飛行控制與仿真   2023-04-11 14:08 發(fā)表于廣東

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    國內(nèi)的無人機集群在編隊表演方面已經(jīng)演繹的淋漓盡致，但是在作業(yè)與軍事上還是鮮有研究，而國外特別是美國直奔戰(zhàn)場而去，并形成了理論。

無人機技術(shù)正處于大力發(fā)展階段，單架無人機的系統(tǒng)集成度越來越高，功能也越來越強大。然而，面對日益復(fù)雜的應(yīng)用環(huán)境和多樣化的需求，無人機受其自身軟硬件條件的限制，仍有某些局限性：對單架無人機而言，其自身的燃料、重量和尺寸起著重要的限制作用，無法形成持續(xù)有力的打擊力度；受機載傳感器以及通信設(shè)備的限制，單架無人機也無法實現(xiàn)對任務(wù)區(qū)域的多維度、大范圍覆蓋；在執(zhí)行高風(fēng)險任務(wù)時，單架無人機可能因為受到攻擊或自身故障而失效，從而導(dǎo)致任務(wù)系統(tǒng)容錯性不足等等。對小型無人機尤其如此。

為彌補單架無人機的局限性，美國空軍科學(xué)顧問委員會指出，無人機應(yīng)當(dāng)以集群的方式協(xié)同工作，而不是單獨行動。在未來很多應(yīng)用場景中，無人機將體現(xiàn)出多機西戎工作的特點。即由多架相同或不同型號的UAV組成多無人機系統(tǒng)，協(xié)同作業(yè)，共同完成任務(wù)。無人機群，由多種型號的有人或無人機組成的混合集群，甚至無人機與其他有人或無人作戰(zhàn)機器如無人戰(zhàn)斗車輛組成的混合異構(gòu)群組，必然是未來戰(zhàn)爭無人作戰(zhàn)機器的主要作戰(zhàn)形式。這樣，既能最大地發(fā)揮無人機的優(yōu)勢，又能避免由于單架無人機執(zhí)行任務(wù)效果不佳或失敗造成的不良后果，提高任務(wù)執(zhí)行效率，拓展新的任務(wù)執(zhí)行方式，從而達(dá)到提高系統(tǒng)可靠性、改善任務(wù)執(zhí)行效果的目的。

多UAV協(xié)同工作的優(yōu)勢主要來源于信息融合和資源互補兩個方面。在多機并行執(zhí)行任務(wù)的過程中，每架無人機收集到的信息都是其各自位置上的局部信息，無人機群眾所有成員的信息又組合成一個信息模型，提供給鞠策系統(tǒng)進(jìn)行多機系統(tǒng)內(nèi)的任務(wù)分工和調(diào)度，以提高任務(wù)的執(zhí)行效率；且當(dāng)某個成員失效時，能及時更新系統(tǒng)信息，動態(tài)調(diào)整系統(tǒng)成員間的執(zhí)行效果，從而提高系統(tǒng)的可靠性和容錯性；受單機能力和任務(wù)要求的限制，需要多架無人機共同完成某項任務(wù)，或者多機相互配合，以滿足任務(wù)的時間、空間與指標(biāo)優(yōu)化等要求，達(dá)到資源和功能互補的效果，如對同一個目標(biāo)依序執(zhí)行確認(rèn)、攻擊和毀傷評估任務(wù)，對同一個執(zhí)行同時性的多角度跟蹤任務(wù)等。

要指派多架UAV協(xié)同執(zhí)行一項任務(wù)，提高任務(wù)的效能，就離不開合理高效的協(xié)同控制手段，必須對多機系統(tǒng)進(jìn)行合理的協(xié)同任務(wù)規(guī)劃。它是對多無人機UAV協(xié)同執(zhí)行任務(wù)進(jìn)行研究的核心，設(shè)計控制理論、運籌學(xué)、決策理論、圖論、信息論、系統(tǒng)論、計算機科學(xué)、榮恭智能、通信理論等多個學(xué)科領(lǐng)域。

在實際任務(wù)的執(zhí)行中、受UAV、任務(wù)要求和環(huán)境因素等的影響與制約，對多UAV進(jìn)行協(xié)同控制是一個極其復(fù)雜、極具挑戰(zhàn)性的過程，其復(fù)雜性主要體現(xiàn)在：

