得益于機械、材料、控制、通信、光學、軟件、算法等相關技術的進步，近年來，無人機系統的能力和關鍵技術成熟度得以不斷提升。且在技術推動和市場拉動的雙重作用下，無人機系統正逐步進入一種良性循環的迭代發展模式：一方面，無人機系統在各種傳統的經典任務場景中表現得越來越熟練和出色，逐漸實現了“能飛到能用”的跨越;另一方面，無人機系統能力的提升拓展了其應用領域，在原有需求之外不斷涌現出更多新的和潛在的應用場景，且來自新需求的牽引反過來促進了相關技術的發展。

在上述發展過程中，面向自主性/自主能力要求的自主控制系統作為無人機最為重要的子系統之一，其研究和應用無疑是無人機系統不斷成熟和走向實際應用的重要推動力量，對其理解和認識也在不斷深化與完善。完全意義上的自主控制是無人機未來發展的必然方向和典型特征，其首要目標是支撐無人機實現自主飛行和自主完成特定任務的能力。而且，近年來人工智能技術的發展與進步也為自主控制系統智能化的“認知”和“決策”能力實現提供了新的思路和動力。

1 對自主控制系統的認識

一般而言，用于實現自主性或自主能力的控制過程都可以稱為自主控制，自主控制本質上屬于智能控制范疇，系統自主性的強弱取決于智能水平的高低。作為自主性實現的重要手段，智能控制學科在基礎理論方面取得了長足的進步，其應用領域不斷拓展。但時至今日，客觀地說，智能控制仍然不成熟，這在很大程度上歸因于關于“智能”的研究本身，智能科學這一充滿挑戰性的領域至今尚未取得根本性突破，仍有大量的關鍵問題需要探索和研究。

無人系統是智能控制技術最為重要的應用載體和研究方向，隨著電子技術、計算機技術和控制技術的發展，以無人機為代表的無人系統自20世紀90年代起出現了爆炸式的發展。無人系統與生俱來固有的自主性需求，結合智能控制等先進控制技術發展，催生了自主控制相關概念的出現。自那時起，關于無人系統自主控制的研究在英美等發達國家開始逐漸得到重視，自主控制系統及相關技術也成為無人系統自主性實現最為重要的支撐。進入21世紀，國內也針對自主控制技術展開了持續的廣泛深入討論和研究，并在工程實際中開展了無人機平臺自主控制相關技術的飛行演示驗證工作。

關于無人機智能化與自主控制，國內行業內的多位院士對此都有重要的相關論述。吳宏鑫院士曾明確指出：“自主運行是目的，而智能控制與其他各種控制方法是實現自主運行的手段?！狈羁菏恳苍赋?，對于先進無人機需要實現3個層面的智能化：“單機飛行智能化、多機協同智能化和任務自主智能化”。包為民院士曾指出：“無人系統智能自主控制是無人系統平臺、人工智能和智能控制的深度融合，其控制理論和技術具有前沿性、基礎性和綜合性，是支撐無人系統未來發展的核心領域之一?！壁w煦院士也明確指出：“要進一步突破無人機自主控制技術，就必須提高無人機系統的智能化水平。無人機自主控制的智能化主要體現在3個方面，即飛行的智能、決策的智能和集群的智能。無人機飛行的智能化是實現無人機決策智能和集群智能的基礎，集群協同的智能化是實現無人機全自主這一終極目標的重要途徑?！笨梢姡瑹o人機系統期望具有的是“基于自主的智能”，即智能化本質上是為了更好地實現面向任務的自主化，主要技術手段則是自主控制。

無人機自主控制可以理解為非結構化環境、非預設態勢、非程序化任務等各種不確定條件下的“高度”自動控制，其最為主要的特性是：在無人干預的情況下，面對不確定性，實時或近實時地解決復雜的優化控制問題。換言之，無人機自主控制意味著在沒有人工/外部干預的條件下，無人機能夠通過在線環境/態勢的感知和信息處理，自主生成優化的控制與管理策略，規避各種障礙和威脅，完成各種特定任務，并具有快速且有效的動態任務適應能力。無人機自主控制所面臨的挑戰主要來自運行環境、任務及無人機系統自身的復雜性、不確定性和動態性。

對于無人機自主控制系統，迄今尚未有一個明確的定義，而且自主控制系統的內涵和認識也隨著應用場合、技術發展和時間的推移有所不同。但是從功能分解與系統實現的角度出發，通常認為無人機自主控制系統一般由無人機任務管理系統、飛行管理系統、控制執行系統和感知與通信系統等子系統組成，基于信息實施無人機的決策、管理與控制功能，在動態和不確定環境下完成復雜任務。不同無人機自主控制系統的功能配置和任務應用配置使得無人機具有不同的自主控制能力，來適應不同的自主性要求，完成不同的任務。其主要功能是將系統的感知、規劃、決策和行動等各模塊有機地結合起來。它的作用包括：把各個子系統連接成一個整體，包括各個部件的接口規范、通信協議和數據流程;統一管理、調度各個子系統，控制它們功能的發揮，按總體工作模型進行協調工作，使各子系統步調一致地完成總體任務;提供面向不確定性的智能化處理機制，在授權范圍內且無外界人工干預的情況下，實現自主的決策、管理與控制。

