量,系统实现相对简单。
  3. 分散式控制。每架无人机只要保持自己喝编队中约定点的相对关系,不和其他无人机进行交互。其控制效果最差,基本没有信息的交互,计算量也最少,但机构最为简单。

分布式控制的效果虽然不及集中式控制,但其控制结构简单可靠、信息量最小,比较容易避免信息冲突。从工程角度看,这样的结构便于实现和维护。除此之外,分布式控制策略适应性强,并具有较好的扩充性和容错性,如执行任务的途中任务突然变更需要新的无人机加入编队,或者某架无人机由于故障不能继续完成任务需脱离编队并补充新的无人机的情况。由于分布式控制能够将突发的影响限制在局部范围内,因此目前对编队信息交互的研究特点也逐渐由集中式控制转向分布式控制。如果用集中式控制策略完成编队,信息交互讲师海量的,这是因为处理这些信息的复杂程度与编队无人机的数量成指数关系。而如果采用分散式控制策略则不能保证在编队形成的过程中无人机之间不发生碰撞,只有分布式控制策略能同时解决信息交互碰撞的问题,也是未来编队信息交互策略发展的方向。

在队形的具体控制算法方面,很多学者作了大量的研究。目前相对成熟且比较通用的队形控制算法主要有:(1)长机-僚机法(Leader-Follower);(2)基于行为法(Behavior-Based);(3)虚拟结构法(Virtual Structure);(4)人工势场法(Artificial Potential Field)。

  1. 长机-僚机法。一般的保持策略是编队中的每架无人机保持与编队中约定的相对位置不变,而当这个约定点事领航机的时候,每个保持策略就成为跟随保持。长机-僚机法就是跟随保持。这种控制策略的特点是基于预设的编队结构。通过对长机的速度、偏航角和高度跟踪来调整僚机,达到保持编队队形的目的。长机-僚机法是最古老的一种编队控制方法,它原理简单、易于实现,但是鲁棒性稍差,且误差会逐级向后传播并被放大,这种控制结构会受到很大的干扰影响。因此针对其特点,很多科研人员结合了鲁棒控制方法、极值搜索控制方法、涡旋调整基数、自适应控制方法和变结构控制方法等多种基数,改进了这种控制策略。但使用了这些方法后,长机-僚机法的缺点也很明显,即出现突发事件后所有无人机的位置必须重新计算,增加计算机的负担。
  2. 基于行为法。在多无人机编队飞行过程中,机群中每一架无人机对其传感器输入信息的行为响应可能有4中情况:碰撞避免、障碍物回避、目标获取和队形保持。这种方法的最大特点是借助于行为响应控制的平均权重来确定编队中每一架无人机该采用哪一种行为响应方式。曹志强等科研人员利用遗传算法来决定控制权重,以选择合适的行为响应来保持队形和规避障碍物;J.H,Reif等则利用改进的电势场方法来应对编队中出现的单元体失败和传感器输入信息不完整的情况。基于行为法是一类模拟生物反应式行为机制的编队控制方法,它具有很好的灵活性和鲁棒性,但是无法实现精确的队形保持,也很难勇数学方法对系统进行稳定性分析。
  3. 虚拟机构发。虚拟结构法一般多采用虚拟长机的方法的办法来协调其他无人机。这种方式可以避免长机-僚机方式的干扰问题,但合成虚拟长机和传输其位置,需要以高通信质量和高计算能力为代价。R.W.Beard等综合利用这种方式与长机-僚机方式及行为方法的合成,实现了航天器在深度空间的编队飞行。虚拟结构法通过共享编队虚拟结构的状态信息进行编队控制,可以任意设定编队队形,能够实现精确的队形保持,但如何让编队中个体所获得的虚拟结构信息保持同步是该方法的难点。
  4. 人工势场法。人工势场法主要通过构建人工势场函数来实现队形控制,人工势场函数分为两部分:相邻两架无人机之间相互吸引和相互排斥的部分。当两机之间的距离偏大时,相互吸引的部分起主要作用,两机相互靠近;当两机之间的距离偏小时,相对排斥的部分起主要作用,两机分离。人工势场法物理背景明确、原理简单,非常适合于可自由运动质点的编队控制,但它难以处理非完整运动学约束。

除了上述编队控制算法之外,还有PID法、H∞控制、LQR反馈控制以及滑模控制、极值搜索、涡旋调整、模型预测控制、神经网络和模糊控制以及视觉传感器技术等编队控制算法。传统的PID法在编队作匀速直线飞行时有一定的效果,但无法适应转弯飞行和规避障碍:新型优化算法的解算时间长,实时性不好。