（1）任務(wù)環(huán)境的復(fù)雜性：復(fù)雜的對抗性的動態(tài)環(huán)境，可能包含著多種既有的和突發(fā)的威脅、障礙、極端天氣等，而且UAV與系統(tǒng)可能無法獲知或無法及時獲知環(huán)境的全局信息及其變化；

（2）多無人機系統(tǒng)成員間的差異：UAV數(shù)量以及不同UAV間的運動學(xué)動力學(xué)特性、功能差異、信息收集與處理和通信能力的差異，而且無人機可能在任務(wù)執(zhí)行過程中失效等；

（3）任務(wù)需求的復(fù)雜性：不同的任務(wù)具有不同的要求，其在作戰(zhàn)目標(biāo)、時序約束、時間感性約束、任務(wù)間耦合約束、任務(wù)指標(biāo)等各個方面均可能存在著差異，而且作戰(zhàn)目標(biāo)還可能存在著不確定性，如移動目標(biāo)、目標(biāo)參數(shù)不確定等問題；

（4）計算復(fù)雜性：在進(jìn)行協(xié)同任務(wù)規(guī)劃問題研究時，不可避免的會碰到一個NP難題，即隨著問題規(guī)模的線性增長，如無人機數(shù)量、目標(biāo)數(shù)量等，問題的解空間呈指數(shù)級的爆炸式擴張，當(dāng)問題規(guī)模增大時，從這個龐大的解空間中找到最優(yōu)解需要耗費大量的計算，非常困難。當(dāng)任務(wù)的實時性要求較高時，這個矛盾會更突出，甚至?xí)苯右阅氵x哪個協(xié)同任務(wù)的執(zhí)行效果；

（5）通信約束的復(fù)雜性：任務(wù)環(huán)境的復(fù)雜多變就必然會對UAV機群的通信網(wǎng)絡(luò)造成影響，如通信拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)變化、寬帶受限、通信干擾、通信延時等，甚至可能會出現(xiàn)虛假通信等問題，在考慮到UAV本身的通信設(shè)備性能限制，如通信距離和寬帶等，以及某些任務(wù)可能會要求通信盡可能的少，這極大的增加了多機協(xié)同問題的復(fù)雜程度。

在上述復(fù)雜性的共同作用下，多無人機協(xié)同任務(wù)規(guī)劃問題就變成了一個極其復(fù)雜的問題，對該問題進(jìn)行建模與求解的難度也大大增加。作為無人機技術(shù)發(fā)展的一個重要趨勢，多UAV協(xié)同控制方面的研究方向收到了美國軍方的極大重視，已經(jīng)被美國空軍研究局列為六大基礎(chǔ)研究課題①之一，也成為學(xué)術(shù)界的研究熱點之一。

注① ：美國空軍研究局六大基礎(chǔ)研究課題：1）靈感來自生物的概念；2）協(xié)同控制；3）等離子體動力學(xué)；4）太空微型科學(xué)；5）量子計算；6）用于可支付得起的新型系統(tǒng)的材料工程學(xué)。

國外研究現(xiàn)狀

為探索多無人機協(xié)同工作的理論與實現(xiàn)機理，國外已經(jīng)開展了大量相關(guān)的研究項目。其中具有代表性的是美國國防部高級研究計劃局（DARPA）牽頭的自治編隊混合主動控制項目（Mixed InitiativeControl of Automata-teams，MICA②）、廣域搜索彈藥項目（Wide Area Search Munitions，WASM）和歐洲信息社會技術(shù)計劃（Information Society Technologies，IST）資助的異構(gòu)無人能及群實時協(xié)同與控制項目（Real-time Coordination and Control of Multiple Heterogeneous UAVs，COMETS③）等。

注② ：ＭＩＣＡ 項目的目標(biāo)是，在減少操作員人為干預(yù)的前提下提升無人機的自主與協(xié)同控制能力，涉及的研究內(nèi)容包括無人機自主協(xié)同作戰(zhàn)的分層控制結(jié)構(gòu)、多無人機自主編隊控制方法和無人機協(xié)同作戰(zhàn)的建模與仿真技術(shù)等，參與研究的機構(gòu)包括加州大學(xué)伯克利分校、麻省理工學(xué)院（ＭＩＴ ） 以及霍尼韋爾公司（Ｈｏｎｅｙｗｅｌｌ）等。

