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無人機作為一種新型作戰力量，具有機動性能高、制造成本低、作戰損耗小等優勢。近年來，隨著無人機在情 報偵察、通訊中繼、精準打擊、蜂群作戰方面的應用，在信息化戰場上發揮了重要作用。論文就當前部隊常用的微輕型無人 機類型特點，結合可實現的功能和參訓對象的特點，對無人機操控訓練科目設置進行分析，指出需要注意的問題。

隨著戰爭向無人化、智能化演進，無人機作為 一種新型作戰力量，具有機動性能高、制造成本低、 作戰損耗小等優勢。 近年來，隨著無人機在情報偵察、通訊中繼、精 準打擊、蜂群作戰方面的應用，在信息化戰場上發 揮了重要作用［1］ ，雖然目前使用的微輕型無人機具 備一定的自主導航的能力，但仍不能徹底脫離人的 控制，這就要求我們從實戰化角度出發，按照軍事 訓練大綱要求，加強微輕型無人機的訓練工作，做 到科學籌劃、精心組織，努力建設一批操控能力強 的無人機操控員，為現代國防建設和強軍改革提供 重要的人才支撐。

自主協同控制是實現無人機集群高效協同編隊的一種主流控制方法，屬于當前無人機控制領域的研究熱點和 難點。論文首先從兩類無人機集群編隊自主協同控制主流類型切入。然后，重點對集中式控制類型中的領航者-跟隨者法、 虛擬結構法，和分布式控制類型中的人工勢場法、行為法、一致性理論法、深度強化學習法等典型方法的基本思想、特點和最 新研究進展進行了對比分析。最后，對無人機集群編隊自主協同控制方法的發展趨勢進行展望，以期為后續研究提供參考。

無人機憑借其成本低、適應性強、靈活性高等 優點得到廣泛應用，隨著應用領域不斷擴展，無人 機執行任務的難度和復雜度也日益增加［1］ 。為此， 科研工作者將目光投向了無人機集群領域。無人 機集群［2］ 是指將多個無人機按照一定的結構、模式 進行組合，通過協調控制使其具備群體自主感知、 自主決策和自主行動能力［3］ ，能夠完成單一無人機 難以完成的任務，如戰場滲透［4］ 、遠程偵察［5］ 、電子 干擾［6］ 等。無人機集群編隊控制是集群實現整體 效能最優化的重要基礎。目前，在實際應用中主要 的兩種控制方法是：一種是依據控制目標任務提前 設計固定控制策略，集群內各個無人機按照預先設 計的控制策略進行編隊；另一種是通過遠程遙控實 時發送控制指令，集群內無人機按照指令實現無人 機集群編隊。這兩種控制方法都較為成熟，但難以 滿足無人機集群在場景復雜導致的環境不確定、局 部可觀導致的信息不完全、狀況突發導致的響應強 實時等新領域應用發展中的需要。所以，亟需探索 一種適應新領域應用場景的無人機集群編隊控制方法。

隨著智能控制的不斷發展，自主協同控制的方 法打破了這一瓶頸，該方法是通過集群內無人機之 間的協同感知、自主決策、相互配合，求得目標任務 的最優解，能夠有效提高無人機集群編隊控制的自 主性，充分發揮集群內無人機之間的協作能力，實 現“1+1>2”的效果。為此，探索無人機集群編隊的 自主協同控制方法，實現自主靈活高效的無人機集 群編隊控制，對進一步提高無人機集群執行復雜高 難度任務的能力，拓展加深其應用領域，具有十分 重要的學術研究價值和現實應用意義。

任務分配是無人機集群實現高效遂行作戰任務的關鍵技術。隨著無人機集群技術的發展和作戰樣式的轉變, 無人機集群的作戰任務領域不斷拓展, 任務分配所涵蓋的范圍不斷擴大, 任務分配問題的規模和復雜性不斷增加, 這都對無人機集群任務分配技術提出了新的挑戰。本文對無人機集群作戰理論、任務分配建模、任務預\重分配算法、異構無人系統聯合應用下任務分配的研究現狀進行了全面的總結, 凝練了目前無人機集群任務分配技術面臨的通用化建模、面向多任務的任務預分配算法最優解求解、有限時間下面向突發事件的任務重分配算法尋優、路徑規劃緊耦合下面向大規模異構無人系統的協同任務分配等問題, 并針對性地論述了未來無人機集群任務分配技術的若干發展方向, 為提升無人機集群任務分配的求解質量和求解速度提供新的研究思路和解決途徑, 對于全面了解無人機集群任務分配技術具有重要參考意義。

