今日薦文
今日薦文的作者為中國電子科學(xué)研究院專家劉立輝,趙彥杰,趙小虎,李志飛,李巖。本篇節(jié)選自論文《一種無人集群系統(tǒng)仿真平臺設(shè)計》,發(fā)表于《中國電子科學(xué)研究院學(xué)報》第12卷第5期。本文為論文上半部分。
摘 要:針對無人集群系統(tǒng)能力驗證問題,提出一種無人集群系統(tǒng)仿真平臺設(shè)計方案。該設(shè)計聚焦于無人集群系統(tǒng)的任務(wù)屬性和群控屬性,主要用于驗證無人集群系統(tǒng)的任務(wù)執(zhí)行能力和集群控制能力。其主要包含如下內(nèi)容:搭建仿真平臺架構(gòu);集成與無人平臺單體相關(guān)的運動、傳感器、武器等模型以及與群體相關(guān)的自組織網(wǎng)絡(luò)、避障規(guī)則等模型;集成與虛擬運行環(huán)境相關(guān)的地理、氣象、電磁等環(huán)境仿真模型;集成與任務(wù)模擬和效能評估相關(guān)的任務(wù)想定模型和效能評估模型。該設(shè)計運用于無人機(jī)集群系統(tǒng)的能力驗證,可擴(kuò)展應(yīng)用于其他無人集群系統(tǒng)的驗證工作。
關(guān)鍵詞: 無人集群系統(tǒng);集群智能;集群控制
引 言
人們對于集群行為的研究源于1987年Reynolds等人對鳥群飛行行為的模擬仿真,他們在研究中提出了群中個體遵循的三條簡單規(guī)則,即避免碰撞(Collision Avoidance)、速度匹配(Velocity Matching)和保持聚集(Flock Centering),并創(chuàng)建了集群行為Boids模型[1]。類似研究對象還有魚群、蟻群。比如,在魚群中,每條魚通過靠近、避免碰撞、對齊三條規(guī)則來實現(xiàn)群體有秩序的游動;在蟻群中,螞蟻們表現(xiàn)更多的是一種分布式群體行為,而非主從行為。以上現(xiàn)象顯示,智力水平不高的動物通過個體間的交互、協(xié)作,表現(xiàn)出較為復(fù)雜的群體行為,這類動物群體沒有統(tǒng)一指揮,每個單體在群體環(huán)境中表現(xiàn)出自主性、反應(yīng)性、學(xué)習(xí)性和自適應(yīng)性等智能特性[2]。
鑒于上述生物特性,人們開始研究集群系統(tǒng),即從系統(tǒng)控制角度提出一種不依靠中央控制機(jī)制而采用局部規(guī)則控制的思想,并基于此構(gòu)建集群系統(tǒng)。Beni等人在1993年提出了集群智能(Swarm Intelligence)概念[3]。集群智能具有以下特點[4]:
(1)控制是分布式的,無須中心控制;
(2)以激發(fā)工作機(jī)制進(jìn)行通信;
(3)個體行為規(guī)則簡單;
(4)系統(tǒng)組織機(jī)制是自組織的。
受上述理念啟發(fā),控制領(lǐng)域出現(xiàn)了眾多智能涌現(xiàn)模型[5],并催生了“蜂群”、“狼群”等新型系統(tǒng)。美國海軍是“蜂群”作戰(zhàn)領(lǐng)域的先驅(qū),其下屬的海軍研究生院對“蜂群”作戰(zhàn)進(jìn)行了深入分析研究,其中,LV Pham等人于2012年12月發(fā)表了《UAV swarm attack:protection system alternatives for destroyers》,引起了科學(xué)界、軍事科學(xué)界的廣泛關(guān)注。以“蜂群”為代表的無人集群系統(tǒng),通常規(guī)模較大、應(yīng)用環(huán)境復(fù)雜,難以實現(xiàn)中心控制,是典型的分布式系統(tǒng)。集群協(xié)同控制問題是該類系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)問題[6]。
本文以無人機(jī)集群為例,從集群系統(tǒng)組成和功能特性分析入手,以任務(wù)執(zhí)行能力和集群控制能力為主要驗證對象,開展無人集群系統(tǒng)仿真平臺設(shè)計。其創(chuàng)新性包含如下兩點:
第一,以集群控制算法為核心驗證對象,并圍繞其開展仿真模型設(shè)計和評估模型設(shè)計。
第二,平臺消息通信架構(gòu)采用DDS,以實現(xiàn)對象間的時空統(tǒng)一和高質(zhì)量網(wǎng)絡(luò)傳輸。
1 無人集群及其仿真技術(shù)
1.1 無人集群
無人集群概念被提出以來,國內(nèi)外研究機(jī)構(gòu)開展了大量研究工作。美國在該領(lǐng)域處于領(lǐng)先地位,開展了作戰(zhàn)樣式、投放回收、集群組網(wǎng)、體系論證等全方位的研究工作。我國在該領(lǐng)域緊跟美國,部分技術(shù)成果處于領(lǐng)先地位。
