无人集群自适应任务分工模式.pdf

第 44 卷第 3 期 国 防 科 技 Vol.44,No.3 2023 年 6 月 NATIONAL DEFENSE TECHNOLOGY Jun.2023 收稿日期 2021-07-18 修回日期 2022-11-15 采用日期 2023-04-15 作者简介 苏娇娆，女，硕士，工程师，研究方向为军事医疗保障、无人系统。无人集群自适应任务分工模式 苏娇娆（解放军总医院医疗保障中心，北京 100039）摘 要 无人集群技术已成为多国军事技术发展的新高地，而无人集群自组织协作是影响其在军事行动中发挥作用的关键。合理的任务分工才能使无人集群发挥数量优势，从而自组织协作完成复杂作战任务。重点分析无人集群自适应任务分工研究的价值；国外在低成本无人机集群、地面无人平台集群、水下无人潜航器集群和异构跨域无人集群自适应任务分工研究上的主要进展和特点；无人集群集中式、协商式、分布式3种典型自适应任务分工模式的内涵，并总结未来无人集群在战场环境自组织信息交互和自适应协商决策任务分工等方面的研究方向及在军事保障中的应用前景。关键词 无人集群；自适应任务分工；军事保障 中图分类号 E919 文献标志码 A 文章编号 1671-4547(2023)03-0096-06 DOI：10.13943/j.issn 1671-4547.2023.03.13 引言 随着人工智能、大数据、5G通信和自动化等技术的发展，无人机、无人艇、无人潜航器和无人车等无人平台成为多国科技发展关注的重点。但是，以“全球鹰”为代表的一类大型无人平台造价高昂、研发周期长，不能大规模列装部队，而无人集群作战具有自主智能、成本低廉、大规模非对称和机动灵活等特点，因此，小型化、集群化和智能化成为无人系统的主要发展方向之一1。依据2025年前未来军用机器人技术装备研发专项综合计划，俄军于2017年开始大量列装机器人。2017年，俄罗斯总统普京亲自呼吁为俄军打造“自主机器人战队”2。2020年9月，在阿塞拜疆与亚美尼亚的局部冲突中，双方运用包括自杀式无人机、武装无人机等各型无人机对彼此的重要目标进行打击，都取得了 不错的作战效果3。在上述战例中，无人集群作战效能高、成本低，体现出良好的发展前景。但是，其协同水平和自主化水平都较低，集群数量也较少，任务类型单一。随着未来数量和任务种类的增多，任务分工等一系列无人集群自主协同关键技术的研究也将提上日程。多国在无人集群协同，尤其是集群任 务分工方面进行了许多尝试和研究。2014年至今，美军开展了一系列无人机集群项目研究。以“小精灵”为例，该项目预期的无人机集群可以自适应任务分工，协同完成各类作战 任务4。国内无人集群系统开发目前也取得了许多成果。总体而言，无人集群系统当前仍处于开发试验阶段，多国均十分重视以集群任务分工为代表的无人集群自主协同技术的发展和其能力的实现。近年来，许多研究团队和部门在无人集群自适应任务分工这一核心技术方面展开了广泛而深入的研究。苏娇娆：无人集群自适应任务分工模式 97 所谓无人集群自适应任务分工，是指无人集群系统根据获取的环境信息和自身信息，包括分工方法、参数、条件或约束条件等，不断调整任务分工，使得最终的任务分工效果不断逼近理想任务分工目标的过程。无人集群自适应任务分工模式具有丰富的理论研究意义和军事应用意义。一方面，对该模式的研究将大力促进群体自主协作、自组织通信、大规模优化等群体智能领域重要研究方向的发展；另一方面，对该模式的研究可以推动无人集群合理分工并完成多类作战任务，适应动态变化的战场环境，为未来无人集群系统建设提供重要参考，以及为提升无人集群系统作战效能提供重要技术途径。1 国内外研究进展和特点 1.1 主要技术领域研究进展 现阶段，美、英、俄等军事强国都十分关注无人集群系统及其关键技术的研发运用，尤其是各型无人平台集群在作战中的运用；自适应分工、分布式协同、自组织网络等无人集群系统关键技术的发展。1.1.1 低成本无人机集群 低成本无人机集群的任务分工类型可分为3种。一种是集中式分工，即控制站提前将任务分工信息发送给每架无人机，并保持和集群的通联，实时更新任务分工信息。一种是协商式分工，即建立领导跟随关系，选出一架头机负责信息收集、处理和分发，包括任务分工信息，编队中的僚机紧跟头机并按照收到的指令执行任务，使蜂群实现最终作战目标。最后一种是分布式分工，即每架无人机收集友邻无人机的信息，结合环境信息、任务信息等独立决策任务的选择和切换，最终实现蜂群的作战目标。美 国 国 防 高 级 研 究 计 划 局（Defense Advanced Research Projects Agency，简 称DARPA）发布的“拒止环境协同作战”项目5重点关注通过开发模块化软件架构解决通信拒止条件下的无人系统协同作战问题。