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航空業中的小型無人機系統（sUAS）領域正經歷著前所未有的增長。然而，將 sUAS 安全納入國家空域系統 (NAS) 的監管指南并未跟上市場技術發展的步伐。目前對視線操作的監管限制可能會影響到為無人機系統的操作建立與有人駕駛飛機同等的安全水平。視線操作討論的焦點一直是無人機系統飛行員能否安全及時地看到并避開所有障礙物和其他飛機。本論文研究的目的是考察在 NAS 內駕駛 sUAS 時使用第一人稱視角（FPV）技術是否會對操作員的工作量產生影響，以及 FPV 技術是否會影響操作員的 1 級態勢感知（SA）。更具體地說，本研究考察了使用三種視覺敏銳度技術時無人機系統操作員的工作量和 1 級態勢感知：視覺視線、使用 21 英寸液晶顯示器的 FPV 以及使用 FPV 頭戴式護目鏡。

為了收集分析所需的數據，設計并進行了一項初步實驗。參與者被隨機分配到三個視覺敏銳度技術組中的一組，并被要求在飛行路線上駕駛大疆 Inspire 1 四旋翼飛行器。參與者完成了一項人口調查、石原色盲測試和兩項實驗后測試。實驗后測試包括美國國家航空航天局任務負荷指數（NASA TLX）問卷調查和 1 級 SA 測試，分別用于評估參與者在實驗過程中根據指定視敏度技術感知到的工作量和對飛行課程環境因素的回憶。為驗證假設，進行了方差分析和方差分析檢驗。結果表明，三組學員在感知工作量或 SA 方面的得分在統計學上沒有顯著差異。

實驗的初步結果為使用從美國國家航空航天局航空安全報告系統數據庫中檢索到的無人機系統數據集（其中主要飛機被列為無人機系統）進行進一步分析奠定了基礎。在事件報告中，SA 被確定為人為因素中最普遍的致因。使用卡方統計檢驗對 SA 組和非 SA 組進行了比較。結果表明，將 SA 列為致因因素的事件報告與報告中列出的事件地理區域之間存在顯著的統計學關聯。其他的卡方分析表明，在報告中未指明地理區域的事件報告中，SA 的人為因素與時間壓力之間存在統計學意義上的顯著關聯。航空組織的安全管理人員必須不斷分析其安全管理系統的性能，以確保其風險緩解措施的有效性。本文研究提供的信息有助于業務經理及其風險緩解流程的選擇。

相關性： HFM-231 計劃目標指出"'本研究研討會旨在評估可打破時間和空間限制的新興技術和方法......（以及）需要協調研究工作的技術和方法'"。目前，美國軍隊已具備通過垂直起降（VTOL）無人機系統（UAS）撤離傷員（美國聯合部隊術語為 CASEVAC）的基本能力。隨著美國和北約部隊開發和部署更多的垂直起降無人機系統（如美國海軍 MQ-8C Fire Scout 垂直起降無人機系統），這種能力的潛力只會越來越大。

理由：空中后送已成為傷員后送的標準。飛機的飛行參數由飛行員控制，因此通常在傷員的承受范圍之內。然而，目前還沒有一套國際公認的傷員可容忍生理標準或輔助數據。二戰結束后一直在使用的直升機運送傷員可能會也可能不會造成額外傷害--無論哪種情況都沒有可量化的數據。這一點是 VTOL 無人機系統用于 CASEVAC 時需要關注的問題，因為某些無人機系統可能會造成超過目前大多數撤離飛機的生理壓力。如果要使用無人機系統執行 CASEVAC 任務，有必要商定一套生理參數。雖然 CASEVAC 通常是一項臨時性的、即來即用的任務，但為了謹慎起見，應告知 VTOL 無人機系統制造商和作戰指揮官在無人機系統可能搭載傷員的情況下應考慮的具體醫療問題或要求。

方法、結果和意見：北約技術小組 HFM-184--"使用無人機（UAV）進行傷員撤離的安全乘坐標準 "已于去年完成工作，并于 2012 年 12 月發布了最終報告。小組的目的是就使用無人機運送傷員進行調查并提出建議。小組的結論是"......只要不增加傷員的相對風險，使用無人機系統進行傷員后送在道德、法律、臨床和操作上都是允許的"。小組確定了有關 VTOL 無人機系統 CASEVAC 生理標準的研究范圍和差距。其中包括：傷員穩定、傷員移動準備以及飛行環境的影響（如加速度、振動、聲學、溫度等）。本文介紹了北約成員采用協調方法開展 HFM-184 小組確定的研究需求的計劃。