注③ ：歐洲COMETS項目是一個多國合作的民用研究項目，其研究對象是一個由包括無人直升機和無人飛艇在內(nèi)的多平臺異構(gòu)無人機群組成的協(xié)同探測與監(jiān)視系統(tǒng)，研究目標(biāo)是為該異構(gòu)多UAV設(shè)計和實現(xiàn)分布式實時控制系統(tǒng)，集成分布式感知與實時圖像處理等技術(shù)，并在森林火災(zāi)監(jiān)視任務(wù)中對系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行演示驗證。該項目的相關(guān)結(jié)果已經(jīng)陳列在其官方網(wǎng)站上http://www.comets-uavs.org/），最終成果也已經(jīng)集中出版。

MICA項目對多UAV協(xié)同作戰(zhàn)的多項關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行研究，其研究目標(biāo)是探索新的監(jiān)視和控制手段（即自主協(xié)同控制方法）以使人能更好地參與到戰(zhàn)場管理過程中，實現(xiàn)相對較少的操作人員對大規(guī)模無人作戰(zhàn)平臺編隊的控制。其研究課題包括協(xié)同任務(wù)分配、無人機路徑規(guī)劃、多機協(xié)同跟蹤、編隊控制等多個方面，參與團隊主要來自麻省理工學(xué)院、加州伯克利大學(xué)等。WASM項目則多以UAV廣域搜索與打擊任務(wù)為背景，采用分層控制與優(yōu)化的手段對多機協(xié)同控制進(jìn)行研究，并在研究過程中建立一個MultiUAV協(xié)同控制仿真平臺。

從這些研究項目可以看出，多無人機系統(tǒng)控制涉及軟硬件機器整合等多個方面，其中一個核心課題就是多無人機協(xié)同任務(wù)規(guī)劃問題，它直接決定在各個UAV個體間進(jìn)行工作任務(wù)分配和如何執(zhí)行，以在多種復(fù)雜因素影響下最大化系統(tǒng)效率。目前國內(nèi)外已經(jīng)有大量多個UAV協(xié)同任務(wù)規(guī)劃問題為主題的學(xué)術(shù)論文。

在任何對多無人機協(xié)同任務(wù)規(guī)劃的研究中，首先必須明確其研究的任務(wù)背景是什么，再根據(jù)該任務(wù)背景要求進(jìn)行進(jìn)一步的分解和細(xì)化，形成無人機可以完成的工作，進(jìn)而根據(jù)任務(wù)指標(biāo)并考慮某些因素進(jìn)行問題建模與求解。協(xié)同任務(wù)規(guī)劃問題以多UAV系統(tǒng)總體性能最大化或代價最小化為指標(biāo)，其一般形式為將若干工作指派給多個UAV執(zhí)行。因為現(xiàn)實中存在著極其多樣化的任務(wù)背景以及復(fù)雜的影響因素，目前存在的任務(wù)規(guī)劃方法無不是針對特定的任務(wù)背景進(jìn)行研究。

由于多無人機協(xié)同任務(wù)規(guī)劃問題的復(fù)雜性，一般采用分層控制（Hierarchical control）的方式將其分解成為決策層、協(xié)調(diào)層、執(zhí)行層等若干個子問題，再對這些子問題進(jìn)行求解，從而降低解決這個復(fù)雜問題的難度。如Boskovic，J.D.等人提出將任務(wù)規(guī)劃問題分解成決策層（decision making layer）、路徑規(guī)劃層（path planninglayer）、軌跡生成層（trajectory generation layer）、內(nèi)環(huán)控制層(inner-loop control layer)等4個層次，其中：決策層負(fù)責(zé)多UAV系統(tǒng)頂層的任務(wù)決策、避障、沖突消解、任務(wù)分配和指標(biāo)評估等；路徑負(fù)責(zé)任務(wù)執(zhí)行中的運動規(guī)劃，生成航路點，以引導(dǎo)UAV規(guī)避威脅、障礙等；軌跡層則負(fù)責(zé)根據(jù)UAV的狀態(tài)、輸入和初始條件等，為UAV生成通過航路點的可飛路徑；控制層則保證UAV準(zhǔn)確的沿著生成的軌跡飛行，并進(jìn)行一定的冗余管理以降低干擾等因素的影響。Tsourdos，A.等人則從UAV協(xié)同路徑規(guī)劃的角度講任務(wù)規(guī)劃的層次結(jié)構(gòu)分為機群協(xié)同任務(wù)規(guī)劃與分配層、機群協(xié)同路徑規(guī)劃層、單機控制層等三個層次。這些研究表明，這類分層控制的思路可以很好的梳理和降低多UAV協(xié)同決策與控制中的復(fù)雜性，是解決該問題的有效手段。