隨著無人機相關技術的突破創新和快速發展, 無人機類型越來越多樣化, 任務領域范圍不斷拓展, 已經逐步實現從安全空域下執行偵察監視等簡單任務向對抗空域下突防打擊等復雜作戰任務的跨越式發展。與此同時, 網絡化、信息化、體系化的戰場環境呈現出高動態、強對抗、巨復雜等特點, 單架無人機有限的載荷能力很難獨立執行大區域監視、多目標攻擊等復雜任務, 因此無人機的作戰樣式正在朝著集群化和智能化方向發展, 無人機集群協同作戰是未來無人機作戰方式的重要發展趨勢。

在無人機集群作戰中, 低成本、大規模的異構無人機平臺搭載不同的載荷, 通過自組織協同形成規模優勢, 具有資源配置靈活、戰場適應能力強等特點, 可滿足巨復雜、高動態、強對抗的戰場環境下大區域協同偵察監視、協同多目標飽和攻擊等任務需求, 達到集群對抗的效果, 提高無人機集群的作戰效能。

無人機集群作戰帶來的巨大規模優勢和作戰效能引起了以美國為代表的世界各軍事強國對無人機集群作戰技術的熱切關注, 其中無人機集群任務分配技術作為無人機集群作戰的關鍵技術之一, 是實現無人機集群化和智能化的重要技術支撐, 已成為國防工業部門和各科研機構、研究學者的研究熱點。

試驗評估是促進裝備系統作戰能力生成和實戰化應用的重要手段。無人集群依靠自組網實現復雜交互, 具備典型的智能性和涌現性, 開展無人集群試驗評估研究面臨著指標不清、標準模糊、技術方法落后等難題。為了進一步推動無人集群試驗評估理論研究, 對國內外已開展的無人集群試驗評估相關規劃和項目實踐現狀進行了概述。面向評估指標設計和評估方法研究兩個試驗評估關鍵環節, 首先對已有無人集群評估文獻中使用的指標進行了分類梳理, 并分析了現有研究在指標選取和構建方面的特點與不足; 然后, 結合不同無人集群關鍵技術研究中涉及的評價指標, 提出了面向無人集群關鍵技術能力的評估指標設計思路。在此基礎上, 根據具體含義及計算方式, 將已有指標劃分為基礎指標和綜合指標2類, 分類介紹了可用的評估方法, 期望為后續無人集群試驗評估的指標構建和評估方法選取工作提供一定借鑒。 人工智能技術的迅速發展使得智能化的網絡信息體系 成為軍事領域的重要變革趨勢，未來戰爭逐漸呈現出無人化 和智能化的特征［１］。近年來，各國高度重視無人裝備的相關 研究，單體無人裝備的性能大幅提升，但其完成任務的能力 始終有限，無人集群協同作戰應運而生。無人集群最初由無 人飛行器發展而來［２］，是群體智能與無人系統相結合的產 物［１］。其概念可描述為：無人集群是由一定數量的智能和非 智能無人裝備，以單平臺裝備的作戰能力、自主協同技術和 集群控制算法為基礎，以平臺之間的自組網通信為支撐，圍 繞任務目標，模擬自然界生物集群形成的具有功能分布化、 行為涌現性特征的作戰體系［１，３４］。目前，無人集群大致可分 為無人機集群、地面無人車集群、水面無人艇集群、水下無人 潛航器集群以及上述無人裝備的跨域聯合［５］。上述同構或 異構無人集群通過個體之間的自主協同實現作戰能力涌現， 達到“１＋１＞２”的效果，成為未來戰場中的顛覆性力量。無 人集群自主協同是指在無人參與或人工監測下，具備一定自 主性的集群個體既能夠獨立地完成給定任務，又能夠自發地 交互協同完成群體任務［６７］。實現自主協同是構建無人集群 的根本目的，也是其最終發展目標。近年來，世界各主要軍 事強國面向自主協同的無人集群開展了大量的研究項目，內 容集中于無人裝備平臺技術研發、集群自主協同技術探索、 作戰樣式設計以及相關演示驗證等方面。但在整體上，無 人集群的研究仍處于技術探索和發展融合階段，為驗證能 否滿足理想的作戰需求，還需要進行大量的試驗評估工作。 試驗評估是試驗鑒定的重要環節，裝備試驗評估是在 科學組織試驗的基礎上，依據對試驗所得數據的綜合分析， 得到裝備性能、作戰效能、適用性等方面的正確評價結論， 為確定裝備是否滿足研制要求和使用需求提供依據。無人 集群的試驗評估是其從作戰概念走向實際應用的重要橋 梁，對于檢驗無人集群發展水平、指導無人集群實戰化應用 具有重要意義。在概念界定上，無人集群試驗評估尚無統 一定義。梁曉龍等［１］在已有研究和實踐基礎上認為，無人 集群試驗評估是通過提供科學規范的評估過程、方法，以及 置信度高、適應性廣的評估模型，得到對集群自主協同能 力、系統健壯性和作戰效能等的量化評價。基于該認識，本 文將現階段的無人集群試驗評估描述為：基于高置信度的 評估指標和模型，實現對無人集群自主協同特征的有效描 述，以明確試驗數據需求并完成數據獲取與綜合分析，達到 對無人集群的性能、作戰效能及潛在的作戰適用性、體系適 用性等進行評價的目的，為無人集群是否滿足研制要求和 使用需求提供依據。 區別于傳統的裝備系統，自主協同的無人集群執行任 務時具有鮮明的系統涌現性特點，整個集群在作戰過程中 需要對瞬息萬變的作戰環境做出動態的智能決策和協同調 整。因此，無人集群試驗評估存在著評估指標設計難、評估 模型要求高等特點［８］，傳統試驗評估理論已難以適用。針 對這一現實問題，本文在對國內外無人集群試驗評估規劃 和項目實踐現狀進行總結的基礎上，重點對評估指標設計 和評估方法選取兩個關鍵技術環節的研究進行了系統地分 析和梳理，為后續無人集群試驗評估工作提供借鑒。 本文結構組織如下：第１節介紹國內外在無人集群試 驗評估規劃和項目實踐方面的研究現狀；第２節在對已有 無人集群評估研究中使用的指標進行梳理和分析的基礎 上，進一步對各無人集群關鍵技術涉及的評價指標進行了 描述總結，給出了對各關鍵技術能力進行評估的指標設計 思路；第３節按照具體含義和計算方式將無人集群評估指 標分為基礎指標和綜合指標，并分類介紹了無人集群試驗 評估方法；第４節對本文內容進行總結。

