面向人机协同任务的智能交互与控制教学案例库建设

分析人机协同任务对军民领域人才的信息提取与分析、任务规划与决策、监督控制与指挥、建模与算法实现等能力需求,紧贴单人遥控单机、有人系统/多无人系统协同、人—无人集群系统协同等任务模式,围绕感知、规划、决策、控制、交互、学习等核心技术要素,提出构建以自主性、人机比、关键技术为主要特征维度的教学案例库,以有效支撑智能无人系统系列课程的教学。

从美路线图看无人系统技术体系与发展趋势

对无人系统技术进行了综合评述,并对其发展趋势进行了展望。首先,基于美国国防部八版无人机/无人系统路线图的规划,深入分析了互操作性、自主性、人机协同、通信、网络安全、动力与能源、载荷等主要技术方向的内涵和关键能力,绘制了各个技术方向的发展规划脉络。随后,调研分析了美国在不同技术方向的发展现状和应用情况。最后,综合路线图分析和发展情况分析,研判了未来无人系统技术的发展趋势。综述表明,未来无人系统技术将呈现体系化、智能化、高能化三大发展趋势。所提出的从路线图规划和发展现状分析来研判无人系统技术发展的方法对厘清无人系统技术体系和发展趋势具有一定借鉴意义。

无人机先进地面站关键技术综述

具有沉浸显示、智能辅助、自然化人机交互等先进控制能力的新型无人机地面站已成为当前无人机控制领域的研究热点。为分析其中的技术脉络,系统性地梳理国内外一系列无人机先进地面站的功能要点及设计理念,在此基础上从无人机地面站指挥控制的观察-判断-决策-行动回路出发,归纳提炼了其技术体系构成,分析指出了其中的任务环境构建、战场态势沉浸式显示、智能化辅助决策和自然化人机交互等关键技术,并对各项技术的主要研究方法进行了深入剖析,还对无人机先进地面站目前存在的挑战和未来发展趋势进行了研判。该研究对新型地面站的研制具有指导和借鉴意义。

无人化联合战术跨域协同及规划能力发展

为提升无人系统之间跨域协同水平,从现代战争中大量运用无人机遂行空中情报支援、引导地面打击与目标校射、目标毁伤评估任务等实战案例出发,探讨了无人系统支持下的联合战术跨域协同能力发展。以美军无人系统发展为参考,阐述了无人化联合战术跨域协同的概念与内涵;以美军两个MQ-9中队同步打击案例为分析对象,多角度系统性比较了跨域协同与同域协同之间的异同;重点从系统集成与能力验证角度调研了国内外相关发展现状,并简要对比国内外差距;结合传统作战指挥与筹划的特点,分析跨域协同作战指挥与规划能力的缺口;从指挥架构、组织形态、关键技术等方面,深入探讨跨域协同对于发展规划能力的主要思路。

自主无人系统的军事应用风险与挑战

自主无人系统是一种能观察、善思考、会决策且具有一定自学习能力的新一代无人系统,可以单独或与其他有人系统或无人系统协同遂行目标搜索、识别、定位、跟踪、干扰、打击、评估等任务。如果自主无人系统携带致命性载荷,并且无须人类干预,则会带来潜在的误杀和滥杀风险。介绍自主能力、自主无人系统、致命性自主武器系统的概念和内涵,分析自动防御武器系统误判事故、大规模杀伤性微型无人机群设想、致命性自主无人机杀人事件等三个典型案例,深入探讨自主无人系统存在的战场目标感知、可解释性、可预测性与可靠性、人机信任、战场道德等5个方面的问题。

生成对抗网络及其在无人系统中的应用

生成对抗网络(GAN)在无人系统多个层次上的应用提高了其智能化、自主化水平,具有巨大的应用价值和发展潜力。对GAN在无人系统技术中的应用进行了综合评述并且进行了展望。首先介绍了GAN的基本概念、训练方式和传统GAN的模型结构,并且从模型结构的变动、目标损失的变化以及适用的领域等方面详细介绍了深度卷积生成对抗网络(DCGAN)、循环生成对抗网络(CylcleGAN)、生成对抗模仿学习(GAIL)、序列生成对抗网络(SeqGAN)等GAN的8种衍生模型。接着概述了与无人系统OODA回路相关的智能感知、智能判断、智能决策、人机交互等方向上GAN方法的实际应用。最后基于无人系统共性技术的发展趋势,对GAN在无人系统的单体智能、多体或群体智能以及人机混合智能等方向上的应用进行了展望。

