无人机自主控制技术

无人机自主控制技术 UAV autonomous control

随着智能感知、先进导航/制导与飞行控制等关键支撑技术的快速发展，极大地增强了无人机飞行控制系统的鲁棒性、自主性和适应性，为复杂环境感知、精准智能决策与多机任务协同等高级智能行为奠定了重要基础。
2002年美国空军研究实验室按照“观察、判断、决策、行动（oberver-orient-decide-act，OODA）”模型确立了10 级无人机系统自主控制水平（autonomous control level，ACL），从遥控驾驶（1 级）到完全自主（10 级），是行业内广泛认可的无人机自主控制水平评价标准。从目前所能够达到的技术水平看，飞行控制系统已基本达到ACL-6 级的部分水平，即具备了部件级的故障诊断与重构，达到航线机上实时重规划等技术要求，可实现无人机集群中的战术协同。而要进一步突破无人机自主控制技术，就必须提高无人机系统的智能化水平。
无人机自主控制的智能化主要体现在3 方面，即飞行的智能、决策的智能和集群的智能。无人机飞行的智能化是实现无人机决策智能和集群智能的基础，集群协同的智能化是实现无人机全自主这一终极目标的重要途径。
无人机自主控制是当今无人系统领域的研究热点，自主飞行控制能力的提高是目前无人机系统技术发展的重要目标。目前我国正瞄准颠覆性技术和重大型号应用开展攻关。通过理论和方法上研究的突破，为无人机系统的自主化、综合化和智能化供了重要技术支撑，也推动了无人机应用的蓬勃发展。
无人机自主控制是一项前沿性关键技术，人工智能的植入必将对无人机的发展带来重大影响，通过对多源多粒度数据的深度学习，挖掘影响决策要素间的内在关联关系，无人机的自主决策水平将得到极大提升。