在現代軍事行動中，陸海空三軍的整合與協調對于成功完成任務至關重要。為了促進這種整合，人工智能指揮與控制（C2）系統已成為強有力的工具。這些系統利用人工智能、數據分析和自主決策的能力來增強態勢感知、優化資源分配和提高作戰效率。本文全面探討了人工智能 C2 系統的相關背景、科學、技術和工藝。文章還重點介紹了正在塑造一體化軍事行動格局的當前和未來項目。

背景

傳統的 C2 系統在很大程度上依賴人工處理和傳播信息，這往往會導致延誤和錯誤。然而，人工智能的出現改變了這些系統，它可以對海量數據進行實時分析，并為指揮官提供可操作的見解。人工智能算法可以識別模式、預測結果并提供決策支持，從而更高效、更有效地管理海陸空一體化行動。

科學、技術和工藝

人工智能支持的 C2 系統包含一系列科學原理、技術和工藝，它們有助于提高系統的功能和效率：

• 機器學習：機器學習算法有助于系統從歷史數據和實時數據中學習，不斷提高系統性能。這些算法分析傳感器數據、情報報告和作戰數據中的模式，為指揮官提供有價值的見解和決策建議。C2 系統通常采用監督學習、無監督學習和強化學習技術來訓練人工智能模型。

• 數據融合：數據融合技術在整合傳感器、衛星和情報數據庫等不同來源的信息以創建全面準確的作戰圖景方面發揮著至關重要的作用。人工智能算法分析并整合這些來源的數據，為指揮官提供統一的最新態勢感知。融合方法包括傳感器融合、特征級融合和決策級融合，它們將不同抽象層次的數據結合在一起。

• 自主決策：人工智能系統具有根據預定義規則、算法和任務目標進行自主決策的能力。這些系統會評估多種選擇、評估風險，并根據不斷變化的情況動態調整計劃，從而提高指揮和控制流程的速度和效率。規則系統、專家系統和遺傳算法等技術被用于實現 C2 系統的自主決策。

• 通信和聯網：人工智能賦能的 C2 系統依賴于先進的通信和網絡技術，以確保不同平臺、單元和指揮中心之間的無縫信息交換。高速數據鏈路、安全通信協議和互操作系統可實現及時準確的信息共享，有助于改進聯合行動。衛星通信、以數據為中心的網絡和軟件定義網絡等技術被用來建立強大而高效的通信網絡。