結論：使用 VTOL 無人機系統進行傷員后送將很快成為現實，并最終在戰場上普及。通過開展本文提出的研究，北約成員將做好準備。

近幾十年來，學術界對無人駕駛飛行器（UAV）的關注明顯激增。先進的無人飛行器能夠執行復雜的飛行動作、在復雜的空間內飛行，并在不斷變化的環境中執行復雜的任務，因此其發展備受關注。這些環境包括采礦、城市搜索與救援 (USAR)、軍事行動等部門，以及包括維護和修理地下基礎設施在內的一系列工業應用。進入密閉空間并在其中作業的迫切需求已成為迫使研究人員推進無人機技術的驅動力。這些進步旨在克服與在受限環境中工作相關的復雜性，解決無人機當前的局限性，同時提高其整體性能能力。

在本論文中，介紹了一套相互關聯的工具，旨在使無人飛行器能夠在受限空間內自主規劃飛行動作。為實現這一目標，本文提出了一種改進的 "教學-重復-再規劃"（I-TRP）迭代策略。該解決方案是一種離線-在線混合方法，包括三個階段戰略中的四個主要模塊。根據手工繪制的路徑（教學階段）和感知到的環境幾何特征，開發了具有新穎占用檢查特性的先進 3D 飛行走廊。此外，結合生成的飛行走廊，還開發了一種通用全局路徑規劃算法 Field D* 的增強版，以通過離線流程（重復階段）制定出近乎最優和平滑的拓撲等效路徑。最后，通過順序凸優化過程（重新規劃階段），制定出具有在線碰撞檢查和避障功能的局部規劃算法。利用無人飛行器機載傳感器捕捉到的地形信息，這種局部規劃可生成后優化的動態可行路徑。

后置參考路徑被用于制定一套包含飛機位置、姿態、速度和加速度的制導指令，以引導無人機飛行在生成的飛行走廊（可能具有復雜的幾何特征）內飛行。所開發的路徑跟蹤方法是通過使用非線性模型預測公式制定的。

所開發的 I-TRP 策略可引導自主無人機在幾乎任何結構化或非結構化環境中到達目的地，這些環境具有不同程度的幾何復雜性，從開放的自由空間到高度雜亂的環境不等。仿真結果表明，在適合實時飛行導航的高效計算過程中，所開發的 I-TRP 策略的能力優于現有機制。

多無人機協同升降系統使用多個無人機共同升降和運輸有效載荷。從可擴展性和便攜性的角度來看，這些系統有可能大大降低空中運輸任務的物流成本。與傳統的單機物流模式不同，通過在多架廉價飛機之間分配起升能力，可以有針對性地運送大量有效載荷。為了以高度自主的方式完成大跨度的任務，合作飛機必須能夠在多個點可靠地與單一有效載荷對接，并在系統參數未知的情況下，以可變幾何配置的方式在飛行途中穩健地穩定下來。本論文提出了一種新穎的自適應飛行控制框架，該框架使用擴展卡爾曼濾波器在控制分配方案中更新相關系統參數。此外，這項研究還對之前開發的模塊化對接系統進行了擴展，該系統支持在不同的復合系統幾何結構中進行自組裝，考慮了多智能體操作，并通過模擬交易研究優化了設計參數。論文介紹了高保真模型和模擬，利用多體反饋線性化約束穩定和基于約束的脈沖接觸模型等技術，以驗證控制策略，并在復雜動力學條件下優化設計。本論文還介紹了無人飛行器合作飛行控制和參數估計的實驗結果。

低成本的無人駕駛飛行器（UAV）編隊已被接受為合作搜索和勘測地形的替代方案。這些無人飛行器由可靠性較低的單元組裝而成，因此可能出現單元故障。由于無人飛行器也是通信節點，因此因故障而失去無人飛行器會降低編隊的覆蓋效率并影響通信。飛行 Ad Hoc 網絡（FANET）就屬于這種情況，一個通信節點的故障可能會使覆蓋多個節點的網絡部分被隔離。