2 無人機自主控制系統能力需求

對于無人機系統而言，由于面向不同用戶的不同平臺、不同任務場景等對自主性的要求不同，所以其自主控制系統實現的需求也不盡相同。但是仍然可以從宏觀的角度出發，研究和分析無人機自主控制系統的能力需求，從而為技術研究提供重要的參考和借鑒，指導工程實踐中無人機自主控制系統的開發與設計。

截至目前，國內已有很多專家和學者針對無人機自主控制系統所應具備的能力開展了深入的研究，并形成了若干較為完善的觀點。北京航空航天大學王英勛研究員認為自主無人機應具備4種基本的能力：安全能力、感知能力、決策能力和協同能力;國防科技大學朱華勇教授［15］認為未來無人機系統自主控制的技術需求主要體現在以下4個方面的能力實現：全面的環境感知與智能戰場態勢認知能力，復雜條件下的自主導航、規劃與控制能力，人機智能融合與學習適應能力，以及多平臺分布式協同能力;航空工業沈陽所范彥銘研究員基于無人機自主行為方式，認為系統必須具有3種主要能力：獨立自主信息獲取能力、獨立自主信息處理與決策能力、獨立行為執行能力。北京航天自動控制研究所馬衛華研究員、柳嘉潤研究員等認為航天智能控制系統的能力特征可歸納為5個方面：感知與理解能力、運動與控制能力、學習與適應能力、規劃與決策能力、溝通與協同能力。針對智能控制系統，吳宏鑫院士則明確指出其應具備以下若干方面的能力：感知和認知的能力、在線規劃和學習的能力、推理決策的能力、多執行機構協調操控的能力。

對上述各種觀點進行歸納總結，不難發現，無人機自主控制系統的能力需求和無人機自主性的體現是高度統一的，可從以下若干角度出發進行簡要分析。

首先，倘若基于OODA循環實現，由于“機上無人”且“人在回路上”，所以對于無人機自主控制系統而言，則很自然地期望所有環節最好都能由無人機系統來自主完成，并形成控制閉環。這樣一來，為實現自主的OODA循環，必須具有相應的感知認知能力、評估判斷能力、規劃決策能力和控制執行能力等。

其次，考慮無人機在實際使用中，除了無人機自身外，其應用場景的主要元素一般還包括有自然環境、遂行任務、敵對力量、友方力量和操作/使用者等。無人機自主控制系統的實現必須綜合考慮上述各方面元素的影響，尤其是必須通過己方力量的交互、融合與協同實現面向飛行和任務的有效資源管理、調度與控制。因此除了上述OODA循環實現所必備的能力外，無人機自主控制系統還應具備相應的人機融合能力、多機協同能力等。

此外，除自主控制功能實現應具備的基本能力外，還期望無人機自主控制系統具備一定的面向故障的容錯修復能力，以及更具智能化的學習進化能力。

綜上所述，無人機自主控制系統的主要能力需求可以概括為8項，分別是：感知認知能力、評估判斷能力、規劃決策能力、控制執行能力、人機融合能力、多機協同能力、故障容錯能力、學習進化能力。

2.1 感知認知能力

感知是獲取外界信息的手段，認知是通過所感知事物形成知識/認識。感知認知能力是無人機自主控制系統實現的基礎。尤其在復雜和不確定條件下，只有具備相應的感知認知能力，無人機才能獲取足夠且正確的飛行/任務環境信息、自身運動和系統狀態信息，以及操作指令和任務目標信息等，支撐自主控制系統所期望功能和性能的實現。

感知認知的對象是各種來源的相關信息，所以，相應地，感知認知能力可以理解為針對信息的獲取、識別/甄別和基于信息的建模等相關能力。其中，感知能力側重于前端信息的收集和獲取，一方面解決信息“有無”的問題，另一方面還要從各種信息中分辨和提取出有用的信息，解決“好壞”的問題;認知能力則更加側重于后端信息的處理和理解。感知能力可認為是認知能力的基礎，與感知能力相比較，認知能力更復雜也更抽象，同時含有一定程度的主觀色彩，例如可以基于感知信息，建立關于環境/威脅/任務等具有一定偏好的認知模型等。

2.2 評估判斷能力

無人機自主控制系統的評估判斷能力是感知認知能力的延伸，在基于感知認知獲取相應的信息并建立認知模型后，需要對敵我態勢/意圖、環境/敵方威脅、自我健康等做出有效評估和判斷。