當前項目

幾個正在進行的項目體現了人工智能 C2 系統在海陸空一體化作戰中的進步和潛力：

美國聯合全域指揮與控制 (JADC2)

JADC2 項目旨在開發一種先進的網絡系統，將所有軍事領域的傳感器、平臺和決策過程整合在一起。人工智能在加強信息共享、協作規劃和決策以提高行動靈活性和有效性方面發揮著關鍵作用。該項目側重于利用人工智能實現快速數據融合、實時分析和自主決策能力。

北約的聯合任務網絡（FMN）

FMN 是一個側重于為多國軍事行動建立網絡化指揮和控制基礎設施的項目。FMN 的目標是整合不同的國家系統、提高互操作性和增強態勢感知能力，從而實現高效的聯合行動。該項目強調基于人工智能的數據融合、智能決策支持和安全通信協議。

中國的智能指揮控制系統

中國正在積極發展集陸、空、海、天和網絡能力于一體的智能指揮控制系統。人工智能技術是該系統的關鍵組成部分，可實現不同領域的數據融合、實時分析和自主決策。該項目旨在通過先進的人工智能 C2 能力，提高中國軍事行動的有效性和協調性。

未來項目

人工智能 C2 系統在海陸空一體化作戰中的未來潛力巨大。以下是一些有望塑造未來格局的著名項目：

一體化防空與導彈防御系統 (IAMD)

IAMD 是一個未來項目，旨在加強防空和導彈防御系統的整合與協調。人工智能支持的 C2 系統將通過整合來自各種傳感器和平臺的數據，在探測、跟蹤和攔截敵機威脅方面發揮重要作用。這些系統將實現快速決策和高效的防御資源分配，確保有效防范空中威脅。

DARPA 計劃

美國國防部高級研究計劃局（DARPA）正積極投資于人工智能 C2 系統的研發計劃。這些計劃旨在為軍事行動中的可解釋人工智能、人機協作和動態決策推進人工智能技術。DARPA 的努力將有助于提高人工智能指揮和控制系統的作戰效能、信任度和復原力。

結論

借助人工智能、數據融合、自主決策和通信技術的力量，人工智能指揮與控制系統正在徹底改變陸海空一體化行動。正在進行的項目，如 JADC2、FMN 等，都在推動這一領域的創新。IAMD 和 DARPA 計劃等未來項目將繼續推動人工智能 C2 系統的發展，使軍事行動更加高效、有效和一體化。通過利用人工智能的潛力，軍隊可以實現卓越的態勢感知、更快的決策和優化的資源分配，最終在復雜的作戰環境中取得更大的任務成功。

參考來源：SIAM

摘要： 近年來，無人機因其運行成本低、機動性強等獨特優勢被廣泛應用于軍民各復雜領域；同時，復雜多樣的任務對無人機系統的可靠性和安全性提出了更高的要求。無人機故障診斷技術能夠及時準確地提供診斷結果，有助于無人機的維護、保養與維修，對提升無人機的作戰效能具有重要意義。因此，從無人機的飛控系統剖析各類常見故障的機理，并進行故障歸類。主要圍繞飛控系統中的傳感器、執行器和其他部件的故障診斷技術，分析總結了無人機故障診斷技術的研究方法和現狀。探討了無人機故障診斷技術面臨的主要挑戰，并指出了未來的發展方向；旨在為無人機故障診斷技術領域研究人員提供一定參考，促進我國無人機故障診斷技術水平的提升。無人機作為新興技術，在軍事、民用、農業等多個領 域有著廣泛的應用，尤其是軍事領域，它的研究和應用 給軍事作戰帶來了重大的改變，使軍隊的作戰能力得到 了極大的提升[1]。然而，隨著無人機的大量應用，無人機 發生事故的頻率也迅速增加，據數據統計，它發生的事 故大約31%是由于人為因素，而約59%是由于設備故障 導致的，其余的是由環境因素所導致[2]。其中，無人機飛 控系統一般包括傳感器、執行機構和機載計算機三大部分，是最容易發生故障的系統。 無人機飛控系統的作用相當于人類的大腦，能夠對 無人機飛行姿態和運動參數進行實時控制。因此，飛控 系統的健康是無人機可靠安全的重要保證[3]。無人機的 故障診斷技術是指在無人機系統出現故障時，利用各種 測量手段，對故障造成的影響進行量化分析，以確定故 障的類型、位置和原因，并給出有效的維修方案，以解決 故障問題[4]。近年來，海內外的學者對無人機飛控系統 的故障診斷技術進行大量研究，旨在通過深入分析無人 機的故障原因，為無人機的安全和可靠性提供保障，并 且能夠有效地降低故障維修和更換的成本[5]。 從2010至2022年期間與無人機故障診斷相關的大 量文獻來看，具體時間分布如圖 1 所示，學者針對無人 機故障診斷技術研究穩中有進，總體上呈現遞增趨勢。 特別是 2016 年后一直保持較大的遞增趨勢，表明世界 范圍內無人機故障診斷技術研究已經引起眾多學者的 廣泛關注，意味著無人機故障診斷技術具有重要研究價 值。由于政府對無人機研究的大力支持以及各研究機 構對無人機故障診斷技術的研究投入，使得無人機故障 診斷技術得到大大提升。文獻所涉及的無人機故障研究類別、對象、方法及 區域分布如圖 2 所示。圖中顯示國內外對于無人機故 障診斷技術的研究多集中在無人機飛控系統中的傳感 器和執行機構兩個方面。隨著各個結構的故障類型存 在較大差異，針對不同的部件研究了不同的診斷方法。例如，在無人機傳感器的故障研究中，神經網絡法被許 多學者在無人機傳感器故障診斷的研究方面廣泛應用， 將神經網絡法應用于無人機傳感器的故障診斷，避免了 復雜數學模型的建立。而在執行機構的故障研究中，深 度自編碼器和優化的卡爾曼濾波器等應用最為廣泛，這 兩種方法的使用提高了故障診斷的精確度以及適應噪 聲的能力。 本文主要對無人機飛控系統進行各類常見故障機 理的分析，并對無人機故障診斷技術的研究現狀、應用 及發展趨勢進行整理、分析和歸納，為無人機故障診斷 技術的深入研究提供參考和借鑒。