本研究的主要目標是開發一種彈性模型，使我們能夠分析單個無人機故障對編隊性能的影響，從而提高編隊的彈性。

所提出的解決方案使用基于智能體的建模與仿真技術對無人機編隊進行建模與仿真。無人機被建模為自主智能體，搜索到的地形被建模為二維 MxN 網格。通過智能體之間的通信，可以實時掌握所有單元格過境和占用的準確數據。通過這種通信，無人駕駛飛行器智能體可以估算出在網格內移動的最佳選擇，并知道所有智能體訪問單元格的確切次數。

每架無人機都被模擬為業余愛好者使用的固定翼飛機，配備一套通用執行器和一個通用控制器。單個無人飛行器的故障按照可靠性故障樹進行模擬。每個受影響的無人飛行器都會被禁用，并從有效單元庫中剔除。每次單元故障后，系統都會生成新的拓撲結構。它會為網格中的每個節點（無人飛行器）生成一組最小距離樹。因此，在節點故障后，或在網格發生變化時，新樹將根據需要描繪出重新排列的鏈接。 節點移動導致拓撲結構發生變化。該模型應生成各種參數，如受損節點的數量和位置、故障前后的性能，以及建立編隊恢復能力模型所需的估計恢復時間。本研究涉及三個研究目標：為無人機場景建模確定適當的工具；開發一個用于評估無人機編隊恢復能力的模型，以克服以往研究的局限性；以及通過多次模擬對模型進行測試。

由于以往的研究側重于系統通信中斷（即節點故障），而沒有考慮無人機單元的可靠性，因此本研究填補了這一文獻空白。隨著使用容易發生故障的低成本小型單元的普及，這種考慮變得至關重要。

完全自主的航空系統（FAAS）將邊緣和云硬件與無人機和大量軟件支持結合起來，以創建自主系統。FAAS 通過對環境的實時感知和響應，在無人駕駛的情況下完成復雜的任務。FAAS 需要高度復雜的設計才能正常運行，包括機載、邊緣和云硬件和軟件層。FAAS 還需要復雜的軟件，用于控制無人機的底層操作、數據收集和管理、圖像處理、機器學習、任務規劃和高層決策，這些軟件必須在整個計算層次結構中有效集成，以實時實現自主目標。

即使是相對簡單的 FAAS，其復雜性也難以保證效率。然而，效率對 FAAS 的有效性至關重要。FAAS 在資源稀缺的環境中執行任務，如自然災害地區、農田和偏遠的基礎設施設施。這些地區的計算資源、網絡連接和電力都很有限。此外，無人機電池壽命短，飛行時間很少超過 30 分鐘。如果 FAAS 設計不合理，無人機可能會浪費寶貴的電池壽命來等待遠程計算資源的進一步指示，從而延誤或無法完成任務。因此，FAAS 設計人員必須謹慎選擇或設計邊緣硬件配置、機器學習模型、自主策略和部署模式。

FAAS 有能力徹底改變許多行業，但要提高其可用性和有效性，還有許多研究工作要做。在本論文中，我將概述自己為設計和實施高效、有效的 FAAS 所做的努力。本文將重點討論以下五個主題，包括 FAAS 的設計、實施和應用：

§1. 創建新的通用和特定領域的機器學習算法，并謹慎使用其他算法

§2. FAAS 層次結構中各級硬件的選擇

§3. 為自主策略、硬件設備、機器學習技術和部署特性的選擇和切換提供動力和環境意識信息。

§4. 在線學習能力可抵御有限的云訪問、網絡中斷和電力短缺。

§5. 全面的應用，展示 FAAS 的技術價值，推動采用，并確定未來的研究挑戰。

圖：FAAS 非常復雜。它們在遠程環境中運行，使用新穎的自主策略和機器學習算法，必須承受功率限制并利用創造性的網絡解決方案來實現其目標。

隨著技術的不斷進步和日常對海洋資源的依賴，無人水面航行器（USVs）的作用成倍增加。目前，具有海軍、民用和科學用途的 USV 正在各種復雜的海洋環境中進行廣泛的作業，并對其自主性和適應性提出了更高的要求。USV 自主運行的一個關鍵要求是擁有一個多車輛框架，在此框架下，USV 可以在實際海洋環境中作為一個群體運行，并具有多種優勢，例如可以在更短的時間內勘測更廣闊的區域。從文獻中可以看出，在單體 USV 路徑規劃、制導和控制領域已經開展了大量研究，而在了解多載體方法對 USV 的影響方面卻鮮有研究。本論文整合了高效的最優路徑規劃、穩健的路徑跟蹤制導和合作性集群聚合方法等模塊，旨在開發一種新的混合框架，用于 USV 蟲群的合作導航，以實現海洋環境中的最優自主操作。