從數據融合的角度出發，評估判斷能力屬于高層次數據融合的范疇。顯然，評估判斷能力的強弱直接影響自主控制系統的運行，誤評和誤判可能會帶來災難性的后果。典型的評估判斷能力是態勢評估能力和威脅估計能力。其中，態勢評估是基于“敵方+我方+環境+任務”等多種信息，實現反映戰場/競爭/運行態勢的多層視圖融合;威脅估計需要綜合威脅主體、行為、能力、意圖、態勢、事件等多因素，做到“感知-理解-預測”，屬于更高層級的融合。

2.3 規劃決策能力

規劃與決策能力也是自主控制系統智能化的重要體現。無人機要減少人的實時控制參與，增強自主控制能力，就必須在不確定的情況下自己做出規劃與決策，這一能力的強弱體現了“預先設定”和“隨機應變”的巨大區別。

面向目標和任務的規劃與決策能力，其實現依賴于人的經驗、智能控制方法和軟硬件的支持，實施的主要依據來源于數據鏈傳遞的信息、本源數據庫有關數據、感知認知獲取的相關信息及評估判斷的結果。在無人機自主控制系統中，典型的規劃決策能力體現包括軌跡規劃、任務規劃、戰術機動決策等。

2.4 控制執行能力

對無人機自主控制系統而言，控制執行能力主要面向無人機機動飛行，是基于規劃與決策的結果改變自身位置和運動狀態的能力。其通常與被控對象緊耦合，不僅需要實現一定程度的快速性、敏捷性和機動性，而且對控制精度、穩定性、魯棒性等屬性也有相應的要求。

控制執行能力的優劣不僅取決于控制模態和控制算法的設計，也依賴于有效的傳感裝置與執行機構。例如，對于未來的無人作戰自主飛行器而言，為了兼顧機動性和隱身性等要求，可能會采用變體構型等先進設計，所帶來的復雜性、非線性和不確定性對于系統的控制執行能力是巨大的挑戰。

2.5 人機融合能力

在無人機的實際使用中，離不開人的參與，且應始終貫徹“以人為中心”的原則。所以盡管絕大多數時間“人在回路上”，人機融合能力仍是自主控制系統所必不可少的。通過人機融合能力的實現，無人機和操作使用者之間、無人機和有人系統之間才能建立起溝通與協作的橋梁。

人機融合能力可理解為智能系統技術與平臺控制技術的有機結合，其實現涉及人機接口、人機分工、人機協同等相關技術領域。美國空軍也在《自主地平線》等重要報告中明確指出人機共生/共融是自主系統的未來重要發展方向。

2.6 多機協同能力

面向日益復雜的任務和應用環境，無人機系統的使用模式已經逐步由單平臺發展為更靈活的多平臺（有人/無人、無人/無人）協同操作方式，因此，自主控制系統也必須根據實際任務需求建立相應的多機協同能力。

具備多機協同能力的無人機系統，可以完成單一無人平臺所不能完成的一些復雜任務，例如協同感知、協同攻擊、協同干擾等。要實現這一能力，必須解決復雜性、分布性、異構性等問題，這對與之相關的通信、信息處理、管理和調度提出了一系列的挑戰。

2.7 故障容錯能力

容錯能力即自動/自主處理故障的能力，無人機自主控制系統應針對突發的系統故障、戰損等，具備一定程度的容錯甚至修復能力，從而能自主處理飛行中的故障，為任務的執行提供有效的保障。

要想具備故障容錯能力，在無人機自主控制系統中必須建立故障/錯誤的實時檢測、隔離、恢復和預測等相應功能，主要通過主動容錯和被動容錯相關技術實現。例如，常見的容錯手段包括故障檢測/診斷/隔離、系統冗余/備份、自修復/重構控制、系統降級處理等。

2.8 學習進化能力

學習進化能力是自主控制系統高度智能化的重要體現之一，是指可通過自主的學習、修正和不斷進化，提高系統相關性能的能力。其中，學習是指對已有經驗和信息進行處理、加工和提煉，形成自身所掌握的知識;進化則是指自身知識的不斷迭代優化和提升。

隨著人工智能和機器學習技術的進步，無人機自主控制系統有望逐步具備一定程度的學習和進化能力，尤其是面向某些特定的任務場景，如自主空戰決策等領域，數年前美國的ALPHA自主空戰模擬系統就已展現出非常強大的相關能力。學習和進化能力的工程化實現為期不遠，非常值得期待。

需要強調的是，無人機自主控制系統的上述8項能力需求并不是彼此獨立的，而是相互滲透、相互作用和相互促進的關系，應該在系統的研究、設計和實現過程中予以統一考慮。所提及的前4項能力依次遞進，前者是后者的基礎，后者是前者的目的;在前4項能力的基礎上，才能實現面向任務的人機融合能力和多機協同能力;故障容錯能力和學習進化能力的具備則可以更進一步提升前6項能力。只有上述多方面能力的協調發展，才能達成并促進自主控制系統的實現和進步。

