基于飞行安全的无人机控制技术发展趋势研究

韩泉泉+席庆彪+刘慧霞+张波

摘 要： 从无人机飞行安全的角度出发，研究分析了目前国内外无人机控制技术的发展现状，提出了基于飞行安全的无人机控制技术的发展需求，采用自主控制和人工决策相结合的控制技术，提高无人机飞行操纵过程中的自主控制能力，降低人为操纵的干预程度，从而有效提高无人机系统的安全性。

关键词： 飞行安全； 无人机； 自主控制； 人工控制； 飞行操控模式

中图分类号： TN973?34； V279； V249.1 文献标识码： A 文章编号： 1004?373X（2014）13?0022?04

Development trends of UAVs control technology based on flight safety

HAN Quan?quan1， XI Qing?biao2， LIU Hui?xia2， ZHANG Bo2

（1. Xian ASN Technology Group Company， Xian 710065， China；

2. Institute of UAV Technology， Northwestern Polytechnic University， Xian 710065， China）

Abstract： The current unmanned aerial vehicle （UAV） control technology at home and abroad is researched to ensure the flight safety. The development demands for UAV control technology based on the flight safety are proposed. The control technology combining the autonomous control and human decision is adopted to enhance the adaptive control ability during the flight and reduce the manual interference， so that the safety of the UAV system is improved effectively.

Keywords： flight safety； UAV； autonomous control； human control； flight handling mode

0 引 言

在近年的历次局部战争和反恐任务中，无人机都发挥了重要的作用，其发展势头十分迅猛。但是，随着无人机性能的提高，其操纵控制也趋于复杂化，从而导致飞行操纵员以及指挥员的压力剧增，并严重影响了无人机系统的安全性。

1 概念及研究意义

1.1 概念

无人机的控制方式有两种，一种是无人机飞行操纵员通过地面控制站控制/管理无人机飞行，即人工控制方式；第二种是通过使用机载计算机、通信链路和为保证无人机安全运行所需要的任何其他辅助设备进行自主飞行，即自主控制方式。

自主控制由于缺乏人为直接的控制决策，其含义强调“无外界控制干涉”，以及“自我控制决策”。从这个意义上讲，自主控制可以看成是自动控制的高级发展阶段，本质上属于智能控制，是一多学科的交叉，涉及到自动控制、人工智能、运筹学、信息论、系统论、计算机科学、人类工程学等。其中自动控制实现过程闭环动态反馈控制，保证系统的运动学和动力学的优良品质；人工智能提供信息处理、形式语言、启发式推理、记忆、学习和优化决策等功能；运筹学完成系统的规划、管理、协调与调度等功能；信息论提供信息传递、信息变换、知识获取、知识表示和人机通信等功能[1]。

自主控制是在“非常”未组织的环境结构下采用的“高度”自动控制。其中“高度”自动控制指的是无人、无外界干预的控制过程，而未组织的环境结构主要是由不确定性所引起的。一般不确定性分为如下几种：参数不确定性；未建模动态；随机扰动；传感器/量测装置噪声；多agent及复杂的信息模式；某个附加的控制信号为敌方操纵；量测噪声强度被我方和/或敌方干扰台所控制；敌方在决定性的量测或控制中引入错误的信息等[2]。

1.2 研究意义

无人机飞行操纵员采用地面控制站或小型控制设备远程遥控无人机实施飞行操纵、任务操纵和系统管理。无人机操纵控制是一项极具专业性的工作，飞行操纵员操作失误是造成无人机飞行事故的主要因素之一。

根据统计，美军无人机在2001—2011年的10年期间，共发生了95起飞行事故，同时数据还显示，在无人机的飞行事故中，起飞与着陆过程中发生的机毁事故占的比例较高。调查发现，由于“人为因素”导致无人机坠机的比例达到了75%，例如“捕食者”无人机，其80%的坠毁事故都为人为差错[3]。