首先，設計了一種基于 A* 算法的有效而新穎的最佳路徑規劃方法，其中考慮到了與障礙物的安全距離約束，以避免在移動障礙物和海面洋流的情況下發生碰撞。然后，將這種方法與為 USV 開發的新型虛擬目標路徑跟蹤制導模塊相結合，將路徑規劃器的參考軌跡輸入制導系統。當前工作的新穎之處在于將上述集成路徑跟蹤制導系統與分布式集群聚集行為相結合，通過基于簡單電位的吸引和排斥功能來維持 USV 蟲群的中心點，從而引導 USV 集群進入參考路徑。最后，介紹了一個用于 USV 船隊合作導航和制導的最佳混合框架，該框架可在實際海洋環境中實施，并可在海上有效地實際應用。

無人機（UAVs）在軍事和民用領域發揮著至關重要的作用。本論文的研究有助于智能控制系統（ICS）領域，特別是實現旋轉翼無人飛行器（RUAV）可靠、便捷的自主控制。特別是，本論文解決了如何適應未建模動態和干擾（如在空中改變有效載荷）的難題。

無人機可以攜帶額外的重量，如傳感器、貨物，甚至被稱為有效載荷的懸掛物。已經開發了許多策略來穩定不斷變化的有效載荷，但這些策略都假定有效載荷是剛性的，重心（CoG）是靜態和已知的。有效載荷質量及其類型在飛行過程中的變化會極大地影響無人機的動態性能，這就要求控制器進行調整，以保持令人滿意的閉環性能。此外，還沒有探索過在半空中從一架較大的飛機（如氣象氣球）上發射一組具有隨機姿態的送貨無人機的情況。最后，未建模的動力學和陣風等不確定因素給飛行操作帶來了挑戰，因此綜合控制系統對于處理這些不確定因素至關重要，但對非基于模型的綜合控制系統的設計和開發關注不夠。

受這些研究空白的啟發，本論文探討了如何處理有效載荷在空中的 CoG 變化和姿態獨立發射的控制問題。為解決這些問題并實現理想的軌跡跟蹤控制，本文提出了一種新型非基于模型的綜合控制系統，稱為雙向模糊腦情感學習（BFBEL）控制系統。所提出的控制系統融合了模糊推理、神經網絡和基于強化學習的新型雙向腦情感學習（BBEL）算法。所提出的 BFBEL 控制器能夠從零開始快速適應，可用于控制 RUAV 的所有六自由度 (6DOF)。為擴大擬議控制器的適用性，開發了單輸入-單輸出（SISO）和多輸入-多輸出（MIMO）架構。本研究考慮的兩種無人駕駛飛行器模型是四旋翼無人駕駛飛行器（QUAV）和直升機無人駕駛飛行器（HUAV）。SISO 版本的 BFBEL 控制系統被應用于 QUAV，以解決處理 CoG 和重量不同的外部有效載荷的問題。BFBEL 控制系統的 MIMO 版本應用于 HUAV，以解決在空中獨立發射姿勢的問題。對這兩種系統都進行了模擬評估，并通過實驗驗證了如何處理 CoG 不確定的外部有效載荷問題。最后，在相同的控制情況下，將飛行能力和控制性能與傳統的比例積分微分（PID）控制器方案進行了比較。

美國國防部和合作組織正在開發先進的機器系統，這些系統將與人類合作完成任務。鑒于這些人機團隊（HMT）從未經歷過測試與評估（T&E），本簡報有助于指導評估人員應對 HMT 帶來的新挑戰。它定義了人機協作，描述了評估 HMT 所面臨的挑戰，并提供了對 HMT 的測試與評估非常重要的指標分類框架。

人機協作比個體系統完成任務的簡單行為更為廣泛。它涉及人與系統之間的廣泛互動，因為他們要共同努力實現一個集體目標。鑒于人機協作的高度協作性，僅僅衡量機器和人是不夠的。我們還需要衡量團隊本身，而且這些衡量標準必須與任務相關、定量且客觀。

