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1、m摊用r o b o t。t。e。c。h n i q”u。“e“a”。n“d”a p p l”i 4 c?“a t i o n；2 0 0 4 6攻击型无人机任务规期系统浅析口董世友龙国庆电子工程学院无人机教研室由于现代战争中地面防空火力的加强以及雷达系统具体较强的捕捉目标能力，战时反应的时间越来越短，无人机受到敌方地面威胁程度也随之增大，盲目的进入战场实施攻击会造成极大的损失，简单的人为决策也不可能对复杂多变的战场环境做出客观全面的评价。因此无人机具有协同任务规划的能力，特别是那些对于执行时间有精确要求的任务或行动来说显得更为重要，例如同时发起攻击、协同目标识别与侦察、压制敌防空阵地(S E
2、 A D)等等。一般采用的战法是“群狼战术”，即多架无人机从不同的发射阵地起飞在空中实施编队飞行，同时或者按照顺序依次攻击一个或者多个目标，从而提高无人机的整体作战效能，实现任务的突然性和有效性。综合任务规划系统在无人机飞行前和飞行过程中进行任务规划、资源协调以及确定飞行航路，当作战任务或战场环境改变的时候，多架无人机仍能通过系统的调整来完成任务。一，攻击型无人机任务规戈U 系统a 句祷点协同任务规划的研究大多是针对运动机器人。对于运动机器人的协同路径规划，首先对于每个机器人产生一条可行的路径，然后调整速度来避免机器人之问的碰撞冲突。但是针对机器人的这些算法是假定其速度调整范围在，(一V。；，
3、+V)，而无人机只有正向速度，不能为负向速度，因此这些技术不能直接应用在无人机上面，必须进行改进。对于群机的协同控制和协同航路规划可以采用分布式方法来解决。分解方式类似于多学科优化中的分解策略，把一个单一庞大的优化问题分解为多个小的、更具有可操作性的子问题。对问题进行分解将使得每一架无人机根据作战任务要求自主地计算各自的最优航路。这样就只需要很少的通信联系就可以引入各无人机的状态和威胁环境因素。从系统角度来考虑，各无人机依据其它无人机信息确定的最优航路就会使得整个系统获得最优的结果。这种方法与多学科优化中采用的分解方法相类似。对于协同任务规划来说一般采用协同变量和协同函数的解决方案，分解策略使
4、得协同时间的计算能够达到可以接受的通信和计算水平，将无限维的问题转变为有限维的问题，避免了“维数爆炸”的问题。该算法的基本公理是：协同必须共享信息。信息可以通过各种各样的途径获得，例如：相关位置传感器可以使无人机能够建立其他无人机的位置信息，该信息可以通过无线电网络在无人机之问进行传递交换；战场信息可以在无人机起飞前预编程到机载计算机中。“参考的行为”如果被编队内的每一架无人机知道的话，有助于编队内的无人机调整自己的行动。在l e a d e r f o l l o w i n g 的应用中，首机的状态构成了协同变量，其他无人机的行动参考首机就完全确定下来。无人机还可以利用与一个理想位置的偏离
5、距离来进行协调控制，每一架无人机的状态依赖于与其相邻最近的无人机，把与理想的偏差作为协同变量。一般来说，协同变量都是离散的，例 万方数据帆捌蝴磊丽蕊蕊鬲淼葛翁黼黼一。”2 0 0 4 6如协同任务分配。单架无人机的行动依赖于任务分配变量，此时任务分配变量够成协同变量。类似的机器人足球赛中，机器人之间角色的变换就是协同变量。在协同控制策略中，除了协同变量外，另外一个重要的概念是协同函数。协同函数是以协同变量为变量的函数。其核心思想是：通过协同变量的变化来影响目标函数的变化，目标函数如果通过协同变量来表示就成为了协同函数，同时改变协同变量可以实现协同函数的最优。在l e a d e r f ol