基于可变模板的前视目标跟踪算法

基于图像序列分析的图像制导极大地提高了成像武器的跟踪精度。给出了一种基于可变模板技术和遗传退火算法的图像序列目标跟踪算法。根据目标的物理特征构造出可变模板,定义合适的能量函数,采用遗传退火算法进行优化搜索。实验结果表明,该算法能够精确检测并跟踪目标,具有很快的收敛性和较高的抗噪声性。

攻击型无人飞行器自主控制技术研究综述

针对现代防御技术的发展,迫切需要实现攻击型无人飞行器(AUAV)的自主控制,提高其自主水平和智能程度。结合国内外的发展现状,对AUAV自主控制问题进行了阐述。首先介绍了自主控制的概念,并给出了无人飞行器自主水平的层次划分;然后分析了AUAV自主控制存在的问题,提出了相应的解决方案,分析了其中的关键技术和研究现状,主要包括系统结构、图像融合和动态重规划;最后对AUAV自主控制技术的研究方向进行了展望。

以智能为核心的无人机系统课程体系设计

国内外无人机系统的快速发展对无人机系统专业人才的需求越来越迫切。文章针对无人机系统"自主性"这一典型特征,结合我国发展现状和大学实际,建立以智能为主线和以OODA(观察—判断—决策—行动)为环节的无人机系统课程体系并对课程体系的实施提出建议,为智能无人机系统领域高素质创新人才的培养提供参考。

无人作战系统发展

无人作战系统是信息化战争中夺取信息优势、实施精确打击、完成特殊作战任务的重要手段之一,是未来军事力量的倍增器。文章在介绍国内外无人作战系统发展现状和特点的基础上,对无人作战系统的发展趋势进行了详细分析,同时对无人作战系统的关键技术,包括自主技术、协同技术、通信技术、平台技术和载荷技术等进行较为深入的阐述。

基于变形模板的多目标识别与定位

典型目标的识别与定位是无人机应用系统的关键技术之一,但实现完全地自动目标识别和定位存在一定的困难。该文提出一种采用变形模板进行多个目标的识别和定位方法,以机载传感器的融合图像为基础,并引入人在回路的思想,设计了基于变形模板的多目标识别和定位算法,重点研究了多目标变形模板库的构造和相应能量函数的定义,而变形模板的优化采用具有保优策略的遗传算法实现。仿真实验表明该方法具有较高的目标识别与定位能力,可以有效解决无人机图像中多个典型目标的识别与定位问题。

无人机集群作战概念及关键技术分析

无人机集群作战正在从概念走向雏形。文章总结了国外无人机集群作战概念的发展,分析了无人机集群作战的主要关键技术,包括大规模无人机管理与控制、多无人机自主编队飞行、集群感知与态势共享、集群突防与攻击、集群作战任务控制站等技术,并展望了未来无人机集群协同搜索、协同干扰、协同攻击、协同察/打、集群对抗等作战应用。

基于IMOPSO算法的多目标多聚焦图像融合

目前的多聚焦图像融合方法对于融合模型的建立主要依赖于经验,其参数配置存在主观性.提出了一种基于IMOPSO算法的多目标多聚焦图像融合方法,简化了多聚焦图像融合模型,克服了参数配置对经验的依赖性.首先给出了多聚焦图像融合有效的评价指标,然后构造了统一的小波域多聚焦图像融合模型,最后以模型参数作为决策变量,采用IMOPSO算法进行多目标优化搜索.IMOPSO算法不但引入变异算子以避免早熟,而且引入拥挤算子,使Pareto优解尽可能均匀分布于Pareto前端,并采用一种新的自适应惯性权重提高寻优能力.实验结果表明,IMOPSO算法具有更快的收敛速度和更好的寻优能力,同时基于该算法的融合方法也实现了Pare-to最优多聚焦图像融合.