3 無人機自主控制系統功能組成

無人機的自主控制系統是一個大型、復雜且面向不確定性的系統，它由多個子系統組成，各子系統之間既有聯系也相互獨立，因此盡可能模塊化設計并獨立控制，防止一個子系統的故障影響其他子系統，然而它又是一個整體，應保持各子系統之間的統一管理與操作，其設計的優劣直接關系到系統整體性能的發揮和智能水平的高低。

自主控制系統的主要功能是實現無人機的飛行控制與管理，它是無人機機載系統中的飛行和安全關鍵系統。參考有人駕駛第四代戰斗機的綜合飛行器管理系統相關概念和定義，一般可認為無人機自主控制系統在物理結構上由任務管理系統（Mission Management System，MMS）和飛行器管理系統（Vehicle Managenent System，VMS）兩大主要部分組成。顧名思義，MMS主要面向任務的執行管理，而VMS主要面向飛行功能的實現和保障。

為便于理解，可將MMS和VMS對應到智能控制系統的功能分層遞階結構中，其中，MMS處于頂層，VMS位于底層。在功能劃分上，VMS主要承擔協調層和執行層的相關功能，而 MMS主要實現組織和決策層的作用。因此，基于上述組成和結構，無人機自主控制系統通常需要實現以下主要功能。

3.1 任務管理

任務管理的實現是基于任務目標，依托機載MMS達成可變自主權限的任務決策和管理，主要包括以下功能模塊：可變自主權限的判斷（由任務控制站授權）;任務排序、分配;本機任務規劃和實時重規劃;任務解釋;任務流程和任務執行管理;系統監視和異常處理;任務載荷管理與控制;敵我識別與目標定位;機站通信等。

3.2 飛行管理

飛行管理功能歸屬于智能控制系統分層結構中的協調層，主要作用是管理和導引無人機以最優的方式自動化地實現飛行計劃，同時也可直接接受指令導引。飛行管理的主要功能包括：導航解算（包括綜合導航、相對導航）;飛行階段管理;飛行性能管理;航線管理（含航跡規劃與重規劃）;機動軌跡生成;制導（含四維制導、加油制導、編隊制導、艦載起降制導等）;編隊協同等。

3.3 控制與執行

控制與執行主要是指傳統意義上的飛行控制與綜合控制功能，根據飛行管理生成和航跡指令對無人機和動力進行協調控制，實現無人機平臺的速度控制和姿態控制，從而確保實現高精度的航跡跟蹤，達成任務所需的平臺飛行狀態。其主要功能包括：控制模態選擇;廣義操縱面控制（含氣動、矢量、進氣道、滑行糾偏裝置等）;發動機全權限數字控制;綜合飛/火/推控制;邊界保護和極限狀態抑制;自修復重構控制等。

3.4 平臺設備管理

平臺設備管理主要完成無人機上與任務管理、飛行管理和飛行控制直接相關的傳感器及任務設備（如導航、大氣數據、雷達、鏈路等）的工作狀態故障監控、控制與管理等工作。其主要功能包括：運動學/動力學傳感器管理;伺服系統管理;通信鏈路管理;能源管理（含輔助動力、燃油、電氣、液壓等）;起落架/剎車系統管理等。

3.5 系統健康管理

健康管理主要用來監控、預測機載傳感器、執行機構、發動機和機體等，實現其健康狀態和故障的診斷、緩解、修復和檢驗，并將結果進行記錄和發送報告，其主要功能包括：BIT;余度管理;故障檢測、診斷、隔離和預測;數據記錄與發送等。

4 無人機自主控制系統關鍵技術

與有人駕駛飛機飛行控制系統相比，先進無人機的自主控制系統無疑要復雜得多。從當前技術水平和發展現狀來看，無人機控制系統的“自動化”已經解決了飛行自動控制的問題，但是還遠未解決智能自主控制的問題。對于其關鍵技術，國內外相關研究和綜述不少，可重點參考美國國防部在2012年發布的經典文件《The Role of Autonomy in DoD Systems》，其總結了無人系統自主性相關的六大核心技術，分別是感知、規劃、學習、人機交互、自然語言理解和多智能體協同，并基于認知層次視圖給出了技術現狀和挑戰，至今對自主控制關鍵技術的分析和提煉仍具有很強的指導意義。

基于已有研究和實踐不難發現，自主控制尚未解決的核心問題絕大多數集中于決策層、組織層和協調層。因此，面向實際飛行和任務場景，結合能力需求，自主控制系統的關鍵技術可以歸納如下。需要說明的是，以下所述各關鍵技術并不是相互獨立的，它們之間存在密切的聯系，甚至在局部有所交叉和融合，在研究、應用和實踐中應整體予以考慮。