随着无人机军事用途的不断扩展、各军兵种装备无人机种类越来越多以及各兵种无人机协同作战的需要，飞行操纵员将面临着“爆炸式”的信息涌入，客观上需要飞行操纵员根据战场信息的变化，及时、准确地制定和控制无人机作战，将导致飞行操纵员以及指挥员的压力剧增，甚至无法应对。

针对人为操控原因引起的飞行安全问题，主要的解决路径就是发展自主控制技术。无人机的自主控制可在很大程度上降低其对人工操纵的依赖程度，避免操纵人员可能出现的误判断、误操作以及长时间飞行可能给操纵人员心理产生影响等因素对无人机的飞行安全造成影响，从而提高其在不确定环境和突发事件中的生存能力。

另一方面，在当今技术水平发展限制条件下，研究无人机自主控制与人工操纵融合控制技术，有利于发挥自主控制的智能性和人工控制的决策能力，最大限度地将无人机飞行事故降低至最小程度，提高无人机作战效能。研究自主控制完全等级和人工操纵完全等级范畴以及相合点，在飞行事件突发情况下求解自主控制与人工操纵最优安全等级，检测部件和控制要素的安全性，尽可能最大限度利用这些安全要素进行自主控制机动和最少人工干预负荷来控制无人机安全飞行，甚至执行作战任务。

2 国内外现状

2.1 国外现状

美国的无人机技术处于世界前列，其无人机的发展方向代表了世界无人机的发展趋势。为了指导和规划美国无人机的发展，美国国防部在2000—2007年共公开发表了4个官方文件：《2000—2025年无人机路线图》、《2002—2027年无人机路线图》、《2005—2030年无人机系统路线图》和《2007—2032年美国无人系统路线图》。其中给出了美军无人机自主控制等级的发展趋势图，把自主控制的级别划分为十个等级，以此作为评价无人机自主程度的标准，其等级定义[4]见表1。

无人机路线图对具有代表性的、在研的和已规划的无人机的自主控制等级进行了较明确的定义[4]，见表2。

由表2可以看出，目前由于技术条件的限制， “捕食者”无人机仅达到2级的自主程度，而赫赫有名的“全球鹰”无人机也只有接近3级的自主程度，无人机的自主化程度还较低。

2.2 国内现状

近几年，国内一些学者对无人机自主控制等级进行了分析[5?7]， 还有一些学者相继提出了几种无人机自主控制能力的分级方式[8?10]。其中一种分级方式是将自主控制的能力衡量等级由低到高分为六级，见表3[8]。

由表3可看出：

（1） 自主控制应具有适应性，适应由环境、任务以及对象等带来的各种不确定因素，使系统在无人参与的情况下实现自主控制。

（2） 自主控制应具有智能性和协同性，系统作为独立的、自主的智能体，可与其他系统进行自主协调、协同等控制行为。

（3） 高级的自主系统必须具备自修复和自学习能力，及能够根据对象、环境、任务及控制效果，通过自主的修正、优化和学习的行为，提高控制性能。

因此，高级的自主系统应具有适应性、智能性、协同性、自修复、自学习等特点。能够在不确定的环境中执行任务，具有更好的安全性和空域飞行能力。它所面临的挑战就是在不确定性的条件下，实时或近实时地解决一系列最优化的求解问题，本质上就是需要建立不确定性前提下处理复杂问题的自主决策能力[11]。

目前国内无人机经过多年的发展，无人机种类繁多，但是其操纵依然是人工操纵为主，仅能够完成基本功能的自主程序控制。自主控制的水平依然较低，要实现完全意义上的无人机全自主控制，目前仍存在较大的差距。

3 发展方向与趋势

综合国内外的研究和分析，提出无人机控制体系架构应逐步实现人工操作——自主控制——融合控制，研究自主控制和人工决策相结合的控制技术，提高无人机飞行操纵过程中的自主控制能力，降低人为操纵的干预程度，且人工操纵主要以发送指挥引导指令为主，从而有效提高无人机系统安全性。在技术发展过程中应该按照自主分级逐步实现自主化，在不同等级下，重点研究人工干预与自主之间的边界界定和决策优先级划分规则等问题。