为了提高队形控制算法的鲁棒性和安全性,还必须考虑无人机系统飞行过程中存在的不确定性因素,如机间通信丢包、时间延迟、位置干扰、甚至部分通信链路发生故障等等。到目前为止,绝大多数的编队飞行研究都假设有准确无误的无线电通信,不存在丢包和信息延迟的现象。但在实际的通信网络控制系统的架构中,由于网络本身所固有的特性,往往会影响编队控制系统的稳定性。

现在基于实际通信环境下的编队飞行控制器的性能研究还很困难。在未知干扰环境下面对无人机编队飞行的稳定性和可靠性提出了更高的要求。PID算法能完全消除阶跃干扰信号引起的误差,而对于斜坡干扰信号的稳态误差为开环增益的倒数。显然,该方法难以有效抑制非线性干扰。而采用线性H∞控制理论,分别寻找一个权函数覆盖相应干扰的频率响应,使得控制器对最坏情形下的干扰仍具有鲁棒性。显然,编队飞行不可能抑制工作在最坏干扰情况下,所以该方法有很大的保守性。滑模控制是一种鲁棒性很强的控制方法。其最大优点是系统一旦进入滑模状态,系统状态的转移就不再受系统公园有参数变化和外部扰动的影响。但控制的不连续性会导致所谓的“抖振”现象,即被控系统的危险高频振荡。总之,多无人机编队控制算法的鲁棒性还需进一步提高。

同时,在近距离编队中,必须十分注意避免机间碰撞,而不仅仅是队形的保持。因为一些干扰因素会引起扰动,比如编队运动方式发生突然变化、队形改变等,防止冲突策略就是要避免在扰动下可能发生的机间碰撞。无人机自主防碰撞控制设计许多理论和技术问题。


首个防碰撞方法是O.B.Khatib利用势场函数进行研究的,此方法基于人工势场法,当两机之间的距离偏小时,排斥因子起主要租偶用,两机分离,避免碰撞。该方法的主要缺点是不能保证相对距离大于最小安全距离。若只利用协同航迹规划方法解决多机防碰撞,但只适用于合作型无人机,在很少情况下适用。Shin Hyo-Sang用集合分析法预测碰撞冲突,对通过只控制偏航角的冲突规避法的实用性进行了分析,但只考虑了二维情况。也有利用改进路径规划算法来防止无人机与地面碰撞的,但主要针对地形和地面障碍物。若使用几何最优法,以入侵机为原点修正本机速度和位置,速度矢量和保护圆相交则冲突,选择改变偏航角使速度和圆相切,但该方法也只在二维平面内适用。

也有研究人员模拟鸟类群聚的防撞处理方式,采用多层混合系统的控制方法,高层控制器利用各种探测设备(如GPS导航系统、雷达、视觉传感器等)进行位置检测,并产生可行路径,底层控制器只处理所获得的局部信息,以便快速动态地调整相邻距离和方向,避免机群中发生碰撞。还有提出反馈控制法、概率预测方法等进行碰撞预测和处理。有研究把防碰撞处理当成威胁类型中的一种,作为航迹规划中的约束条件加以考虑,把碰撞问题分解为路径规划和速度规划两种方式。将所有无人机速度剖面设计到潜在碰撞中去给出初始路径的最小改变量,提高了该算法的解算时间,但只是一种次优解。可利用粒子滤波和预测控制进一步改善上述控制效果,尝试给出相邻机间的最小安全距离。

本世纪以来一些研究人员开始致力于探索充分利用分布式信息交互的控制理论,同时又力求降低算法的解算工作量。多智能体信息一致性是其中的典型代表,它的产生和发展极大地推进了无人机编队控制的进展。


但是,我们也要时刻保持理性。信息化和智能化里面最重要的集群智能协同,就是这么多架如何配合好,去执行一个任务,这个才是集群编队最重要的功能,比如集群协同侦查,协同打击这些,通信和编队只是这些协同的基础。但是,从现有的东西其实体现不出来,虽然有的材料宣传时有标榜,但是从视频看不出来。

所以,集群这个,基础具备了,但是核心功能还没有实现。

亚美尼亚和阿塞拜疆的战争中无人机打坦克就跟打玩具一样。无人机也在逐渐的改变战场的格局。单架无人机的威力足以体现,那集群攻击呢?会更加的让敌方措手不及,自强则万强,我们拥有先进的无人机武器和科技并不是为了战争,而是为了避免战争。同时也更加期待中电科能够在此基础上继续迭代,做出更加稳定、凶猛的集群;期待我国的其他科研院所、单位能像中电科一样做出震撼的技术;其他更多的人才投身到无人机、集群、空地联动的科研工作中去;期待我们的祖国越来越强大。