6、lo w 结构中，就是通过从飞机的轨迹跟踪误差来改变首机的飞行状态。在协同时问的问题中，协同变量定义任务评定信息，例如E T A(E s t i m a t e dr i m eu n tilA r r i v a l)或者T O T(T i m eO v e rT a r g e t)。作为一个具体给定的目标。协同函数描述了协同变量的改变导致整体无人机的代价的改变。协同函数和协同变量通过在执行任务的无人机之间的通信来实现。该算法有很多优点，能够满足协同时间的要求。首先，最重要的一点是协同变量和协同函数的策略可以减少了问题的维数和复杂性，使问题变为能够易于处理的水平。因为在空间中，连接起始点到
7、目标点通过障碍或者威胁有无数多个可行解。采用V o r o n o i 图可以把无穷多个解限制在有限的威胁回避的解空间中，可以通过搜索方法来快速得到最优解。另外，该策略需要重要的信息的传递来获得协同时间的实现。如果采用全局优化算法，要想确定整体的最优时间就需要知道所有无人机的状态信息以及威胁和目标的位置。甚至对于一个较小数目的无人机群来说，要想通过全局优化算法来确定最优时间以及获得每一架无人机的轨迹，则需要过多的通信带宽并且由于决策变量数目多而实现起来非常困难。算法通过协同变量和协同函数来简化了任务，不需要确定所有的无人机的轨迹状态，只是把非常重要的时间信息通过协同变量来表示。将整体编队的到达
8、时间作为协同变量，无人机轨迹就可以利用分布式的方法进行求解。这种协同航路规划的分解使得问题大大简化，减少了无人机之间的通信信息，提高了隐蔽性。二、攻击型无人机任务规戈U 系统的内容对多无人机系统而言，协同工作主要包括下述内容：(1)多无人机系统内的任务规划和分配将某项作战任务分解为一些子作战任务并分配给多无人机系统中的各架无人机去完成。例如：有M 架无人机要对N 个目标进行攻击，如何对这些无人机进行分配要根据单机的作战效能以及目标的威胁程度进行相应的合理的分配，首先任务规划系统要选取其中的几架进行攻击，以及对目标的攻击顺序怎么选择等进行处理。多架无人机协调攻击目标的任务类型的时间约束：同时到达
9、、紧密的依次到达、松散的时间到达。(2)多无人机系统共享资源的协调为完成所分配的任务，合理地将系统中的共享资源(包括通信、控制系统以及各种信息等)分配给各架无人机使用。要求具有较强的数据通信能力以及数据融合的能力，无人机之间要进行最低限度的通信，即能实现相互协同，又能实现隐蔽性，不容易被敌方侦察或者干扰。(3)多无人机系统的协同航路规划生成各架无人机的协同任务航路。(4)多无人机系统之间的协同摔制多无人机系统共同完成某项任务时的各架无人机协调操纵及其控制。三、攻击型无人机任务规划结构图要为分布式无人机系统发展可行的协同航路规3 3 万方数据眦抛甩。r。o。b。o。t。t e。c。h 1 n i
10、 q u。e 4。a。n。d。”a”p”p“4 t。l c s“8 t。i+e m”2 0 0 4 6划方法(系统)存在很多的困难和挑战。其中，主要的问题是要想获得无人机整体的最优的航路的话，就涉及到大系统的非线性最优化问题，该问题的求解是非常复杂的。在实时的条件下对信息进行快速的处理计算也是一个难点。协同航路规划的复杂度随着环境的变化而增加，在军事任务中，航路规划必须能够对于p o p u p 威胁或者对于未预料的战场环境的变化做出快速反应，同时为了获得很好的隐蔽性，无人机之间的通信必须严格限制，尽量减少通信量。军事任务都具有时间限制的要求，协同航路规划必须协同任务的执行时间，使得编队的目标
11、能够实现。最后产生的轨迹必须满足无人机的动态约束条件。根据无人机执行任务的不同阶段和范围，将任务规划系统分为三个层次：协同航路规划部分、航路点轨迹平滑部分、轨迹跟踪部分。这种分层的方法有利于简化问题描述，同时可以根据各层次不同的侧重点针对性的解决问题。首先，图l 中的协同航路规划层(C w P P)根据任务确定优化函数，通过预先侦察的敌方阵地的威胁分布情况，产生满足多架无人机协同要求的航路点，这些航路点按顺序连接起来后形成的折线段并不是可以飞行的航路，必须经过光顺处理，使其满足无人机过载要求；然后航路点的轨迹平滑部分(D T S)来产生以时间为变量的轨迹，满足协同的要求和无人机动态性能的要求，