4.1 自主控制系統體系架構設計技術

無人機自主控制系統體系架構的主要任務是把各個子系統連接成一個整體，統一管理調度各個子系統，使各子系統步調一致地完成總體任務，其設計的優劣直接關系到無人機系統整體性能的發揮和智能水平的高低。

自主控制技術的作用對象和應用場景較以往自動控制系統更為復雜和動態，從效能的角度出發，未來無人機的工作方式將涵蓋單機行動和多機協同的模式。在設計系統架構時應對諸多要素進行綜合考慮，其中包括將整個機群的使命分解為每架無人機的具體目標、在線任務計劃、在線優化編隊的任務航線、軌跡的規劃和跟蹤、編隊中不同無人機間相互的協調、在兼顧環境不確定性及自身故障和損傷的情況下實現重構控制和故障管理等。因此需要設計合理的系統架構，妥善解決軟、硬件功能劃分和系統內各要素的協調問題，確保復雜系統的靈活、開放、可配置。

針對這樣的要求，當前廣泛接受的解決方案是采用分層遞階式的設計模式，將系統分為任務、決策、執行等多個功能層次實現，以便保證任務和決策等高層功能的設計與底層控制執行等限制解耦。在保證層間輸入輸出關系固定的基礎上，每層功能設計可以采用靈活的形式。無人機自主控制系統體系架構設計中，可以選擇集中式或分布式的通信/決策邏輯，并利用通用總線來連接各個子系統。

4.2 （多源）信息采集、處理與融合技術

正確可靠、及時有效的信息是自主控制系統進行規劃、決策、管理和控制的前提。多源不確定信息的采集、處理與融合技術不僅直接支撐無人機感知能力的實現，也是其他各種能力實現的基礎，在信息復雜、高度對抗、任務多變的使用環境中發揮著不可或缺的重要作用。

通常情況下，多源信息采集、處理與融合過程可簡單描述為首先通過多種來源的傳感器或信息交互途徑獲得相關信息，然后依據某種準則對獲取的信息進行組合與處理，實現對所獲數據信息的結構化表示，從而獲得平臺自身、環境、目標、態勢、威脅等相關的可用信息。所以對無人機自主控制系統實現而言，前端的多源信息采集、處理與融合技術嚴格來說是一個技術領域，范圍較廣，主要涉及以下相關子技術：先進傳感器實現技術（如時間/位移、導航/定位、探測/檢測等傳感器）;傳感器信號處理技術（校正、補償、降噪、時空同步等）;自主導航、定位與授時技術（含相對導航）;非結構化未知環境感知與建模技術;目標檢測、識別、跟蹤技術;敵/我行為理解和意圖識別技術;信息交互與共享技術;態勢評估/威脅估計技術等。

多源信息采集、處理與融合技術所面臨的挑戰主要來自信息的不確定性，即在復雜、對抗條件下獲取的信息可能是非結構的、不完整的、含有噪聲的、非同步的、不可預見的，甚至是欺騙的。此外，所獲取信息的數據形式往往也呈現出高維、海量、動態等特征，對無人機機載條件下采集、處理與融合技術的實時性也提出了很高的要求。

4.3 在線實時規劃與自主決策技術

自主控制的重要特征之一就是可在不確定條件下求解復雜的規劃與決策問題，無人機自主控制系統的在線實時規劃與自主決策技術主要面向飛行管理和任務管理相關功能的實現。

規劃本質上是已有能力和目標代價之間的優化折中，無人機自主控制系統中的規劃問題主要是指任務規劃，一般包括任務優先級排序、多任務分配、航跡規劃、任務載荷規劃、通信拓撲規劃，以及針對系統保障和應急的預案規劃等。通常情況下，規劃可以分為離線的全局規劃，以及在線實時的重規劃。目前研究比較多的是航跡規劃技術和任務分配技術，均取得了一系列不錯的成果，并逐步走向工程應用。

決策實際上是一個在可行方案中的選擇過程，需要基于所獲信息和已有知識，進行有效的推理、評估和預測，從而得到最終的結果。無人機自主控制系統中的決策主要指自主行為決策，如自主空戰中的戰術機動決策等。

在線實時規劃和自主決策技術的挑戰一方面來自環境及任務的復雜性和不確定性，另一方面來自于系統應用規模擴大所帶來的復雜性。例如，在面向無人機協同或集群控制的分布式決策中，每個智能體在進行決策時，不僅需要考慮環境和智能體自身的模型，而且需要考慮其他智能體可能采取的策略，從而使問題具有高度復雜的策略空間，而且隨著個體數量和規劃問題規模的增加，其復雜性呈指數增長，很快變得難以求解。