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科罗廖夫

大规模地使用无人机集群,也就是无人机蜂群战术,对当今的任何一支军队来说都是难以对抗的,无人机的应用正在改变战场的形势。美军为了占得先机,早已开始了无人机蜂群技术的研究,然而这一回,中国工程师们的设计,令世界为之震惊,中国人成功地将大批的无人机集群,一次性塞进了一个箱子当中。

近日,中国电子科技集团发布了新型无人机装备的宣传介绍片,在宣传片中可以看到新的中国无人机装备。其中,最值得注意的,莫过于一套一体化名为陆空协同固定翼无人机的发射系统。视频显示,一个安置在6*6卡车底盘上的48管发射器,每一管都能释放一架固定翼无人机,卡车底盘可以快速地进行部署和发射,无人机从发射管弹出之后张开弹翼自主飞行。这样看来,这套系统成功地将48架无人机集成在一辆载具上。

这套蜂群无人机系统的多用途无人机有察打一体功能,采用了前后两个折叠式机翼和尾翼,安装了2个倾斜的固定垂直尾翼,除了稳定作用之外,还充当无人机的上行下行通讯天线。无人机可以在一个小尺寸的发射筒内收起,发射之后无人机自动打开弹翼和尾翼,然后启动发动机开始飞行。

这套“蜂群”无人机作战系统外表看起来犹如一部火箭炮,但其密集的发射器中装填的不是火箭弹,而是一种小型无人机,这种无人机采用固定翼设计,在发射器中机翼处于收起状态,从发射管发射后打开机翼利用自身装备的发动机提供动力,由于无人机的体型较小,因此即便使用的是小功率发动机,这种无人机也可以达到出色的飞行距离和滞空时间。

中国最早研制桶射无人机,最早是在本世纪初发展PHL-03型300毫米远程火箭炮系统的时候,当初引进俄罗斯龙卷风火箭炮技术时,其配用的远程巡飞弹系统也一并从俄罗斯引进,这是我国第一代炮(筒)射巡飞弹。2006年获得试验成功,2008年定型。该弹使用脉冲喷气发动机,前后折叠弹翼,携带光学侦察和战斗载荷。从此以后,中国发展大量的筒射无人机系统,包括电科,兵器,航空,航天系统都有类似的型号,现在具备无人机蜂群打击能力的新系统也面世了好几个。

不仅如此,宣传片内容显示这套发射系统结合了模块化设计的先进思想,不仅可以被安装在卡车底盘发射,也能依托直升机悬停投放或者机动投放,据悉也可以被安装在船只或其他平台上,具有很强的通用性能。电科集团甚至还有单兵携带的筒射无人机。

视频显示,发射出去的无人机能够进行侦察,也能进行编队飞行和对地攻击操作员只需要在屏幕上点击目标,无人机便可以直冲目标而去。不难看出,中国电科此次公布的装置,其实是巡飞弹模块化发射设备的结合体。巡飞弹的定义,就是能够在战场上空进行巡航,既可以选择打击目标也可以在没有目标的情况下返航的武器,本质上相当于一架具备自杀式攻击能力的无人机。

巡飞弹具有价格低廉、精确打击、突防能力强、任务功能多等特点。在战场上作为低空小目标的巡飞弹很难被发现和拦截,而攻顶打击的方式,又使其不需要太大的战斗部即威胁重型目标。此外,其可以在战场上执行多种多样的任务,可以进行战场侦查、电子干扰、潜伏攻击等多种任务,堪称战场多面手。

随着技术的发展,巡飞弹的打击精度越来越高,近期阿塞拜疆和亚美尼亚的战斗中,阿塞拜疆的土耳其TB-2无人机就精确地将一辆辆坦克装甲车炸成熊熊燃烧的废铁,尽显缺乏防空能力的部队在无人机面前的脆弱性。

理论上说,两辆解放军的这种无人机发射载具,就能释放出96架自杀式无人机,考虑到我国在巡飞弹方面的技术,这些巡飞弹对坦克装甲目标的打击能力是可以信赖的。一个美军装甲营的重要战斗力了为四个坦克连,每个坦克连由14辆M1A1坦克组成,是该营完成任务的基本战术单位,理论上这56辆坦克有可能被两辆卡车的无人机全部摧毁。

目前来看,对付蜂群无人机,各国还是没有什么好的办法,一旦面对这样的蜂群无人机打击,各国地面部队都将很难招架。但是现在看来对无人机蜂群的操控难度还很大,信息传输和统一协调等技术难题还没有克服,维持最多的固定翼无人机“蜂群”的世界纪录,仅仅只有200架,如此看来四套发射系统的无人机数量,就要挑战当今世界记录的水平了。未来,模块化巡飞弹发射系统若能得到人工智能等技术的加持,将有着极大的作战空间。

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  • 孤独的虎王 提出于 2020-10-16 16:30:13