有了分層控制的思路之后，需要對多機系統(tǒng)任務(wù)規(guī)劃問題進(jìn)行建模與求解。從數(shù)學(xué)角度（運籌學(xué)，Operationgsresearch）看，該問題屬于一類復(fù)雜的組合優(yōu)化問題，需要對多UAV集群內(nèi)各個成員進(jìn)行任務(wù)指派和資源分配。對該優(yōu)化問題進(jìn)行建模與求解的方法有很多種，大致可以分為集中式和分布式兩類，兩者各有千秋。從發(fā)展的時間早晚來說，集中式的發(fā)展要早于分布式，但由于分布式相對而言在動態(tài)、不確定的場景下和實時性要求等方面的適用性更廣泛，對它的研究熱情有大漲之勢。

特點是在系統(tǒng)中存在著一個中心節(jié)點，由這個中心節(jié)點完成整個系統(tǒng)的任務(wù)指派和調(diào)度、協(xié)調(diào)等工作，無人機僅充當(dāng)任務(wù)執(zhí)行者的角色。在集中式的處理過程中，問題建模和求解這兩個方面有著較為清晰的界限。

將多UAV協(xié)同任務(wù)規(guī)劃問題抽象成組合優(yōu)化問題的形式，需要借助圖論（graphtheory），把問題參與者，包括無人機和任務(wù)對象（如地面目標(biāo)）等，抽象成圖（graph）的節(jié)點（vertex），而一個UAV以某種狀態(tài)對一個對象執(zhí)行任務(wù)的過程則抽象成圖的邊（edge），再引入二元決策變量，把這個復(fù)雜的規(guī)劃問題刻畫成一個有向圖（directedgraph）的形式。實際上不管集中式還是分布式方法都存在著這樣一個問題抽象的過程。 

然后，可以采用現(xiàn)有的方法對該問題進(jìn)行建模，并使用某種合適的搜索算法（search algorithm）對這個有向圖搜索以確定最優(yōu)解。

現(xiàn)在已經(jīng)存在多種集中式任務(wù)規(guī)劃建模方法，包括多旅行商問題（Multiple Travelling Salesmanproblem，mTSP）、車輛路由問題（VehicleRouting Problem，VRP）、網(wǎng)絡(luò)流（NetworkFlow Optimization，NFO）模型、混合整數(shù)線性規(guī)劃（Mixed-Integer Linear Programming，MILP）等。前兩種模型一般用于處理單一任務(wù)的多UAV協(xié)同，如協(xié)同搜索任務(wù)等，在建模過程中可以考慮問題的時間相關(guān)約束，如時間窗約束等。在處理多任務(wù)時，如確認(rèn)/攻擊/毀傷評估一體化任務(wù)，設(shè)定為只對目標(biāo)位置訪問一次的mTSP和VRP模型則變得不太好用。此時，NFO和MILP模型相對更適用些。

NFO模型在早期對廣域搜索彈藥（WASM）問題的研究中使用較多。該方法以無人機為網(wǎng)絡(luò)中的供貨商，需要執(zhí)行的任務(wù)（可能是對地面目標(biāo)的確認(rèn)、打擊、毀傷評估等任務(wù)）為物流，而把對無人機執(zhí)行某項任務(wù)的指派決策當(dāng)做雪球，無人機對應(yīng)決策的執(zhí)行代價或收益則作為貨物在網(wǎng)絡(luò)中流動的成本，基于圖論建立網(wǎng)絡(luò)流模型。優(yōu)化目標(biāo)則是網(wǎng)絡(luò)流量總代價最小。