4.4 高精度/魯棒/自適應/容錯控制與執行技術

高精度/魯棒/自適應/容錯控制與執行技術屬于傳統飛行控制領域的范疇，主要應用于分層遞階結構的執行層。其中，高精度的指令跟蹤控制技術是無人機實現飛行和任務的必要保障，尤其是在一些特定的任務場景中，如著陸/著艦、空中加（受）油、編隊飛行、避障飛行等，控制精度對任務的執行將起到決定性作用;魯棒控制技術主要針對被控對象中存在的不確定性（如結構不確定性和參數不確定性等），用于保證系統的魯棒穩定性和魯棒性能;自適應控制技術則可以面向控制對象的大范圍動態變化，提供滿意的飛行品質，傳統飛行控制中多采用線性控制方法加上增益調參策略予以解決，未來的主要研究和發展方向包括面向大包線飛行的非線性自適應控制技術、面向任務變化的任務自適應控制技術，以及面向變體飛行器的大可變構型自適應控制技術;容錯控制技術是系統容錯能力實現的基礎，容錯能力主要體現在故障的自主診斷能力和系統在線運行過程中針對故障的重構能力，因此容錯控制技術的主要研究內容包括故障檢測/診斷/隔離、自修復重構控制等。

此外，高可靠、高帶寬、高功重比的控制執行機構也是無人機自主控制系統實現的關鍵，需要針對相應的伺服作動技術展開深入研究，如電液伺服閥技術、直接驅動閥技術、液壓密封技術、電靜液伺服作動技術、機電伺服作動技術、作動器耐久性綜合評價與驗證技術等。

4.5 面向任務的自主協同控制技術

協同是面向任務的高級智能活動，在任務復雜/艱巨，且執行個體能力有限的情況下，可通過個體之間的協同與合作有效完成復雜任務。面向任務的自主協同控制是無人機高級自主能力的體現。無人機的自主協同控制技術主要解決多無人機以及人和無人機之間的協作行為控制，實現有人-無人平臺協同任務以及多無人平臺間的協同任務。其面臨的挑戰除了來自各種不確定性，同時還需要解決處理分布式協同決策、管理與控制的難題?，F階段，面向任務的自主協同控制相關研究主要集中兩個方向：有人-無人協同控制技術和編隊協同控制技術。

在有人-無人協同控制技術方向上，主要問題首先是如何實現人-機系統的能力匹配，需要通過可變權限的自主控制，使得控制的權限在飛行員、輔助系統、自主系統之間動態轉移。同時需要解決人-機合作行為控制的問題，主要包括：人為干預/意圖的數學建模與推理判斷，合作行為控制器的基本結構設計及其多回路控制穩定性分析等。

在編隊協同控制技術研究方向上，主要的研究內容包括隊形設計與保持、隊形動態調整與變換、編隊飛行控制、編隊重構控制、編隊防撞/避障等。例如，在編隊飛行控制中，常見的實現方法包括：Leader-Follower方法、基于行為的方法、虛擬結構法、一致性方法等。

5 無人機自主控制系統特征與發展趨勢

無人機自主控制系統的發展途徑基本上是以傳統的制導、導航與控制（GNC）系統為基礎，借鑒已有的技術基礎和工程實踐經驗，針對無人機任務和環境的復雜性、動態性和不確定性，并考慮相應的人機交互實現，在其各項功能上進行面向自主性要求的拓展。在這一螺旋迭代、漸進發展過程中，無人機自主控制系統呈現出以下較為典型的技術特征和趨勢。

5.1 控制對象向混合、動態的復雜大系統發展

無人機自主控制系統不僅需要實現無人機平臺的自主飛行，而且需要結合所執行的任務，面向各種不確定性，實現任務自適應自主飛行。更進一步，隨著參與飛行和任務無人機數量的增加，還需要實現多無人機協同任務自適應自主飛行。顯然，控制的要求已不再是單一的飛行控制，目標也隨著飛行和任務的不同變得多樣且可能互相制約。因此無人機自主控制系統無疑是一個多結構、多尺度、多模式混合的復雜大系統，具有離散符號和連續動力學混雜的典型特征，而且除控制外，還涉及感知、信息交互、決策、管理等多方面內容。

早在30 多年前，關肇直和許國志兩位先賢針對當時流行的大系統熱就明確地指出：“系統規模大不是問題的實質，從理論上講規模大的線性系統與規模較小的線性系統并無本質上的差異，問題在于非線性，而特別值得研究的是上層由運籌學決定而下層由動力學確定的復雜系統?！睙o人機自主控制系統作為一個典型的事件驅動與時間驅動的混合動態系統，正屬于上述復雜系統的范疇。