無人機的任意使用對公共安全和個人隱私構成了極大威脅,因此近年來反無人機已成為一個非常重要的新興領域,越來越多的研究希望通過更精確的無人機探測跟蹤技術和引進新機能、新概念技術來更好地反制無人機,從而保證國防安全、公共安全和個人隱私等.基于此,對國內外反無人機技術進展進行分析總結,首先,對基于雷達、光電、無線和聲傳感器以及多傳感器信息融合算法的無人機檢測和分類方法的研究工作進行全面的綜述;然后,對現有反無人機技術體系的組成及相關系統的優缺點進行綜述,討論了現有的反無人機技術、典型的反無人機系統以及無人機集群對抗技術;最后,對反無人機領域的研究前景進行展望,為解決低空安全問題奠定基礎. 態勢感知、威脅檢測和跟蹤對于廣泛的軍事和海事應用至關重要.由于無人機商業化程度逐漸提高, 它對軍事和民用的威脅也日益增大.因此在軍事和民用等領域, 反無人機將越來越重要, 各國在加緊研究無人機的同時, 亦大力發展反無人機產業, 實現“攻防一體”.反無人機技術得到了蓬勃發展, 大有百花爭艷、百家爭鳴的態勢.因此, 對反無人機研究現狀進行總結具有十分重要的意義, 這可以為目前的研究提供一些新的思路以及改進的方向. 反無人機是指通過一系列技術手段與設備對無人機進行反制, 使公共安全、公民隱私、國家安全等得到保障.目前反無人機技術存在以下難點.

1. 無人機逐漸隱身化、微小化, 且探測環境復雜. 在外型方面, 隨著納米復合材料、智能蒙皮結構等前沿技術的突破, 小型化、微小型化將成為無人機未來的發展趨勢, 這將會導致信噪比低, 回波信號極易被雜波淹沒.另一方面, 針對各探測手段無人機采用了復合材料、防紅外反射技術等實現隱身化, 將大大增加探測難度.而在探測環境方面, 探測常常受到地形地物干擾, 導致信號衰減、信噪比低、目標被遮擋.

2. 無人機偵察-防御-攻擊一體化, 作戰效能成倍提高, 增加了防空系統的難度.近年來, 無人機逐漸發展為偵察-防御-攻擊一體化, 能夠實現多角色功能轉換, 給目前的反無人機系統帶來了極大挑戰.

3. 無人機系統信息處理高速化、智能化, 信息傳遞多樣化, 傳感器系統綜合化, 增大了反偵察和干擾的難度.伴隨深度學習、大數據的浪潮, 以人工智能為核心的無人機研究逐步開展, 并且成果顯著.此外, 為增強無人機通信效率和抗干擾能力, 在其內部還安裝了高速信息處理機, 信息處理速度得到很大提高.同時為了提高無人機的探測偵察能力, 許多無人機系統安裝了由雷達、紅外等多種異類傳感器構成的傳感器系統, 可進行準確的態勢感知, 綜合化水平越來越高.此長彼消, 這使得其偵察能力大大提高的同時, 也加大了對其進行干擾、欺騙、偽裝的難度.