项目已实现人机比16的多无人机操作系统，而且可在复杂环境下完成侦搜察打等任务。2020年10月，英国皇家空军进行了无人机集群电子战项目的演示。该项目运用无人机集群，通过协同作战成功对陆基雷达系统进行了电子干扰3。在我国，国防科技大学6、北京航空航天大学5、中国电子科技集团有限公司电子科学研究院7等单位围绕多机系统的协同感知与态势共享、航路规划和重规划、自主编队飞行与重构、智能协同决策等支撑技术开展了大量研究。1.1.2 地面无人平台集群 信息交互通信技术、总体任务划分技术、状态一致性技术和多无人车协同学习技术等都是实现无人车集群自主协同作战的重要研究命题。与无人机集群的协同机理类似，无人车集群也可通过信息交互实现任务的自适应分工，提升集群作战能力。美军开发了以Foster-Miller TALON系列为代表的各型作战机器人，具有侦察、救援、打击能力8。俄罗斯公开展示的无人车功能涵盖扫雷和多功能作战，包括“乌兰-6”多功能无人扫雷车、“乌兰-9”无人战车等。我国也陆续推出了各型地面无人平台，功能涵盖扫雷排雷、侦察引导和目标打击等9。多国更多关注单台无人车的研发，尤其重视后勤保障无人车和武装战斗自主无人车的研发，无人车集群测试、验证和应用案例较少。1.1.3 水面无人艇集群 水面无人艇集群作战及其关键技术是各国海军重点关注的发展方向。美国海军将小型无人攻击艇集群作为“幽灵舰队”的组成部分，致力于实现对敌方的情报、监视和侦察（ISR）以及对水面目标、水雷等的打击，从而使得主力战舰处于敌方打击范围之外。2016年10月，美国海军研究办公室（Office of Naval Research，简称ONR）还开展了4艘水面无人艇协同对海面目标实施自主察打跟踪的试验，并取得了成功。这标志着美国首次真98 国防科技 2023 年第 3 期（总第 340 期）正实现水面无人艇集群自主作战10。2021年4月，美海军ADARO小型无人船出现在“无人系统综合战斗问题（UxS IBP）21”演习中，但作为小型无人船，其可搭载的载荷与可执行任务的类型有限。虽然起步较晚，但我国也推出了多型水面无人艇集群系统，具备勘探、污物清理、自主编队控制等功能11。1.1.4 水下无人潜航器集群 美国持续研发不同类型的无人潜航器，对其海上侦察能力、水下搜索和测量能力、辅助通信/导航能力和潜艇跟踪能力等均有明确规划。2015年7月，DARPA在菲律宾海域，成功演示验证了由40艘无人水下机器组成“海底星座”网络实施大范围反潜探测。此外，美国海军在“分布式侦察与探测的协作自主性”（Cooperative Autonomous Distributed Robotic Exploration，简称CADRE）系统研究项目的协同框架下，开展并验证了无人水下机器集群扫雷任务11。2016年，英国在“无人战士”（unmanned warrior）军演中进行了无人水下机器集群作战演示。目前，我国在无人水下机器集群研究方面仍处于编队航行、协同作战概念探索及水下组网通信等关键技术研究阶段11。值得注意的是，水下无人潜航器集群系统技术仍处于研发和原型系统演示阶段，离实战运用仍有较大差距。1.1.5 异构跨域无人集群 当前异构跨域无人集群系统的发展主要集中在空地协同、海上协同、空海协同等方面。各军事强国开展了一系列研发工作，尤其重视异构跨域无人集群任务分工协同能力的提升。在跨域海上无人集群系统作战方面，美、英、法等国通过演习进行了作战概念验证，验证了跨域通信能力和协同作战能力。例如，2019年，美国通用动力公司验证了水面无人艇（USV）、无人潜航器（UUV）、濒海战斗舰以及核潜艇等有人无人作战平台跨域协同通信、探测信息传输和任务分工的能力11。1.2 自适应任务分工方法研究进展 在大力发展无人集群技术的过程中，国内外科研团队瞄准自适应分工方向，探索在无人集群协同执行任务过程中的任务分工方法。1.2.1 集中式自适应任务分工模式 在集中式自适应任务分工模式中，群体中每个个体的任务分工方案是通过一个集中的规划中心来进行计算并下发的。规划中心在任务开始执行前会收集每个个体和所有任务的状态信息，经过计算得出个体和任务之间的最优分工方案，并将方案下发给每个个体，个体根据任务分工方案执行各自任务。集中式任务分工模式可在任务执行前或任务执行过程中根据实时的群体状态和任务信息对个体进行动态分工。针对无人集群数量多、空间分布复杂、任务动态性强等特点，Schumacher等12将群体任务分工过程抽象为网络流量优化模型，根据个体和任务之间的流量网络来对任务进行最优分工。