无人机作战航路规划(无人机完成任务时需要与什么配合)

seosqwseo2周前 (05-07)测评日记11

一、无人机完成任务时需要与什么配合

无人机完成任务时需要与任务载荷、测控与信息传输系统、地面保障系统配合。

无人机及集群任务规划:

自主决策和控制使无人机有能力在无人*作的情况下独立完成任务。目前国际上采用自主控制级别(Autonomous Control Level,ACL)这一概念来衡量各类自动化载具的实现自主决策与控制的程度。

美国的有关部门建立了衡量ACL标准,将各类自动化载具的ACL划分为10级。而对于无人机而言,ACL的10个等级则大致可以分为三大类:低级别自主(ACL1∼4)、中级别自(ACL5∼7),和高级别自主(ACL8∼10)。

无人机能完成的任务:

在低级别自主等级下,无人机被远程遥控。通过*作人员的*控,无人机能够完成各种复杂的任务。低级别自主的无人机(ACL1∼4)基于远程遥控控制,是目前普遍使用的无人机控制方式。远程遥控控制的系统结构简单,属于集中化控制方式。

ACL中级别自主等级要求当人工参与有限的情况下,多无人机能够在一定程度上自主决策和自适应地完成任务。ACL高级别自主等级强调无人控制的无人机的群体作战能力。

多无人机协同航路规划方法:

多无人机协同航路的研究思路:

针对多无人机编队轨迹规划问题中,现有的研究通常分为两种思路,第一种为数值优化求解思路,基于伪谱法直接求解优轨迹,这种方法优点在于求解精度高,但伪谱法对于单机轨迹规划问题来说,求解实时性较强;但当约束形式过于复杂时,往往很难快速获得优轨迹。

第二种思路是传统优化求解思路,首先基于路径搜寻或启发式算法或者无人机优路径点,路径点间通过插值拟合方式获得优轨迹,优点在于实时性强,但优轨迹求解过程中,没有考虑无人机运动模型。

多无人飞行器协同任务的分配:

多无人飞行器协同任务分配是一个多约束优化问题,对多无人机协同任务分配问题的分类中有影响力且已经被广泛接受的,是Gerkey和Mataric于2004年提出的分类方法。

主要从任务需求无人机的数量,无人机同时执行任务的能力,以及分配情况在时间上的体现情况这三个维度对多无人机协同任务分配问题进行分类。

二、百舸争流的无人水面艇

百舸争流的无人水面艇

无人水面艇正处于快速发展阶段,目前国外已经服役和在研的军用民用无人艇将近有100个型号。军用无人水面艇主要用于反水雷作战和反潜探测与跟踪等任务,与无人机和潜航器相比,研制风险比较低、技术难度也不大,困难是航行控制、海上规避、自主任务规划等。

无人水面艇按外形可分为半潜式、常规滑行式、水翼式。半潜式无人水面艇在航行时大部分船体潜在水下,主要是为了便于对水中物体进行探测,多用于执行扫雷任务。常规滑行式无人水面艇的外形类似普通的水面舰船。水翼式无人水面艇的外形类似水翼艇,如日本海上自卫队的“隼”级水翼导弹艇。

按自主水平分为遥控型、半自主型和全自主型。早期服役的无人水面艇多为遥控型的。它们由岸基或母船上的遥控站*控,根据指令完成各种作业,主要用于扫雷,是各国海军发展较多的无人水面艇。半自主型无人水面艇按照预先设定的程序、规划好的航线在海上航行,执行规定的任务,比如情报监视侦察、反潜、扫雷等任务。

按吨位、体积,无人水面艇也分为大中小型。国外现役无人艇多为中小型,原因是小型艇造价低;主要在近海使用,且任务单一,无需建造大型艇。国外发展的军用无人水面艇主要是用来执行反水雷、反潜、海上安全、水面战、支援特种作战、电子战和支援海上封锁作战等任务。每种任务对无人水面艇的性能都有一定的特殊要求。

军用无人艇的要求比民用艇的要高、更严格,所用技术更先进。

第一,它们需要在高海情和恶劣环境中能够正常使用,因为潜艇在水下活动基本不受海情的影响,所以执行反潜任务的无人艇也必须在6、7级海情下能够出海。无人水面艇有时需要在通航密集的港湾等地方航行,所以必须能够自行规避其他高速航行的船舶,具备十分强大的态势感知能力和自动化程度非常高的导航与航路规划能力。

第二,需要研制“即插即用”的任务模块。海上作战任务多,但不可能为每一项任务发展一型艇。受濒海战斗舰的启发,国外一些无人艇采取了类似的发展模式,研制一型艇,装载不同的任务模块,兼顾了多种任务。这样,不但可加快研发进度,还能降低成本。

第三,自组网和协同作战能力。许多任务需要多艘无人艇协同完成,也就是人们常说的“蜂群战术”。这需要许多技术的支持,没有人工智能技术是无法实现的。态势感知、信息共享和通信能力等固然重要,但任务规划、任务分配、路径自动选取等,在某种意义上更为重要,否则会陷入混战,出现多个平台同时攻击一个目标,而漏掉其他目标的情况。

是不是基于人工智能的无人水面艇就可以完全取代现在的水面舰艇呢?我想在短时期内还做不到。现在的人工智能还处于初级阶段,而且人工智能受算法、数据、机器学习等多种因素的制约,而战时还可能被敌方电子战设备干扰、攻击。所以,在复杂多变的作战环境中,仍需要人脑的智慧。

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