MILP模型應(yīng)該是目前使用較廣泛的集中式任務(wù)規(guī)劃方法，在WASM、SEAD（Suppression of Enemy Air Defense，敵方防控火力壓制）等問題中均能建立較合適的模型。該方法屬于網(wǎng)絡(luò)流模型的自然拓展，其在建模過程中引入了兩種類型的決策變量：二元決策變量和連續(xù)決策變量。這兩類變量的使用，讓MILP方法能處理更管飯的任務(wù)規(guī)劃與調(diào)度問題，可以考慮更復(fù)雜的約束，如時間、資源等，本質(zhì)上講就是使任務(wù)規(guī)劃模型與一般意義上的組合優(yōu)化問題更接近了。

在NFO和MILP模型的基礎(chǔ)上，Shima，T.等人總結(jié)并建立了被稱為“協(xié)同多任務(wù)分配問題”（Cooperative Multiple Task Assignment Problem，CMTAP）的組合優(yōu)化模型。CMTAP模型采用圖論描述方法，以多UAV系統(tǒng)對多個地面目標(biāo)協(xié)同執(zhí)行受時序優(yōu)先級的約束的確認(rèn)（classify）、攻擊（attack）和毀傷評估（verify）等三種任務(wù)為任務(wù)場景，考慮了時間、資源、可飛路徑馮多想約束。該模型能較好的描述多UAV協(xié)同任務(wù)規(guī)劃問題，基于它稍作改動即可適用于廣泛的應(yīng)用場景。

理論上講，在建立任務(wù)規(guī)劃模型后，可以選擇很多種搜索算法進(jìn)行求解，如廣度優(yōu)先搜索（breadth-firstsearch）、深度優(yōu)先搜索（depth-first search）、Dijktra算法、Bellman-Ford算法等確定性的圖搜索算法，分支定界（branch and bound）、動態(tài)規(guī)劃（dynamic programming）等優(yōu)化算法，以及遺傳算法（genetic algorithm，GA）、粒子群優(yōu)化算法（particle swarm optimization，PSO）、禁忌搜索（tabu search）、模擬退火（Simulated Annealing）等啟發(fā)模式隨機搜索算法。

采用前兩類算法的好處是可以保證能夠找到問題的最優(yōu)解，而且由于已經(jīng)存在大量成熟的商業(yè)軟件如CPLEX等，可以直接使用它們而大大減少研究人員的工作量。在處理簡化問題時，它們因窮遍整個解空間而能獲得問題的最優(yōu)解，但隨著問題規(guī)模的增長，解空間的尺寸也指數(shù)級膨脹，遍歷所搜的計算量迅速增大，要窮遍整個解空間可能變得不顯示。這就是多UAV協(xié)同任務(wù)規(guī)劃問題的NP-hard特性。

為繞開這個計算難點以減低大型問題的求解難度，Rasmussen，S.J.等人提出了一種樹搜索（tree search）算法對WASM問題進(jìn)行處理，他們將組合優(yōu)化問題以決策樹（decision tree）的形式表達(dá)出來，然后一邊通過最佳優(yōu)先所搜（best-firstsearch）在已搜索的可行解中不斷降低解的上界，一邊又在決策樹上未評估的分支中通過歐氏距離確定解的下界以減少計算量，在這個定界的過程中，可行解的上下界范圍不斷縮小。從而避免確定性所搜算法遍歷枚舉（exhaustive enumeration）計算量過大的缺點，在處理小型問題時截止確定最優(yōu)解；而大型問題時則如果在線使用能立即給出一個相對較好的可行解，如果離線使用則仍能找到問題的最優(yōu)解。因而，該方法具有較好的靈活性。然而，盡管這種改進(jìn)的確定性樹搜索算法能在某些問題中取得好的效果，但其廣泛適用性卻可能經(jīng)不住考驗。