在美國國防部的統(tǒng)一領(lǐng)導(dǎo)下,美國國防先進(jìn)研究計劃局(DARPA)、戰(zhàn)略能力辦公室(SCO)、海軍等機(jī)構(gòu),分別啟動了“小精靈”(Gremlins)、“灰山鶉”(Perdix)、低成本無人機(jī)集群技術(shù)(LOCUST)等項目。這些項目在功能上相互獨立、各有側(cè)重,在體系上又互為補充、融合發(fā)展。此外,英國、新加坡、巴西等國家也相繼開展了關(guān)于集群控制相關(guān)領(lǐng)域的研究。
國內(nèi)在無人集群理論研究方面有一定積累,為我國在該領(lǐng)域取得突破提供了良好基礎(chǔ)。2016年11月,珠海航展公布了中國電子科技集團(tuán)聯(lián)合清華大學(xué)和北京泊松技術(shù)有限公司完成的“67架固定翼無人機(jī)集群編隊飛行”打破固定翼無人機(jī)集群飛行世界紀(jì)錄的消息。2017年5月,該聯(lián)合團(tuán)隊又成功完成了119架固定翼無人機(jī)集群飛行試驗,演示了集群地面密集彈射、空中集結(jié)、編隊飛行、多目標(biāo)分組、編隊合圍等科目。
1.2 集群仿真
上述部分項目開展了實物試驗,這是無人集群研究的重要組成部分。然而,由于空域和經(jīng)費限制等問題,一般采用仿真方法來先期驗證集群的功能性能。通過構(gòu)建仿真平臺,實現(xiàn)系統(tǒng)閉環(huán)運行,結(jié)合仿真過程事件的隨機(jī)化處理,使系統(tǒng)具備快速批量運行能力,為分析評估提供試驗數(shù)據(jù)[7]。
關(guān)于仿真技術(shù),美國國防建模與仿真辦公室(DMSO)于1995年10月制定了建模與仿真主計劃,提出了未來建模/仿真的共同技術(shù)框架,包括三個方面:高層體系結(jié)構(gòu)(HLA),任務(wù)空間概念模型(CMMS)和數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)(DS)。HLA提供了仿真平臺體系架構(gòu)設(shè)計思想,其核心思想是使用面向?qū)ο蟮姆椒?,設(shè)計、開發(fā)及實現(xiàn)系統(tǒng)不同層次和粒度的對象模型,來獲得仿真部件和仿真平臺高層次上的互操作性和可重用性。CMMS和DS規(guī)定了仿真平臺的模型規(guī)范和數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)。
目前,多數(shù)仿真平臺采用運行支撐環(huán)境(RTI)實現(xiàn)HLA接口規(guī)范,RTI提供類似分布式網(wǎng)絡(luò)操作系統(tǒng)的功能,實現(xiàn)各仿真對象間的信息交互。其中,仿真數(shù)據(jù)的高效發(fā)布是RTI的重要功能,是實現(xiàn)RTI的重點和難點。2007年1月,對象管理組織(OMG)發(fā)布了關(guān)于分布式實時系統(tǒng)數(shù)據(jù)分發(fā)的規(guī)范——數(shù)據(jù)分發(fā)服務(wù)(DDS)1.2版,其采用了發(fā)布/訂閱體系結(jié)構(gòu),以數(shù)據(jù)為中心構(gòu)建發(fā)布/訂閱通信模型,并提供實時性能級別控制功能。目前,DDS被廣泛應(yīng)用于實時性要求高的任務(wù)系統(tǒng)。將DDS用于仿真數(shù)據(jù)的實時發(fā)布,能夠很好地解決HLA架構(gòu)中數(shù)據(jù)高效分發(fā)的難題。
模型是仿真平臺的基本元素,是對認(rèn)識對象的一種簡化描述,是對原型進(jìn)行模擬形成的特定樣態(tài)[8]。無人集群系統(tǒng)作為一種由大量實體組成的分布式網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng),其仿真模型至少包含描述無人平臺單體行為的運動模型、傳感器模型、武器模型等,以及描述集群群體行為的網(wǎng)絡(luò)模型、避障規(guī)則模型等。其中群體行為模型是集群仿真和飛行試驗中的重點和難點。
生物數(shù)學(xué)家A.E. Parr于1927年在解釋魚群的內(nèi)聚性現(xiàn)象時最先提出了群體中個體間的相互作用由引力、斥力組成的建模思想[9]。K.Warburton和J.Lazarus在1991年構(gòu)建了一系列群體動力學(xué)模型,用于研究群體的內(nèi)聚性。此后,各種生物群體集群模型相繼產(chǎn)生。集群中智能單體的運動狀態(tài)由內(nèi)部環(huán)境(群內(nèi)個體間的吸引力/排斥力)和外部環(huán)境(局部感知環(huán)境)同時決定[10]。集群單體具有一定自主能力,包括自主運動控制、局部范圍信息傳感、處理和通信等[11]。因此,對集群單體傳感器、武器系統(tǒng)以及集群運行環(huán)境準(zhǔn)確建模,是構(gòu)建集群仿真平臺的一項重要工作。