5.2 控制結構向開放式層次化的控制系統架構發展

無人機自主控制系統作為一種典型大規模復雜智能化系統，功能要素多、邏輯關系多、層次結構復雜，同時系統對周期、成本、維護性、通用性、擴展性等都有較強的要求，所以其實現通常采用開放式層次化的控制系統架構。自主控制系統的實現一般按照智能控制系統IPDI原則，建立系統的層次劃分架構，且在各層次之間采用標準接口。這種開放式的系統架構具有諸多優點，不僅便于不同系統部件之間的互連、互通和互操作，而且便于硬件和軟件的移植和重用，也便于系統功能的增強和擴充。采用開放式層次化系統架構，不僅可以提高系統的冗余和重構能力，而且可以用最低的生命周期費用達到所要求的任務性能和保障性，并為系統功能的擴展和性能改進奠定基礎。

此外，開放式系統架構不僅涉及各種相關硬件，也涉及軟件。軟件開放系統、軟件可重復使用、軟件可變規模與硬件的開放性同樣重要，也是降低系統全壽命周期費用、縮短研制開發周期的重要措施。例如，近年來由美國海軍航空系統司令部發起，廣受關注的“未來機載能力環境”（Future Airborne Capability Environment，FACE）標準，就是一種典型的開放式軟件架構策略，通過在已安裝好硬件的軍用航電平臺上建立軟件通用操作環境，使 FACE 組件應用在不同平臺上可被重新部署，從而實現跨平臺的可移植性和重用性。

5.3 控制功能實現向標準模塊化設計發展

標準的模塊化設計是系統實現結構簡化和綜合化的基礎，也是實現系統可重構的基礎。對于自主控制系統，一方面基于開放式系統架構，另一方面結合面向功能實現的標準模塊化設計，實際上更多的是采用所謂“模塊化開放式系統架構（Modular Open System Approach，MOSA）”思想，可視為是綜合模塊化航電（Integrated Modular Avionics，IMA）設計思想的擴展和延伸，其實現準則主要包括：建立MOSA使能環境、采用模塊化設計、設計關鍵接口、使用開放式標準和驗證一致性。

開放式系統中的標準化模塊能有效地將各子系統集成到更大的系統中，使需求和應用相適應，從而提升系統集成能力、縮短系統研發周期、節約系統維護成本，確保系統能夠與其他所有相關系統實現互操作。在無人機自主控制系統的設計實現中，根據MOSA思想，同時結合軟件使能控制（Software Enabled Control，SEC）中的開放式控制平臺（Open Control Platform，OCP）技術，采用標準化的物理/邏輯接口，將系統的各種功能進行模塊化分解與積木式集成，在可擴展的框架下實現多個不同的可配置應用，從而更好地滿足系統開放性、可擴展、可配置、便于維護/升級等要求。此外，結合低成本可消耗的需求，近年來美軍大力推進的“馬賽克戰”也同樣是上述系統實現思想的延伸和發展。

5.4 控制算法設計向多變量、非線性方向發展

與有人駕駛飛機相比，由于機上無人，無人機（尤其是現代先進無人機）的設計約束相對更少，從飛行包線、機動性、敏捷性等角度出發，無人機可挖掘的潛力比有人駕駛飛機要大得多，這種潛力的有效釋放很大程度上依賴于優秀的控制算法和控制策略。此外，在有人駕駛飛機的飛行控制律設計過程中，出于安全性、繼承性等考慮，實際操作中往往趨于保守，使得多變量、非線性控制技術的工程化應用進展相對緩慢。

現代先進無人機作為一類典型的強非線性的多輸入多輸出系統，隨著任務和使命要求的不斷發展，其復雜程度和控制要求也在不斷提高，用于實現無人機飛行的控制算法設計也趨于復雜，呈現出多模態、多約束、多準則的典型特征。為了在整個飛行包線內保證系統穩定，且具有良好的動/靜態品質，多變量、非線性控制技術有機會率先在無人機領域得到應用。而且近年來，國內外通過各類小型無人機的相關試驗驗證與應用，關鍵技術的成熟度得到了很大提升，并在逐步走向工程化實用［47-52］。

多變量、非線性控制技術在無人機領域的研究和應用主要有兩個方向，分別面向如何使用和如何評價的問題。前者更關注的是多變量、非線性控制技術如何有效用于無人機控制對象，后者［53］側重基于多變量、非線性的無人機飛行品質評價體系建立與評價方法研究。

5.5 系統綜合向以控制為核心的一體化綜合發展

由于系統自身及其應用的復雜性，在無人機自主控制系統的實現過程中，越來越多地需要以控制為核心，一體化地考慮所涉及的多方面相關領域，實現系統能力和性能的綜合提升，具體體現在以下典型方向。

5.5.1 導航、制導與控制一體化

在綜合飛行器管理、航電系統綜合化等技術發展趨勢下，導航、制導與控制一體化是解決無人機系統面向功能、性能、可靠性等多約束優化問題的一種低成本有效手段，已在微小飛行器、戰術導彈等小型無人飛行器上得到了廣泛應用。柴天佑院士［54］也曾明確指出，導航制導一體化控制系統是運載工具自動化系統的重要發展方向。