Jin等13建立无人机任务分工和路径优化耦合问题之间的有向图模型，并提出了一种集中式遗传算法进行求解。1.2.2 协商式自适应任务分工模式 为了解决集中式自适应任务分工模式带来的系统脆弱性等弊端，一些学者提出了以拍卖算法为代表的一系列协商式自适应任务分工模式。Choi等14提出了一种基于一致性的拍卖算法：一方面，利用拍卖方法进行离散任务分工；另一方面，采用协商一致方法对离散任务分工进行冲突解决。由于分布式分工方法很难获得全局最优解，研究者们通常更关注将任务分配给自组织的无人群体时的实用性和有效性。为进一步提升该算法的效率，Kwasnica等15通过融合SMR算法中的同时多轮特性和AUSM算法中的自适应用户选择机制，在不增加投标人问题复杂度的前提下，实现了更高的效率、更低的投标人损失、更高的净收益和更短的完成时间。段海滨等16提出基于生物捕食能量模型的集群任务分工方法。这 苏娇娆：无人集群自适应任务分工模式 99 些研究较好地解决了全局信息条件下的集群内部任务分工问题，但是这类方法多需要关键节点来融合全局信息，需要节点之间进行多次交互，这在动态变化的复杂战场环境中很难实现。1.2.3 分布式自适应任务分工模式 战场环境复杂，无人集群能自适应完成任务分工是提升集群作战效能的关键环节。以执行军事保障任务的无人集群为例，其包括无人侦察车、无人巡逻车、无人排爆扫雷车和无人运输车等，可用于军事作战、反恐维稳、抢险救灾等各种军事和非军事任务。例如，在海岛登陆中清理危险路障或地雷工事，在战场环境中给前线作战人员精准运送物资等。这些任务存在目标分布分散、广泛、类型多等特点，而且任务环境往往通信受限或者地形受限，无人集群难以快速获得全局信息，加之随着无人平台数量的增加，实现中心控制和一对多实时控制难度极大。分布式自适应任务分工模式借鉴了生物群体的分工经验，结合无人集群的协作特点，采用分布式通信架构，使无人集群借助局部通信来交互任务执行信息。这种模式可以很好地克服通信受限和获取全局信息的约束限制，在短时间内形成较优的可行任务分工方案。与之前的算法不同，这种模式没有信息收集中心和任务分工处理中心来计算最优分工方案。分布式自适应任务分工算法的灵感来源于群居昆虫。尽管它们的能力有限，但却能通过相互作用提高整个系统的有效性、效率和鲁棒性，并通过自适应任务分工实现群体生存的共同目标。这类生物启发式任务分工方法17-19不依赖无人平台间通信，可适应拒止环境，也可以部署在大规模无人平台上，而且无须集群间广泛协调。2 未来发展方向 综合国内外研究现状可以推断出，将决策理论与群体智能、自动化、电子通信等理论结合进行跨领域研究，探究多任务条件下的群体自适应分工模式，是为无人集群高效协同赋能的一条重要途径。未来无人集群自适应任务分工的重点研究方向和需要关注的重要问题包括战场环境自组织信息交互、自适应协商决策任务分工和无人集群军事保障应用落地等。2.1 战场环境自组织信息交互 战场环境下，集群具有高度动态和“加入离开”的特性，拓扑结构不断变化，而且通信易受干扰限制，因此，集群必须具备自组织信息交互能力。由于已有研究对这些问题解决得不充分，无人集群一旦面临战场的复杂动态环境，会因不适应环境而无法完成预定任务。自组织信息交互能力未来发展方向包括如下几种。自组织网络建模。在分布式协作时，无人集群内信息和决策的一致性实现以节点间信息传输为基础。这就需要依据各节点的通信范围、频次和带宽等构建以广播为主要手段的自组织网络模型。拓扑结构重组。个体损毁、个体动态“加入离开”、任务动态变化等情形会导致无人集群内部拓扑结构的变化。群内个体需实时更新与友邻无人平台的拓扑结构关系，删除老旧友邻关系，实现群内高效互联。信息多跳传输。相邻节点间以对等方式进行数据传输共享，通过接力信息传输方式，自适应选择可靠的多跳链路代替距离有限的单跳链路，提升通信效率和可靠性。多约束优化。平台通过高效发现状态信息与拓扑结构，均衡信息更新次数、通信带宽、通信能耗等因素，实现平台间信息高效可靠传输。2.2 自适应协商决策任务分工 针对无人集群面临的任务多样化和动态性挑战，无人平台可以根据本地任务需求推算全局任务需求，自适应采用独立决策、有中心协商决策和分布式协商决策等方式，解决在线100 国防科技 2023 年第 3 期（总第 340 期）任务分工问题，以实现全局任务的最优完成。自适应协商决策任务分工未来发展方向包括以下几个方面。大规模集群协作。大规模集群会使集群内部协作难度急剧增加，自组织分簇能够缩小协作范围，降低协作复杂度，提高集群个体间的协作效率。适应复杂动态任务。战场中，任务类型复杂且动态变化，环境信息不确定，博弈双方状态难定。集群的协作网络利用强鲁棒性的信息融合、任务分工方法，自适应调整无人平台资源与任务的匹配关系。