多目标优化在图像处理中的应用综述

基于多目标优化理论对图像处理优化技术展开研究,首先分析了图像处理优化技术的研究现状,并指出了存在的问题;然后初步建立了图像处理的多目标优化模型,并给出了图像处理优化的系统流程;接着分析了图像处理优化的关键问题,包括建立优化的数学模型、确定优化的目标、选择最佳的优化算法、以及算法参数的最优设计等;最后讨论了图像处理优化技术的进一步研究方向。

空间预警系统建立导弹目标优先级的多属性决策

空间预警系统在多传感器多目标的情况下需要传感器调度,而建立目标优先级是有效进行传感器调度的第一步。由星载传感器所得图像对目标特征进行估计具有很大的不确定性,直接影响到导弹目标优先级的建立。首先通过作战分析确定出导弹目标的主要属性,采用层次分析法评价属性的权重,然后在不确定的条件下对属性求期望值,使用3种多属性决策方法评价导弹目标的威胁程度,最后取期望值作为导弹目标的威胁评价。正交实验结果表明算法具有很强的实时性和实用性。

密集环境中无人机协同机动飞行运动规划方法综述

从单无人机机动飞行向多机协同扩展的通用规划框架出发,介绍了其中各模块相关研究的基本原理、代表性方法和前沿研究,主要包括用于环境障碍感知的实时导航地图构建、离散空间的路径规划、连续空间的轨迹规划、基于离散连续混合空间的规划、多航迹或轨迹的协同规划。综合无人机通用规划框架的关键技术,提出了无人机协同机动规划下一步需要重点研究的方向。

高等院校人工智能课程体系建设刍议

人工智能是高等院校信息技术相关专业的一门重要的核心课程。目前很多理工院校在本科、硕士以及博士阶段都开设有相关课程,但课程体系有待加强,对人才培养的核心作用发挥还不充分。本文分析了目前高等院校人工智能课程体系的不足,从不同阶段的人才培养目标出发,在教材体系、教学大纲、教学重点以及考核方法等方面对构建完善的人工智能课程体系提出合理化建议。

基于人机协同的无人系统自主性评估方法

针对智能无人系统的自主能力评价问题,开展了基于人机协同的无人系统自主性评估方法技术研究。首先,分析了现有自主性评估方法未充分考虑无人系统的内部模型表示和算法实现方式的不足,提出了将无人系统的感知与认知、决策与规划、行动与控制等三个基础能力维度的协同性和学习性作为其自主性评估的主要因素。其次,设计了包含人操控、人委派、人监督、混合主动、全自主等五个自主等级的自主性评估表,揭示了每个自主等级的协同性和学习性内涵。最后,提出了一种基于无人系统基础能力加权求和的无人系统综合自主等级量化计算方法,并且通过案例验证了自主等级量化参考表的有效性。所提出的方法有望广泛应用于各类无人系统的自主性评估。

无人机规避或跟踪空中目标的自适应运动导引方法

无人机规避或跟踪空中目标可以看作是一个非线性运动导引控制问题。针对这类任务中无人机和目标存在高机动性、高时敏性等特点,提出了一种基于Lyapunov稳定性理论的无人机规避或跟踪目标运动导引方法。构建了基于精细时间运动导引方法的无人机规避或跟踪空中目标问题求解框架,并将无人机碰撞规避和机动目标跟踪问题分别转化为到达虚拟目标点和与虚拟目标点交会的问题。针对碰撞规避问题,将其转化为实现平行导引的控制问题,基于Lyapunov稳定性理论设计了无人机碰撞规避导引律。针对机动目标跟踪问题,在碰撞规避基础上,根据目标点交会的要求设计了相应的目标跟踪导引律。在Gazebo平台上开展了仿真验证实验,实验结果表明:所提方法能够有效避免大过载情况的出现,并具有较强的时变和参数适应性。

像素级图像优化融合客观评价指标分析

文章对像素级图像融合的客观评价指标进行分析,设计了新的交互信息量指标,避免了信息的重载,并根据指标相关度和指标选取原则对图像融合的指标进行评价和选取,形成了一组有效的评价准则,使图像融合质量评价指标较为完备,实验验证了方法的有效性。