根据国内无人机现状及发展趋势，针对无人机系统应用环境，提出两级无人机飞行操控模式。

3.1 基本模式

在该模式下，以人工控制为主程序控制为辅。系统具备自动检测能力，提供系统状态信息，主要包括故障报警以及辅助操作信息，同时系统具备一定的判断决策能力，可以按设定的程序完成控制。

系统分层构架设计：

第一层：系统BIT技术，能够对系统关键部件进行在线检测，具备较高的检测覆盖率以及实时性；

第二层：诊断与报警技术，具备较为简单的故障定位能力以及较低的虚警率；

第三层：辅助操作技术，在最小工作负荷约束条件下提示和引导人工辅助操纵，最大限度地确保飞行安全；

第四层：人工决策控制，可根据系统显示状态信息，进行指令控制飞行。

在该模式下，对飞行操控人员要求较高，操控人员本身素质会直接影响系统安全性，要求操控人员掌握系统各相关专业知识，通过必要的技能培训，并积累相当的飞行经验。

（1） 系统正常飞行条件下，无人机可按设定的程序以及任务规划信息，进行程序控制飞行，操控人员可通过上行链路发送指挥控制指令，控制无人机系统状态；

（2） 系统异常条件下，操控人员通过系统提供的故障报警信息，进行故障判定并做出决策，结合辅助操作信息，控制无人机飞行。

3.2 高级模式

在高级模式下，系统安全基于装备本身自主控制能力，具备对设备以及环境的感知与决策能力，飞行过程基本不依赖人工干预。在系统本身无法感知外界威胁的条件下，操作人员可利用系统外信息进行决策与辅助控制，且具备控制最高优先权。系统要求具备自主检测、诊断、修复能力，可以自我保障系统飞行安全性。

系统分层构架设计：

第一层：自主诊断与重构，覆盖系统内所有环节及单元，无人机具备健康状态诊断与重构技术，最大限度地重组、容错和隔离故障源，快速重构控制结构，对自身状态具备监控修复能力；

第二层：感知与规避，系统可利用自身传感器获取的信息以及外界提供的辅助信息，具备对系统外环境的自主感知能力，包括气象、地理、电磁以及空管等，系统状态能够适应环境变化；

第三层：协同控制，系统可利用关联单元状态信息，自主与相关单元相互协同，构成应用体系形成联合作战能力，并且可智能修正与调节；

第四层：决策与指挥，系统对于飞行安全超限指令、非授权指令、窃取侵入指令等具备自动屏蔽能力，人工介入仅为顶层任务分配与调度。

在该模式下，对操控人员飞行技能要求较低，系统自主能力直接影响系统安全性。

（1） 系统正常飞行条件下，无人机完全按顶层规划信息并根据系统自身状态自主控制飞行，操控人员仅通过下行链路信息监视系统状态，原则上不参与系统控制；

（2） 系统异常条件下，无人机可自主诊断决策和控制保障系统飞行安全，操控人员可利用系统外信息，对系统状态进行评估并做出决策，可为无人机提供指挥信息，引导无人机飞行。

根据上述两级无人机飞行操控模式，建议将飞行操控能力按等级由低到高分为八级，见表4。

将上述飞行操控等级与美国无人机自主控制等级相对比，对应情况见表5。

4 结 论

无人机系统安全性主要取决于系统控制体系架构设计，无人机对自身和环境变化应具备自适应能力。系统的安全性、鲁棒性主要依赖于系统自主控制技术，同时加强操作人员的技能培训，并且建立无人机系统空中交通管理及电磁频谱管理体制，以满足在复杂作战环境下无人机的飞行安全要求。

无人机系统的自主控制技术是一个富有挑战性的课题，提高无人机系统的自主性是永恒的追求目标。建议通过发展下列技术提高无人机系统控制技术：

建立中国的自主控制能力衡量等级；建立无人机自主控制的体系结构；故障诊断、容错与自修复重构技术；在线态势感知与自主决策、规避技术；动态规划技术；智能控制技术；协同与交互技术；信息安全技术。

研究人为操控原因引起的飞行安全问题，通过发展无人机系统控制技术、完善无人机系统的管理体制，对正确运行管理无人机系统，提高无人机飞行安全，避免飞行事故的发生，具有很大的现实意义。

参考文献

[1] 唐强，朱志强，王建元.国外无人机自主飞行控制研究[J].系统工程与电子技术，2004，26（3）：418?422.