導航、制導與控制一體化系統一般通過采用通用的開放式系統架構及模塊化計算機，從而實現計算處理能力共享，資源利用率高;同時可增強系統構件、軟件的復用性，使系統易于升級和維護，且降低系統成本;此外，一體化的設計減小了系統的體積與質量，為任務設備騰出更多的有效載荷。

5.5.2 面向先進布局的氣動、結構、動力與控制一體化

一方面，隨著主動控制技術的發展和隨控布局設計思想的應用，飛行器的設計理念已從被動走向主動，更多地將氣動、結構和控制進行綜合一體化考慮。例如在飛機結構設計中，不再以增加結構質量為代價來提高結構剛度，進而回避氣動彈性問題，而是可以通過在機翼上布置多個控制面，通過主動控制系統驅動其聯合偏轉，提高機翼控制氣流的能力，進而主動調節結構氣動彈性效應，從而減輕結構質量，優化飛機性能。

另一方面，先進布局無人機越來越多地采用各種創新的控制效應，包括各種多元、混合、異構的控制作用。例如，主動氣流控制、射流矢量噴管、靈巧材料變形控制、連續氣動控制面等，這些創新控制作用與常規氣動控制面結合使用，可以滿足未來新氣動布局飛行器的控制性能要求。這些新型控制效應的實現，同樣需要對氣動、結構、動力和控制進行一體化綜合考慮。

5.5.3 面向不確定性的決策、管理與控制的一體化

基于分層遞階控制的觀點，飛行控制系統的控制功能從底層不斷向高層移動，從常規控制拓展為決策、管理與控制的一體化綜合，對于有人駕駛飛機主要體現為智能輔助決策控制功能的實現，對于無人機則體現為具有處理不確定性能力的自主控制系統實現。

面向飛行和任務中的不確定性，要求自主控制系統從一體化的角度系統地去設計和分析其中的決策、管理與控制各環節，系統地考慮決策、管理與控制的體系架構、機制和實現途徑。需要在滿足決策、組織、協調、執行的一致性功能要求基礎上，針對信息、事件和數據層階性的多尺度、多分辨率特征，進行深入全面的考慮和研究，以便突破全局性、系統性和多目標、多約束的設計、優化、開發、綜合、試驗、驗證和評估等諸多關鍵性問題

5.5.4 網絡化信息環境下控制、計算與通信的一體化

在網絡化的信息環境下，面向任務的協同越來越重要，包括有人-無人的協同和無人智能體之間的協同。無人機自主控制系統的控制對象也從單一的飛行器平臺對象拓展為大量互聯和互操作的異構物理與信息系統，因此系統體現出控制、計算與通信一體化的明顯特征。

分布式計算、通信與傳感環境下的飛行器控制系統中，分布的計算單元基于分布的指令和傳感信息計算控制規律，通過分布的執行器控制分布的對象，以達到系統的控制目標，這些分布的活動是借助于分布的通信交互聯系，以及共同的任務協同而構成一個完整的大系統。例如，在多無人機編隊或者任務協同中，通信拓撲的變化、通信延遲的波動，都會對控制系統的性能產生明顯的影響，需要結合控制要求，系統地對分布式計算/傳感/通信等環節進行一體化考慮，從而獲取高品質的系統控制功能和性能。

6 結束語

無人機系統的發展日新月異，相應自主控制系統的功能和性能也日益完善和強大，所提供的自主能力水平不斷提升，正在實現“自動”向“自主”的逐步跨越。本文主要基于系統實現，針對無人機自主控制系統的基本能力需求、主要功能組成、核心關鍵技術、典型特征和未來發展等主要內容，對相關研究和認識進行了簡要的梳理和論述，以期在工程實踐中厘清思路，有助于自主控制系統設計與實現相關工作的開展。限于篇幅和作者有限的認識水平，很多重要內容并未展開進行論述，尤其是一些關鍵技術理論研究、技術細節和實施途徑等，有待在后續研究工作中有針對性地進一步梳理與完善。

展望可預見的未來，從軍事應用角度出發，以認知/決策為中心的體系化智能作戰對無人機的運用及自主控制系統的發展提出了更高的要求?！白灾飨到y”、“智能化”作為未來無人機的核心要素體現在美國國防部、美空軍、美陸、北約的眾多重要報告文獻中。尤其是在“后網絡化”時代，認知優勢和決策優勢在作戰中的地位越來越重要，使得美軍近年來在包括無人機的作戰運用中，強調“認知中心戰”、“以決策為中心的馬賽克戰”等新理念。因此，無人機自主控制系統未來研究與應用的重點應更多地集中于面向不確定性的智能化“認知”和“決策”兩個主要方向上，需進一步面向無人機實際運行環境和承擔的任務，開展有的放矢的工程化應用研究。

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