啟發(fā)式算法（heuristics）在處理這類大型復(fù)雜的組合優(yōu)化問題時，由于其啟發(fā)式的隨機特性，并不企圖窮遍整個搜索空間，而在計算時間和解的最優(yōu)性能之間達(dá)成某種妥協(xié)，從而可以在接受的時間和計算代價內(nèi)獲得較好的次有解。Rasmussen，S.J.等人早在2003年就對啟發(fā)式算法和最優(yōu)算法處理大型問題時的效果進(jìn)行了比較，結(jié)果表明啟發(fā)式算法具有明顯的優(yōu)勢。因而，這種啟發(fā)式的隨機特性使得它們在處理大型復(fù)雜問題時具有天然的優(yōu)勢，今年來已經(jīng)有大量的研究使用了這類算法。

GA作為一種典型的啟發(fā)式算法，被研究人員廣泛的用于多UAV協(xié)同任務(wù)規(guī)劃問題研究中心。Shinma，T.等人把任務(wù)規(guī)劃問題歸納成CMTAP模型之后，將該問題的解編碼成矩陣的形式：以矩陣的列作為染色體的基因（gene），表示將某架UAV指派去對某個目標(biāo)（target）上執(zhí)行某項任務(wù)（task）；以矩陣為染色體（chromosome），表示CMTAP的一個可能解。通過對自然選擇的過程的模型，首先構(gòu)建一個初始化種群，然后通過雜交、變異、選擇等過程，對染色體種群迭代演進(jìn)，最終獲得一個較好的可行解。盡管該解可能不是最優(yōu)解，但能在可接受的時間內(nèi)獲得一個次優(yōu)解，怎么都要比長時間等待計算最優(yōu)解的結(jié)果來的好。隨后Karaman，S.等人使用進(jìn)程代數(shù)（processalgebra）改進(jìn)了GA的染色體編碼和雜交、變異等遺傳算子，從而進(jìn)一步提高了GA在處理大中小型問題時的適用性。

PSO作為另一種啟發(fā)式算法，有著與GA不同的演化策略，它模仿鳥群捕食行為，將可能解視作一個粒子（particle），被賦予一個速率在解空間中運動，根據(jù)其自身歷史最佳位置和粒子群（particleswarm）整體的歷史最佳位置，調(diào)整其運動速率，從而達(dá)到在解空間中尋優(yōu)的目的。這個算法與GA相比，不需要構(gòu)建大量個體組成的種群，概念簡單，實現(xiàn)容易。

集中式控制方法經(jīng)過多年的發(fā)展已經(jīng)較為成熟，其全局特性較好，在處理強復(fù)雜耦合問題時，可以通觀全局，獲得較好的可行解，具有較大的優(yōu)勢。但其實時性、魯棒性和容錯性等方面的不足導(dǎo)致了它在動態(tài)、不確定性和實時性要求較高的應(yīng)用中效果不佳。此時，需要尋求別的解決方法。

（2）分布式任務(wù)規(guī)劃方法

很多是基于市場機制的合同網(wǎng)絡(luò)協(xié)議。Smith，R.G.在1980年首次提出將合同網(wǎng)協(xié)議用于分布式問題求解。該方法的基本思想是將任務(wù)分配過程視為一個市場交易過程，通過“拍賣-競標(biāo)-中標(biāo)”（auction-bid-award）這個市場競拍機制實現(xiàn)分布式系統(tǒng)內(nèi)部工作任務(wù)的指派和調(diào)整。當(dāng)一個系統(tǒng)成員產(chǎn)生新任務(wù)時，如發(fā)現(xiàn)新目標(biāo)，可以向系統(tǒng)中其他成員發(fā)布市場拍賣合約；其他成員則對該合約進(jìn)行評估，如果可行則向拍賣者回復(fù)自己執(zhí)行該合約的代價；合約拍賣者收到競標(biāo)者的價碼后，進(jìn)行評估，選擇合適的執(zhí)行者，進(jìn)行任務(wù)指派。這樣，一個基本的市場交易活動即大致完成。其原理簡單直觀，易于實現(xiàn)，且執(zhí)行效率高，已在包括多個UAV協(xié)同決策與控制在內(nèi)的多個領(lǐng)域被廣泛研究和應(yīng)用。

在合同網(wǎng)協(xié)議的基礎(chǔ)上，研究人員進(jìn)一步發(fā)展出更多的分布式方法。由于合同網(wǎng)只給出了協(xié)商的框架和協(xié)議，卻反形式化的模型。有研究人員將一種描述離散事件動態(tài)系統(tǒng)的圖形化工具——Petri引入到合同網(wǎng)的建模與分析中，使合同網(wǎng)協(xié)議更加的嚴(yán)格化，從而實現(xiàn)更好的系統(tǒng)協(xié)商效果。