12、轨迹跟踪部分(T T)利用惯性坐标和方向信息来产生理想的飞行高度、速度和航向，最后将这些指令送入自动驾驶仪用来控制无人机的飞行。我们感兴趣的是无人机的协同时间问题。例如，对于同时发起攻击的问题来说，无人机编队必须通过一些动态变化的威胁区域到达各自的目标，要求无人机的到达时间相同。协同时间部分为整体无人机编队产生E T A(E S ti m a t e dT i m eu n tilA r r i v a l)或者T O T(T i m eO v e rT a r g e t)。轨迹平滑部分的任务是平滑由航路点构成的初始航路，将其变成以时间为变量的轨迹，同时还满足无人机的动态约束。为了实现上面的
13、要求，图1 无人机任务规划系统航路规划算法必须满足下面的要求：1 平滑由航路点构成的初始航路，使新的航路与初始航路有最小的偏离。2 满足曲率和速度的限制。3 保证规划后的航路保证无人机同时到达。4 算法有较高的效率，满足实时性要求。在线任务规划只是飞行指令生成器的部分功能，仅仅形成飞行指令的基本框架，是飞行指令生成的基本步骤。为了提高无人机执行攻击任务的生存能力，飞行指令必将包括飞行轨迹指令、飞行姿态指令和机载设备控制指令等，所以还需要进一步研究下列问题；危险模型的正确描述；规划算法指标函数及其加权系数特性；规划算法实时性；四、结论综合任务规划系统在无人机飞行前和飞行过程中进行任务规划、资源协
14、调以及确定飞行航路，当作战任务或战场环境改变的时候，多架无人机仍能通过系统的调整来完成任务。整个规划系统由威胁评估、任务规划、路径规划、战术决策以及地面控制中心等子系统组成，并在控制中心系统的协调和支配作用下，实现对攻击型无人机系统的任务规划和实时重规划。规划系统所给出的具体规划结果包括作战飞机资源分配、敌方目标分配和飞行路径。繁 万方数据攻击型无人机任务规划系统浅析攻击型无人机任务规划系统浅析作者：董世友，龙国庆作者单位：电子工程学院无人机教研室刊名：机器人技术与应用英文刊名：ROBOT TECHNIQUE AND APPLICATION年，卷(期)：2004(6)被引用次数：1次 本文读者
15、也读过(10条)本文读者也读过(10条)1.朱剑佑.ZHU Jian-you 无人机任务规划研究期刊论文-无线电工程2007,37(12)2.高雨青.王国宏.曾安里.戴伟 无人机任务规划系统会议论文-20083.钟咏兵.冯金富.彭志专.梁晓龙.伍友利.任波.ZHONG Yong-bing.FENG Jin-fu.PENG Zhi-zhuan.LIANG Xiao-long.WU You-li.REN Bo 基于多Agent的UCAV群空战战术决策系统研究期刊论文-微计算机信息2008,24(15)4.高晓静.智勇.陈晓峰 无人机任务规划系统体系设计期刊论文-计算机系统应用2009,18(10)
16、5.林海.王静.王文涛.马培博.LIN Hai.WANG Jing.WANG Wen-tao.MA Pei-bo 基于分层处理的无人机任务规划期刊论文-无线电工程2010,40(5)6.AC-PSO算法在无人机任务规划中的应用期刊论文-南京航空航天大学学报（英文版）2005,22(3)7.谭雁英.张波.祝小平 自主飞行无人机任务规划的动态智能管理与执行策略期刊论文-弹箭与制导学报2004,24(4)8.柳煌.夏学知.Liu Huang.Xia Xuezhi 无人机航路规划期刊论文-舰船电子工程2008,28(5)9.姜荣凯 无人机分布式任务规划技术研究学位论文200810.张昉 无人机任务规划技术研究学位论文2009 引证文献(1条)引证文献(1条)1.孙汉昌 无人机战术控制系统任务规划技术研究学位论文硕士 2005 本文链接：http:/