2 無人集群技術(shù)要素分析
2.1 以集群控制為核心的無人平臺系統(tǒng)
無人集群系統(tǒng)分布于陸??仗斓雀鱾€領(lǐng)域,包括無人車群、無人船群、潛航器群、無人機(jī)群、衛(wèi)星群等,也可以是跨域的混合集群,比如空地協(xié)同無人集群、空海協(xié)同無人集群等。
通常,無人集群系統(tǒng)由無人平臺系統(tǒng)和控制站系統(tǒng)兩個部分組成。其中,控制站系統(tǒng)可分為地面站系統(tǒng)、機(jī)載站系統(tǒng)、車載站系統(tǒng)、艦載站系統(tǒng)和星載站系統(tǒng)等。下面以由無人機(jī)平臺組成的集群系統(tǒng)為例介紹典型無人集群系統(tǒng)的構(gòu)成要素。
典型無人機(jī)集群系統(tǒng)主要包含兩個部分:無人機(jī)系統(tǒng)和地面站系統(tǒng),見圖 1。
圖 1 無人機(jī)集群系統(tǒng)要素組成示意圖
其中,無人機(jī)系統(tǒng)包括機(jī)載任務(wù)子系統(tǒng)、集群控制子系統(tǒng)、通信子系統(tǒng)、導(dǎo)航子系統(tǒng)、飛控子系統(tǒng)、機(jī)電子系統(tǒng)、能源子系統(tǒng),見圖 2。
圖 2 無人機(jī)系統(tǒng)組成圖
機(jī)載任務(wù)子系統(tǒng),實現(xiàn)基于集群整體任務(wù)目標(biāo)的本平臺任務(wù)分配、任務(wù)跟蹤,以及本平臺與集群友機(jī)間的任務(wù)協(xié)同和本平臺與地面站系統(tǒng)間的任務(wù)交互。該子系統(tǒng)實現(xiàn)集群任務(wù)分解,包括情報采集、干擾攻擊等任務(wù)。其中,情報采集任務(wù)包括情報探測、目標(biāo)識別、情報分發(fā)等。干擾攻擊任務(wù)包括電子偵察干擾、通信偵察干擾、火力攻擊等。
集群控制子系統(tǒng)實現(xiàn)基于集群局部信息的避撞檢測和路徑規(guī)劃。其中,避撞檢測包括針對地理環(huán)境信息的避撞檢測、針對集群友機(jī)的避撞檢測以及針對敵方防御設(shè)施的避撞檢測。路徑規(guī)劃實現(xiàn)基于集群整體任務(wù)和避撞策略的本平臺路徑規(guī)劃和路徑跟蹤。集群控制子系統(tǒng)是整個集群運行的基礎(chǔ)和保障,對于集群任務(wù)的正確執(zhí)行起到關(guān)鍵作用。
通信子系統(tǒng)實現(xiàn)集群內(nèi)部組網(wǎng)以及對外信息交互所需的遠(yuǎn)程通信功能。其中,集群自組織網(wǎng)絡(luò)通信技術(shù)和微小型遠(yuǎn)程通信技術(shù)是集群系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)。導(dǎo)航子系統(tǒng)實現(xiàn)地理定位、時空基準(zhǔn)、本平臺姿態(tài)獲取等功能。飛控子系統(tǒng)和機(jī)電子系統(tǒng)分別實現(xiàn)本平臺飛行控制功能和機(jī)械控制功能。能源子系統(tǒng)提供本平臺飛行、計算所需的動力能源和電力能源。
2.2 以管理評估為中心的地面控制系統(tǒng)
地面站系統(tǒng)包括地面任務(wù)子系統(tǒng)、人機(jī)交互子系統(tǒng)、通信子系統(tǒng)、評估子系統(tǒng),見圖 3。
圖 3 控制站系統(tǒng)組成圖
地面任務(wù)子系統(tǒng)主要實現(xiàn)整個集群的任務(wù)管理和態(tài)勢管理。其中,任務(wù)管理包括集群任務(wù)規(guī)劃和集群編組控制。態(tài)勢管理包括對集群系統(tǒng)全局態(tài)勢場景的管理,以及對集群成員單體的監(jiān)視管理。
人機(jī)交互子系統(tǒng)實現(xiàn)操作員與集群系統(tǒng)之間的命令交互、數(shù)據(jù)顯示等功能。其中命令交互包括鍵盤、鼠標(biāo)、觸控、手勢、語音等方式。數(shù)據(jù)顯示包括臺式工作站顯示、大屏顯示、手持移動終端顯示、虛擬現(xiàn)實顯示等方式。
通信子系統(tǒng)實現(xiàn)地面站與無人機(jī)的遠(yuǎn)程通信功能,或者通過大型空基平臺、?;脚_、天基平臺中繼實現(xiàn)遠(yuǎn)程通信。評估子系統(tǒng)實現(xiàn)針對任務(wù)執(zhí)行、集群控制等集群能力的評估。
(未完待續(xù))
聲明:版權(quán)歸《中國電子科學(xué)研究院學(xué)報》所有。
電話:010-68893411
郵箱:dkyxuebao@vip.126.com