[2] PACHTER M， CHANDLER P R. Challenges of autonomous control [J]. IEEE Control Systems Magazine， 1998， 18（4）： 92?97.

[3] 佚名.美无人机十年安全事故分析：设备故障最常见[E/OL].[2012?02?09].http：//roll.sohu.com/20120209/n334179702.shtml.

[4] CAMBONE S A， KRING K， PACE P， et al. Unmanned aircraft systems （UAS） roadmap， 2005?2030 [R]. Washington， DC， USA： Office of the Secretary of Defense， 2005.

[5] 高劲松，余菲，季晓光.无人机自主控制等级的研究现状[J].电光与控制，2009，16（10）：51?54.

[6] 高劲松，王朝阳，陈哨东.对美国无人机自主控制等级的研究[J].航空科学技术，2010（2）：40?43.

[7] 朱华勇，牛轶峰，沈林成，等.无人机系统自主控制技术研究现状与发展趋势[J].国防科技大学学报，2010，32（3）：115?120.

[8] 王英勋，蔡志浩.无人机的自主飞行控制[J].航空制造技术，2009（8）：26?31.

[9] 陈宗基，魏金钟，王英勋，等.无人机自主控制等级及其系统结构研究[J].航空学报，2011，32（6）：1075?1083.

[10] 龚松波.无人机自主控制发展趋势研究[J].飞机设计，2009，29（6）：15?18.

[11] 蔡志浩，杨丽曼，王英勋，等.无人机全空域飞行影响因素分析[J].北京航空航天大学学报，2011，37（2）：175?179.

根据上述两级无人机飞行操控模式，建议将飞行操控能力按等级由低到高分为八级，见表4。

将上述飞行操控等级与美国无人机自主控制等级相对比，对应情况见表5。

4 结 论

无人机系统安全性主要取决于系统控制体系架构设计，无人机对自身和环境变化应具备自适应能力。系统的安全性、鲁棒性主要依赖于系统自主控制技术，同时加强操作人员的技能培训，并且建立无人机系统空中交通管理及电磁频谱管理体制，以满足在复杂作战环境下无人机的飞行安全要求。

无人机系统的自主控制技术是一个富有挑战性的课题，提高无人机系统的自主性是永恒的追求目标。建议通过发展下列技术提高无人机系统控制技术：

建立中国的自主控制能力衡量等级；建立无人机自主控制的体系结构；故障诊断、容错与自修复重构技术；在线态势感知与自主决策、规避技术；动态规划技术；智能控制技术；协同与交互技术；信息安全技术。

研究人为操控原因引起的飞行安全问题，通过发展无人机系统控制技术、完善无人机系统的管理体制，对正确运行管理无人机系统，提高无人机飞行安全，避免飞行事故的发生，具有很大的现实意义。

参考文献

[1] 唐强，朱志强，王建元.国外无人机自主飞行控制研究[J].系统工程与电子技术，2004，26（3）：418?422.

[2] PACHTER M， CHANDLER P R. Challenges of autonomous control [J]. IEEE Control Systems Magazine， 1998， 18（4）： 92?97.

[3] 佚名.美无人机十年安全事故分析：设备故障最常见[E/OL].[2012?02?09].http：//roll.sohu.com/20120209/n334179702.shtml.

[4] CAMBONE S A， KRING K， PACE P， et al. Unmanned aircraft systems （UAS） roadmap， 2005?2030 [R]. Washington， DC， USA： Office of the Secretary of Defense， 2005.