4. 無人機集群相關研究方興未艾, 傳統防空系統難以應對.相比于單個無人機, 集群無人機不僅作戰效能高、靈活性強, 而且作戰成本可控、效費比高, 近年來已成為各軍事強國爭先研究的一種新型作戰樣式.戰場上, 集群攻擊將使得作戰成本極不對稱, 效費交換劣勢明顯.除此之外, 隨著技術的成熟, 集群式微型機亦發展迅速, 已成為美、俄、以等國軍方重點關注的內容, 比如美國的小精靈計劃.而隨著復眼戰術、蜂群策略逐步完善, 未來將出現更多的作戰樣式.

總而言之, 無論是無人機的外形逐漸隱身化、微型化, 還是系統一體化、綜合化, 信息處理高效化, 抑或是作戰方式集群化, 都使反無人機技術面臨重重困難, 但也反映出反無人機研究勢在必行.這些是挑戰, 也是機遇, 將大大推動反無人機技術的發展.

當前的反無人機技術體系主要由探測跟蹤和預警技術、毀傷技術、干擾技術和偽裝欺騙技術4大部分組成[1], 其作戰過程如圖 1所示.

第1步是對無人機進行探測識別, 然后再根據實際情況, 選擇對其進行欺騙干擾的軟損傷還是火力打擊的硬摧毀.除此之外, 己方須進行一定的偽裝防護以降低敵方無人機的偵察效率和效果.從圖 1可以看出, 探測預警技術是后3種技術的基礎和關鍵, 并且由于各國反無人機技術都采取嚴格的保密措施, 能夠查找到的公開技術有限, 而無人機作為一種檢測目標, 對其進行探測和識別的公開研究較多.因此本文首先對無人機探測技術進行詳細總結, 然后介紹其他3種對抗技術, 并簡要介紹目前一些典型的反無人機系統, 最后針對集群無人機描述反制措施.

隨著軍用地面無人系統研究的深入，單一的地面無人機動平臺或任務載荷很難滿足現代戰場的需求，只有任務載荷和機動平臺協同發展，地面無人系統才能在戰場中真正形成戰斗力。為進一步推動任務載荷與機動底盤協同技術的發展，綜述了搭載任務載荷軍用地面無人系統的發展背景、研究現狀及技術特點，分別從多層次多維度的環境建模、基于多模態數據的通行度估計、基于多智能體協同建模的協同規劃控制優化方法三方面對其關鍵技術進行闡述，總結了相關的研究框架和重點，并對搭載任務載荷軍用地面無人系統未來的發展方向進行了展望。

近年來，由于軍用地面無人系統在戰場中的廣 闊應用前景，世界各國紛紛投入大量的研制資源， 軍用無人系統發展迅猛[1]。軍用地面無人系統一般 由地面無人機動平臺與具有執行特定任務的上裝任 務載荷構成，如偵察設備[2-4]、火力打擊設備[5-6]、排 爆設備[7-8]等。軍用地面無人系統在執行協同打擊、 機動偵察等復合任務中，可以獲取多模態的態勢信 息[9]，通過集中式算法快速處理多源信息進而下達 作戰指令；而有人作戰系統中車長、炮長、駕駛員 需要三人協同完成任務，因此在安全性、可靠性、 靈活性上軍用無人系統均具有優勢。順應陸軍新型 的非接觸、非對稱、零傷亡的作戰模式，搭載任務 載荷的軍用地面無人系統開始成為戰場環境中重要 的作戰力[10]。2015年，俄羅斯首次將軍用地面無人 系統投入敘利亞戰場，利用地面無人系統與無人機 形成空地一體戰斗集群系統，俄軍以零傷亡的代價 消滅了近兩百名恐怖分子。2020年7月，美國陸軍將 重型無人戰車納入作戰部隊單位，參加了科羅拉多 州卡森堡的士兵作戰試驗，成功完成相關測試。2023 年，在俄烏沖突中，俄羅斯在烏克蘭軍事沖突區中 投入“馬克”軍用無人打擊系統。

