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无人机自主控制与自主导航要点全总结 1.1、无人机自主控制 无人机自主控制能力可分为6个等级。 1、完全机构化的控制方案和策略，对自身和环境变化没有做出反应的能力；（自动控制） 2、能够适应对象和环境的不确定性，具有变参数、变结构的能力； 3、具有故障实时诊断、隔离、和根据故障情况进行系统重构能力； 4、能够根据变化的任务和态势决策和任务重规划的能力； 5、具有与其它单体或系统进行交互、协同的能力； 6、能够自学习，具有集群自组织协调的能力。 以上“自主控制”可分为以下的类型： 适应性自主：即以适应各类不确定性为目标的自主控制，其中涵盖了由对象、环境以及任务、态势等带来的不确定因素，使系统在无人机参与时实现控制目的。 系统性自主：系统作为独立自主的智能体与其它智能体或人协同时，可进行自主协调、协作、协商等控制行为，以自身适应性自主控制为基础，通过协同性自主可以实现多平台或人机协作，在资源、效率等众多方面得到更优化的控制效果。 学习型自主：高级的自主系统必须具备自学习能力，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，高级的自主系统具有适应性、自修复、智能性、协同性、自学习等特点。 自主控制包括自动完成预先确定的航路和规划的任务，或者在线感知形式，并按确定的使命、原则在飞行中进行决策并自主执行任务。自主控制的挑战就是在不确定性的条件下，实时或近乎实时地解决一系列最优化的求解问题，并且不需要人为的干预。面对不确定性的自动决策是自主控制从内回路控制、自动驾驶仪到飞行管理、多飞行器管理、再到任务管理的一种逻辑层次的进步，也是自动控制从连续反应的控制层面到离散事件驱动的层面的一种延伸。 1.1.1、递阶开放的无人机控制结构 从效能的角度出发，无人机的工作方式将覆盖单机行动和多机系统的模式。为此飞行控制应当提供编队飞行、多机协同执行任务的能力，控制结构的选择时应对诸多要素进行综合考虑，其中包括将整个机群的使命分解为每个无人机的具体目标、在线任务计划、在线优化编队的任务航线、轨迹的规划和跟踪、编队中不同无人机间相互的协调、在兼顾环境不确定性及自身故障和损伤的情况下实现重构控制和故障管理等。因此先进的无人机控制必须具有开放的平台结构，并面向任务、面向效能包含最大的可拓展性。针对这样的要求，当前广泛接受的解决方案是选择层阶的控制结构和控制技术。 递阶式系统的每一层都有相对独立的功能划分，各层间通过往复的传输实现信息的共享。越往下就越接近具体的执行层，控制算法的具体和布局化程度以及执行的速度就越高；越往上则信息的内容和决策就越具全局意义，并且决策的时间尺度也将变得更长。由于信息的共享，实际上每一层都有相当的“全局观”，这有利于在必要时相对各层开发适当的推理和决策算法，从而提高整个系统的智能化水平和自主程度。 图1 递阶智能控制结构图 递阶智能控制结构图是基于无人作战飞机设计的控制和协调的分层结构，具有一定的代表性。这种控制结构分为4层：任务控制层、战略层、战术层和调节规划层，下面的3层位于每一架无人机个体上，最上的一层即任务控制层，位于智慧站或长机上。在这种结构下，同时还可以方便地与其它无人机协调合作来完成任务。 图2 导航、制导控制系统 单架无人机的控制结构如图所示，其中控制层为自主控制的最高层，它依据对系统状态的感知，决策和规划系统的任务目标，任务序列和机动轨迹。导航和制导为适应层，适应层根据任务规划结果以及无人机的状态产生相应的导引方案和具体的制导指令，控制执行层生成飞机各操纵效率机构（包括气动效率机构及推力效率机构）的控制指令。 1.1.2、故障诊断与自修复重构 无人机故障诊断与自修复重构是其实现自主控制的保障，能够提高无人机的生存能力以及飞行安全性。故障容错与重构控制的问题包括：如何对不同情况的重大故障和结构损伤进行建模，而且避免模型量太大；如何将不同的在线故障检测与识别（FDI）和自适应可重构控制（ARC）算法进行综合，以覆盖不同类型的错误，包括传感器故障、控制效应器故障、以及结构和战场损伤；在出现故障时，如何改变控制分配算法（CAA）。具有故障诊断和自修复重构功能的控制如图。 图3 自修复控制系统结构图 1.1.3、可变自主权限的自主控制 先进无人机飞控控制技术的目标是实现可变自主权限的自主控制。近年来，对于在环境和自身存在不确定条件下的自主和多机协同控制已经进行了大量的研究。应当指出，控制器要实现的功能目标在相当程度上决定了其应适应的不确定性程度。在递阶控制结构中，随着时间尺度的增长以及控制和决策功能的逐渐分离，面对的不确定性程度也将大大提高。在现已建立的知识库和专家系统的基础上，将人工智能（AI）应用到飞行中决策的技术方向。研究结果表明，自适应控制可以适应很高程度的不确定性；而当不