分布式方法在近些年的發(fā)展中，越來越受到關(guān)注，已經(jīng)有大量的方法被提出和應(yīng)用，如協(xié)商一致理論、對策論、信息素、多智能體系統(tǒng)等等。這類方法由于其對動態(tài)不確定性問題的適用性發(fā)展迅速，目前正處于火熱的研究中。

國內(nèi)研究現(xiàn)狀

今年來國內(nèi)越來越多的研究人員參與到多無人機協(xié)同規(guī)劃問題的研究中。如葉媛媛④詳細(xì)分析了任務(wù)規(guī)劃問題的理論和特性，以多目標(biāo)優(yōu)化理論為基礎(chǔ)，建立多無人機協(xié)同任務(wù)規(guī)劃的多目標(biāo)證書規(guī)劃模型，并對其進(jìn)行求解；龍濤⑤提出一種有限中心的分布式控制體系，在合同網(wǎng)協(xié)議基礎(chǔ)上提出多種類型合同和協(xié)商機制的分布式體系進(jìn)行在線實時的任務(wù)重分配；柳林⑥在對分布式多機器人系統(tǒng)的研究中，總結(jié)了合同網(wǎng)拍賣機制的理論基礎(chǔ)，基于合同網(wǎng)機制提出NeA-MRTA和NeA-MRTA算法進(jìn)行簡單任務(wù)動態(tài)分布式分配，針對復(fù)雜任務(wù)的動態(tài)分布式分配問題，則基于NeA-MRTA提出一種CA-MRTA算法進(jìn)行處理，取得了比較好的效果。

具有里程碑意義的是，2013年，國內(nèi)在多無人機協(xié)同決策與控制領(lǐng)域處于領(lǐng)先地位的國防科技大學(xué)沈林成教授團隊歸納總結(jié)最新研究成果，出版了一本專著《多無人機自主協(xié)同控制理論與方法》⑦。這本專著分析總結(jié)了多無人機系統(tǒng)的理論和技術(shù)發(fā)展脈絡(luò)，對包含多無人機協(xié)同任務(wù)分配、協(xié)同軌跡規(guī)劃、協(xié)同目標(biāo)狀態(tài)估計、編隊協(xié)同控制、多機協(xié)同自組織等在內(nèi)的多個協(xié)同控制課題都進(jìn)行了歸納與研究，提出多個方法解決對應(yīng)的協(xié)同問題，并給出典型應(yīng)用下多機協(xié)同控制問題的理論分析和方法描述。這本專著對國內(nèi)的研究人員有很高的參考和指導(dǎo)價值。

國內(nèi)外文獻(xiàn)，大部分研究對基于多任務(wù)時序優(yōu)先級約束的多無人機協(xié)同任務(wù)規(guī)劃問題不夠深入。該問題主要受如下因素影響：

（1） 多無人機系統(tǒng)的異構(gòu)性，即機群由多種具有不同性能的無人機組成；

（2） 無人機機載資源（如彈藥）的有限性，即無人機群僅懈怠了有限的資源執(zhí)行任務(wù)；

（3） 多任務(wù)間的時序優(yōu)先級約束，如對地面目標(biāo)的確認(rèn)/攻擊/毀傷評估一體化任務(wù)中，必須對目標(biāo)確認(rèn)之后才能發(fā)起攻擊，而毀傷評估則顯然必須在攻擊完成之后才能進(jìn)行，這類時序約束帶來的問題，如死鎖問題，將會嚴(yán)重影響對多無人機協(xié)同的協(xié)同控制；

（4） 對多無人機系統(tǒng)內(nèi)部成員間的工作負(fù)荷強度關(guān)注 不足，由于協(xié)同任務(wù)執(zhí)行過程中，可能有的系統(tǒng)成員工作強度大，有的則顯得過于“清閑”，這時如果存在一種機制能使得系統(tǒng)成員間的工作強度相對的均衡化，那么系統(tǒng)效能將得到一定程度的提升。

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