無人機具有體積小、靈活性強、航拍視野廣等特點，廣泛應用于警用巡查、城市交通監管、天氣監測、 電力巡檢、應急救援救災等行業。近年來，隨著計算機視覺領域的蓬勃發展，基于深度學習的目標檢測 技術逐漸應用于無人機領域，并不斷得到改進和加強。本文系統性地闡述了基于深度學習的目標檢測技 術發展歷程和研究現狀。針對現階段無人機航拍影像小目標多、背景復雜、目標尺度變化大的特性，歸 納和分析了近期對無人機目標檢測的相關研究。最后，展望了基于深度學習的無人機目標檢測技術的未 來發展趨勢。 隨著科技的發展，無人機(UAV)已經擺脫了過去的軍事用途，逐漸擴展到民用和商用領域。隨著無 人機技術的發展，基于深度學習的目標檢測技術已成為無人機應用領域的重要研究內容[1]。將目標檢測 技術應用于無人機上，實現在航拍視角下對地面場景的目標檢測和識別。然而，在無人機航拍圖像中， 檢測對象多為小目標，受航拍視角影響，目標尺度變化較大；圖像背景復雜，目標對象易被遮擋。給無 人機的目標檢測帶來了諸多挑戰[2]。常規的目標檢測算法應用于無人機上難以保證檢測精確度，優化無 人機的目標檢測性能成為了無人機應用領域的重要研究內容[3] [4]。本文首先介紹基于深度學習的目標檢 測研究進展，然后總結現階段無人機領域目標檢測的研究難點，針對小目標檢測、背景復雜、多尺度變 化三個方面進行改進和優化的各類方法進行了闡述。最后，對未來無人機目標檢測的研究方向做出了展 望。

在目標檢測技術的驅動下，被賦予智能感知能力的無人機得以實現高效靈活的數據收集能力。隨著無人機 的普及與智能技術的成熟，無人機視角下的目標檢測在諸多領域中作為關鍵核心技術，具有重要的研究意義。為了 進一步促進無人機視角下目標檢測研究的發展，本文對無人機視角下的目標檢測算法進行了全面的總結，并對已有 算法進行了歸類、分析和比較。首先，介紹無人機視角下的目標檢測概念，并總結了無人機視角下目標檢測所面臨 的目標尺度、空間分布、樣本數量、類別語義以及優化目標等五大不均衡挑戰。**在介紹現有研究方法的基礎上，本 文特別整理并介紹了無人機視角下目標檢測算法在交通監控、電力巡檢、作物分析和災害救援等實際場景中的應用。**然后，重點闡述從數據增強策略、多尺度特征融合、區域聚焦策略、多任務學習、以及模型輕量化等方面來提升無 人機視角下目標檢測性能的方法，總結這些方法的優缺點并分析了其與現存挑戰之間的關聯性。之后，全面介紹基 于無人機視角的目標檢測數據集，并呈現已有算法在兩個較為常用的公共數據集上的性能評估。最后本文對無人機 視角下目標檢測技術的未來發展方向進行了展望。

0. 引言

計算機視覺技術為無人機賦予了自主感知、分 析和決策能力，而目標檢測則是提高無人機感知能 力的關鍵技術之一。無人機結合智能目標檢測技術 可充分發揮其高機動性優勢，在廣闊的空中視野中 定位感興趣目標，進而實現靈活高效的數據收集能 力。在目標檢測技術的驅動下，無人機在交通監控 （Byun 等，2021）、電力巡檢（Abdelfattah 等， 2020）、作物分析（Osco 等，2021a）和災害救援 （Bo?i?-?tuli? 等，2019）等多個領域中展現出廣闊 的應用前景。例如在交通監控領域，無人機可以空 中飛行進行偵測，不受道路限制，具有速度快、自 由度高、視野寬廣等優點。當交通事故等突發事件 發生時，無人機可以第一時間進行響應，到達現場 進行圖像采集與分析，為應急救援與管理提供及時 有效的數據支撐。在深度學習的驅動下，目標檢測 技術獲得了長足的發展，取得了諸多令人矚目的成 就。然而，大多數研究聚焦于地面視頻監控圖像的 分析，面向無人機視角圖像的目標檢測還未得到充 分的研究。目前，即使是最好的目標檢測算法，在 無人機圖像上的平均精確率也難以達到40%（Cao 等，2021）。