[5] 高劲松，余菲，季晓光.无人机自主控制等级的研究现状[J].电光与控制，2009，16（10）：51?54.

[6] 高劲松，王朝阳，陈哨东.对美国无人机自主控制等级的研究[J].航空科学技术，2010（2）：40?43.

[7] 朱华勇，牛轶峰，沈林成，等.无人机系统自主控制技术研究现状与发展趋势[J].国防科技大学学报，2010，32（3）：115?120.

[8] 王英勋，蔡志浩.无人机的自主飞行控制[J].航空制造技术，2009（8）：26?31.

[9] 陈宗基，魏金钟，王英勋，等.无人机自主控制等级及其系统结构研究[J].航空学报，2011，32（6）：1075?1083.

[10] 龚松波.无人机自主控制发展趋势研究[J].飞机设计，2009，29（6）：15?18.

[11] 蔡志浩，杨丽曼，王英勋，等.无人机全空域飞行影响因素分析[J].北京航空航天大学学报，2011，37（2）：175?179.

根据上述两级无人机飞行操控模式，建议将飞行操控能力按等级由低到高分为八级，见表4。

将上述飞行操控等级与美国无人机自主控制等级相对比，对应情况见表5。

4 结 论

无人机系统安全性主要取决于系统控制体系架构设计，无人机对自身和环境变化应具备自适应能力。系统的安全性、鲁棒性主要依赖于系统自主控制技术，同时加强操作人员的技能培训，并且建立无人机系统空中交通管理及电磁频谱管理体制，以满足在复杂作战环境下无人机的飞行安全要求。

无人机系统的自主控制技术是一个富有挑战性的课题，提高无人机系统的自主性是永恒的追求目标。建议通过发展下列技术提高无人机系统控制技术：

建立中国的自主控制能力衡量等级；建立无人机自主控制的体系结构；故障诊断、容错与自修复重构技术；在线态势感知与自主决策、规避技术；动态规划技术；智能控制技术；协同与交互技术；信息安全技术。

研究人为操控原因引起的飞行安全问题，通过发展无人机系统控制技术、完善无人机系统的管理体制，对正确运行管理无人机系统，提高无人机飞行安全，避免飞行事故的发生，具有很大的现实意义。

参考文献

[1] 唐强，朱志强，王建元.国外无人机自主飞行控制研究[J].系统工程与电子技术，2004，26（3）：418?422.

[2] PACHTER M， CHANDLER P R. Challenges of autonomous control [J]. IEEE Control Systems Magazine， 1998， 18（4）： 92?97.

[3] 佚名.美无人机十年安全事故分析：设备故障最常见[E/OL].[2012?02?09].http：//roll.sohu.com/20120209/n334179702.shtml.

[4] CAMBONE S A， KRING K， PACE P， et al. Unmanned aircraft systems （UAS） roadmap， 2005?2030 [R]. Washington， DC， USA： Office of the Secretary of Defense， 2005.

[5] 高劲松，余菲，季晓光.无人机自主控制等级的研究现状[J].电光与控制，2009，16（10）：51?54.

[6] 高劲松，王朝阳，陈哨东.对美国无人机自主控制等级的研究[J].航空科学技术，2010（2）：40?43.

[7] 朱华勇，牛轶峰，沈林成，等.无人机系统自主控制技术研究现状与发展趋势[J].国防科技大学学报，2010，32（3）：115?120.

[8] 王英勋，蔡志浩.无人机的自主飞行控制[J].航空制造技术，2009（8）：26?31.

[9] 陈宗基，魏金钟，王英勋，等.无人机自主控制等级及其系统结构研究[J].航空学报，2011，32（6）：1075?1083.

[10] 龚松波.无人机自主控制发展趋势研究[J].飞机设计，2009，29（6）：15?18.

[11] 蔡志浩，杨丽曼，王英勋，等.无人机全空域飞行影响因素分析[J].北京航空航天大学学报，2011，37（2）：175?179.