在評估 HMT 時會遇到一些獨特的挑戰，包括如何處理不透明的心智模式，以及機器指揮通信、自我任務或人類任務的情況。例如，考慮一個人機搜救小組，在這個小組中，一架自主無人機在空中飛行，尋找倒塌建筑中的幸存者，當發現幸存者時，它會向地面上的機器人發出警報。然后，機器人將幸存者從廢墟中拉出，送到人類醫護人員那里接受治療。如何評估無人機決定搜索地點的過程？或者如何與機器人溝通？機器人對這些通信的反應又如何？醫護人員決定如何治療幸存者以及治療順序如何？無人機、機器人和醫護人員如何合作并優先救治傷勢最嚴重的幸存者？它們如何協調其他工作？他們如何應對不斷變化的環境所固有的困難？顯而易見，團隊成員之間的互動是關鍵。

該框架概述了 HMT 評估的主要類別，包括能力（團隊具備哪些能力？）、互動（團隊如何合作和協調行動以實現目標？它強調團隊的衡量標準以及人與機器之間衡量標準的協調。因此，如果要評估人類的認知能力（即注意力和判斷力），就需要同時評估機器的認知能力（即信息處理架構和決策算法）。

該框架還提供了一種結構，用于確定和選擇評估團隊效率的適當指標。所有這些衡量標準都來自于先前的科學研究。

首先，考察人和機器的能力，因為其中任何一項能力都可能是團隊合作失敗的原因。對人的培訓和經驗、心理特征、體能、態度、認知資源、腦力勞動負荷或疲勞等進行評估。考慮與機器的認知結構和硬件組件相關的因素，如程序化任務知識、操作系統和其他軟件，以及物理傳感器和平臺。

其次，檢查可能導致交互失敗的關鍵領域。其中包括機器的態勢感知、資源分配和不同情況下的資源使用。例如，機器在使用傳感器尋找新的幸存者時需要多少電力，會影響到機器是否可以協助滿足團隊的其他需求。這些關鍵領域還包括人類的視角和決策過程。例如，人類對情況的理解會影響他們在這種情況下的行為，以及他們是否信任與之合作的機器。

最后，考慮潛在的漏洞。哪些威脅可能會阻礙團隊完成目標？如果團隊失敗會有什么后果？失敗可能會引發哪些其他問題？重要的是要找出任何問題，以便在今后的工作中加以緩解或解決。

最后，本簡報為 T&E 界提供了兩個重要啟示：

• 評估 HMT 所面臨的挑戰與評估使用工具或系統的人類所面臨的挑戰不同。團隊中的人類和機器（稱為智能體）必須追求相同的目標，影響當前的問題狀態，并相互協調行動；這些互動因素使團隊面臨新的漏洞和更多的故障點。
• 不能僅憑任務結果來識別潛在的系統漏洞。智能體之間的互動增加了評估的問題空間。

所有電力驅動的自主平臺都擁有一個系統，將電力分配給平臺的所有重要部件。在美國陸軍作戰能力發展司令部（DEVCOM）陸軍研究實驗室（ARL），幾個項目正在使用無人駕駛航空系統（UAS）作為平臺。一些正在使用的無人機系統被歸類為第一組，這意味著它們的重量低于20磅。ARL進行研究的第一組無人機系統是非常快速和靈活的四旋翼飛機。這種四旋翼飛機通常有四個旋翼和輕型有效載荷，可以非常迅速地加速，毫不費力地達到每小時100公里以上的速度。為了做到這一點，這些四旋翼飛機可以在30直流電壓下突擊消耗高達400安的電流。為了滿足這些要求，相對于無人機系統的尺寸，電機/螺旋槳組合需要大量的功率。

到目前為止，ARL的無人機系統一直在使用商業現成的配電板（PDB）來滿足配電需求。定制的PDB將滿足美國防部在國內采購更多UAS組件的愿望，因為它將是美國設計和制造的，這對這種類型的UAS組件來說是獨一無二的。

本報告考慮了PDB設計的所有方面，包括形狀、尺寸、組件、成本、電壓調節器、外圍設備等等。本報告以一個特定的ARL項目所需的定制設計的PDB為背景探討了這些問題，但可以作為正在從事半自主和完全自主車輛項目的ARL工程師的起點。