**無人機視角下的目標檢測之所以難，其主要原 因在于無人機圖像存在尺度變化、疏密分布、目標 數量較多且小目標占比較高等問題，特別是無人機 高分辨率圖像高計算需求與現階段低功耗芯片有 限算力之間的矛盾難以平衡。**相對于地面視角拍攝 的自然圖像，無人機視角下的廣闊視場意味著更為 復雜的場景和更加多樣的目標，在提供更為豐富的 可視化信息的同時，也帶來了更多無用噪聲的干擾。特別是無人機視角下，圖像中的目標往往因遠端拍 攝、背景遮擋或光照影響等因素檢測難度較大，需 要使用高分辨率圖像提供更多的信息以達到較好 的檢測效果。這極大地增加了目標檢測算法的計算 開銷與內存需求，特別是直接使用未經過特殊設計 的通用目標檢測算法將帶來難以承受的計算開銷 與內存需求，進一步加劇了目標檢測的難度。在實 際應用場景中，往往面臨著類似于識別車輛種類這 種細粒度分類的問題，這些相似目標給模型正確識 別目標帶來了巨大的挑戰。此外，受限于現實世界 中的目標數量，無人機視角下某些類別的樣本數量 往往極為有限，這種數據不均衡的狀況也對模型的 學習能力提出了更高的要求。因此，緊密地結合智能目標檢測技術，針對無 人機圖像的特性設計行之有效的方法，促使模型學 習理解無人機視角下的視覺數據，對于無人機在實 際場景中充分發揮其效用是至關重要的。無人機視 角下的目標檢測在應用廣泛的同時面臨著諸多挑 戰，具有深刻的現實意義與重要的研究意義。對無 人機視角下的目標檢測展開研究將有助于推動目 標檢測領域的進一步發展，增強目標檢測在面對真 實場景時的應用能力。

目標檢測作為計算機視覺領域的基礎研究，已 有學者對此進行研究與總結，并發表許多優秀的綜 述。Zou等人（2019）梳理了400多篇關于目標檢測 技術發展的論文，系統而全面地展現了目標檢測領 域。Oksuz等人（2020）則從目標檢測中存在的類別 不平衡、尺度不平衡、空間不平衡以及優化目標不 平衡等四大不平衡問題出發，對現有的目標檢測算 法進行了深入的總結。Chen等人（2020）則從小目 標四大基礎方法的角度出發，總結并分析了小目標 檢測的相關優化思路。曹家樂等人（2022）回顧并 總結了基于單目相機的視覺目標檢測方法，并對比 介紹了單目目標檢測和雙目目標檢測的國內外研 究進展情況。然而，以上綜述對于無人機視角下目 標檢測的關注不夠，未能系統地梳理無人機視角下 的目標檢測方法和面臨的挑戰。 **聚焦到無人機視角下的目標檢測，Mittal等人 （2020）關注低空無人機數據集，評估并總結了當 前流行的目標檢測算法，但是局限于簡單的性能對 比，沒有深入的總結分析。**Sambolek等人（2020） 介紹了在搜索和救援行動中使用無人機的可能性， 并提供了在無人機圖像中檢測相關人員的方法概 述。Srivastava等人（2021）則關注無人機圖像的車 輛檢測，從提高精度和減少計算開銷兩個方面回顧 了這些工作。Bouguettaya等人（2021）則關注于無 人機視角下的車輛檢測應用，總結并介紹了多種網 絡結構對于改善車輛檢測的貢獻。江波等人（2021） 對常見的航空影像數據集進行了梳理，并對近期的 無人機目標檢測研究進行了歸納和分析。楊浩然等 人（2022a）則對目標檢測相關算法進行了簡單的優 缺點分析。然而，這些綜述對于無人機視角下面臨 的挑戰總結不夠系統，算法方面的趨勢總結較為薄 弱，而且對于目標檢測算法的實際應用闡述也較少。

與以往關注通用領域的目標檢測綜述或僅關 注于無人機相關的特定應用場景下的綜述不同，**本 文著重于對無人機視角下的目標檢測這一意義重大且極具挑戰性的研究領域進行系統且深入的分 析與總結。**本文首先簡要闡述無人機視角下目標檢 測的重要研究意義，然后將對無人機視角下目標檢 測領域中存在的挑戰進行系統的歸納和總結，隨之 將介紹并分析無人機視角下的目標檢測優化思路， 包括數據增強、多尺度特征融合、區域聚焦策略、 多任務學習、模型輕量化以及其他優化策略等。本 文將特別展示無人機視角下目標檢測算法的應用， 闡明該研究的實際意義。此外，本文將介紹無人機 視角下適用于檢測任務的相關數據集，并在常用的 數據集上分析對比現有算法的檢測性能。最后，對 本文內容進行簡要的總結，并討論無人機視角下的 目標檢測未來可能的研究方向和發展趨勢。