构建自适应协商决策模型。这种模型可在局部组织协作网络和融合信息的基础上，根据不同场景需求，自适应选择决策模型，制定决策方案，作出合理决策分工。2.3 无人集群军事保障应用落地 当前相关领域对无人集群关键技术的研究深入、系统开发水平较高，但无人集群的协同能力较弱，仍未在军事保障场景中广泛应用。未来在系统应用落地方面，应开展更多工作，重点解决几个问题。作战概念设计。综合现有无人集群的能力，构想可被应用的作战场景，设计作战想定和相应的验证试验，并通过测试反馈能力需求，从而不断提升无人集群系统的研发成熟度。这是无人集群军事保障应用落地的重要前提。构建任务分工流程。实际军事保障过程中的任务分工过程与无人集群任务分工方法研究中的过程有较大区别，主要在于实际过程中任务更加复杂、建模更加困难。因此，需要根据实际任务场景，构建合理的任务分工流程，结合科学的自适应任务分工方法，进一步提升无人集群的军事保障能力。形成反馈调整机制。既定的任务分工流程和任务分工模式一旦被敌方分析清楚，则容易被反制。因此，需要根据系统在军事保障过程中的效能发挥来调整任务分工模式和任务分工流程，这样才能确保无人集群系统在执行军事保障任务时具有适应性。3 结语 本文重点分析了国外尤其是美军无人集群自适应任务分工研究的主要进展和特点、无人集群自适应任务分工的3种主要模式的内涵，并研究总结了未来无人集群自适应任务分工的发展方向，特别是其未来在军事保障中的应用前景及注意事项，以期为无人集群研究和无人集群系统建设提供一定参考。参考文献 1 张婷婷,蓝羽石,宋爱国.无人集群系统自主协同技术综述J.指挥与控制学报,2021,7(2):127-136.2 毕忠安,彭小珂,杜夕玲.俄罗斯打造机器人战队挑战西方J.坦克装甲车辆,2018(13):28-32.3 段海滨,申燕凯,赵彦杰,等.2020年无人机热点回眸J.科技导报,2021,39(1):233-247.4 范彬,杨书奎.小型无人机集群作战的关键技术分析J.无线互联科技,2019,16(17):132-133.5 段海滨,邱华鑫.基于群体智能的无人机集群自主控制M.北京:科学出版社,2018 6 国防科大智能科学学院试验无人机集群自主作战 EB/OL.2022-06-20.http:/ 我国成功完成119架固定翼无人机集群飞行试验 当无人机有了“集群智能”N.人民日报,2017-07-07(20).8 王立轩,李明富,吴松效,等.信息化战争下的美军无人作战装备J.军事文摘,2021(11):17-21.9 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tasks.Therefore,this study focuses on analyzing the significance of the research on adaptive task division of unmanned swarm,and the main progress and features of the research on adaptive task division of Low-Cost Unmanned Aerial Vehicles(UAV)swarm,Unmanned Ground Vehicle(UGV)swarm,Unmanned Underwater Vehicle(UUV)swarm,and domain-crossed unmanned swarm abroad.Furthermore,this study analyzes the connotation of the centralized,cooperative,and distributed adaptive task division modes in detail.Finally,this study summarizes the development and future research directions of adaptive task division of unmanned swarm,especially those related to self-organized information interaction and adaptive cooperative decision-making task division,and their application prospects in military support.Key words:unmanned swarm;adaptive task division;military support （责任编辑：李素瑀）