亚洲男人的天堂2018av,欧美草比,久久久久久免费视频精选,国色天香在线看免费,久久久久亚洲av成人片仓井空

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。

未來軍事斗爭將向無人化、智能化、自主化方向發展，無人作戰將成為重要的作戰樣式。無人作戰的核 心是無人作戰指揮控制。研究了無人作戰的發展歷程，探討了無人作戰的制勝機理，分析了無人作戰指揮控制的主 要特征。基于無人系統自主程度的不同類型，提出了無人作戰指揮控制的過程模型，即“人在回路中”模式、“人在回 路上”和“人在回路外”3 種過程模型，探討了過程模型中軍事人員與無人系統的關系。提出了提升無人作戰指揮控制 的途徑，為未來遂行無人作戰指揮控制提供參考借鑒。當今時代，全球化的趨勢加速推進且不可逆 轉，一切皆處于加速發展且變動不居的態勢。“實際 上，我們的環境比我們（以及我們的本能）意識到的 更為復雜”［1］。網絡信息技術的快速發展進一步放大了全球化的格局，愈加呈現為不確定的狀態。與 過去相比，傳染病毒、洪災、颶風等災害造成的經濟 影響越來越嚴重。以智能化軍隊、自主化裝備和無 人化戰爭為標志的軍事變革正在加速推進。以空域 為例，在不久的將來，在空戰環境中的自主無人機 集群無疑將代表著空中力量的革命性飛躍。可以毫 不夸張地說，“隨著人工智能技術的發展，無人作戰 正在成為未來智能化戰爭的重要作戰樣式”［2］。實 際上，無人作戰系統在軍事領域的應用十分廣泛， 并且仍在不斷發展。甚至有人斷言，以無人作戰系 統為代表的智能化武器正在顛覆傳統戰爭，重構作 戰法則。

無人機作戰樣式因其特有的“快、精、廉”等特點被廣泛用于現代戰場,并取得了非凡的實戰效果。總結現代戰場無人機作戰特點,結合世界先進的反無人機技術,分析目前無人機作戰樣式存在的不足,并以此為出發點,以滿足未來戰爭需求,應對防空反無人機技術體制為目的,探索軍用作戰無人機未來發展方向,以期為軍用無人機及其作戰樣式的研究提供參考。無人機自 ２０ 世紀 ６０ 年代越南戰爭時期，首次被 派到戰場執行偵察任務，正式進入軍事作戰領域，其作 為一種新型作戰樣式，開啟了無人化作戰先河［１］ ，幾十 年來，無人機以偵察、預警、電子干擾、空地打擊等“多 面手”的角色出現在海灣、科索沃、阿富汗、伊拉克、土 敘、納卡等局部戰爭或沖突中，并取得驚人效果［２］ ，尤 其在納卡沖突中，無人機首次作為主戰裝備參與作戰， 更是第一次將無人機協同作戰從概念轉化為實戰，并 取得卓越的戰績，充分證明了無人機作戰的軍事價值。可以預見，隨著世界新軍事革命的不斷推進，無人機作 戰必將成為無人化作戰的重要組成部分。無人機作戰能力雖已多次經過現代戰爭檢驗，但 縱觀現代戰爭中的無人機實戰案例，可以發現其存在 一些共性缺陷，如弱／ 無自主，不注重隱身，嚴重依賴無 線電通信技術及衛星導航技術，而現代反無人機技術 正是利用這些缺陷作為切入點，成為無人機在戰場上 的克星。隨著戰場環境的日益復雜化，防空反無人機 技術高速深入發展以及戰爭由信息化向智能化的轉 變［３］ ，軍用作戰無人機必須針對性地做出改進，才能適 應未來高烈度、高技術、高電磁復雜度、威脅目標多樣 的戰場環境。本文以彌補無人機作戰樣式不足為出發點，以適 應復雜的未來戰場環境，應對防空反無人機技術體制 為目的，結合現代及未來可預見的技術，對軍用作戰無 人機未來發展方向與特征進行探索與思考。

針對現階段無人機智能化程度相對有限的問題，分析有人/無人機協同作戰。梳理有人/無人機協同作戰 的概念、特點需求及歷史概況；描述美國、俄羅斯、英國等國有人/無人機協同作戰的研究現狀；結合科技進步與戰 爭形態發展，重點梳理有人/無人機協同作戰的關鍵技術，對有人/無人機協同作戰的發展前景進行展望。結果表明， 該分析可為我軍發展有人/無人機混合編隊提供參考。

有人/無人機協同作戰是指空戰戰場中由有人 機與具備一定自主能力的無人機構成的混合編隊協 同遂行上級下達的一系列戰役戰術作戰任務。其中 有人機主要發揮“大腦”作用，具體表現為：與后 方地面站指揮控制中心溝通聯系，傳達/下達任務分 配指令，前方戰場突發情況應急處置等。無人機主 要發揮“肢體軀干”作用，具體表現為：接收并執 行上級下達的任務指令(攻擊、監視、偵察、毀傷評 估、掩護誘導救援)，提供局部戰場態勢感知、敵方 防區內火力部署情況、重要重點目標分布情況等高 價值情報信息等[1-4]。無人機投入戰爭使用至今已有數十年，然而其 智能化水平、自主能力以及可靠性等綜合性能仍然 無法達到正常行為人的水平，這就決定了無人機在 戰場上無法像人一樣觀察、思考、判斷、決策、行 為，并且可以預見在未來相當長的一段時間內無人 機仍然無法企及這種水平。而戰場上有人機中的戰 機只是載體，“人類的好幫手”，真正的“掌舵者” 是人，何時攻擊？如何攻擊？攻擊之后怎么辦？這 一系列的思考、分析、動作、評估都需要以人為主(戰 機為輔)來完成，以上事實毫無疑問都佐證了人類在 空戰戰場上無可替代的作用[5-8]。然而，有人機中的 人需要休息，無法全天候連續執行高強度工作，也 無法在不適宜人類生存的環境(火山、高輻射區域等)中工作，而且培養一名優秀戰機飛行員也需要相 當長的時間與成本；因此，有人/無人機協同作戰模 式應運而生。成本代價低的無人機能夠全天候待命， 執行高強度高危以及某些特種工作，昂貴高度智能 的有人機能夠在復雜多變的戰場上臨陣指揮，隨機 應變，兩者相輔相成，相得益彰，進而大力提升有 人機與無人機編隊的整體作戰效能[9-10]。有人/無人機協同作戰在 20 世紀 90 年代由美軍 率先提出，并且美國陸軍、海軍、空軍也相繼進行 了一系列理論與工程試驗研究[11-12]。美國陸軍于 20 世紀 90 年代初首次提出了以有人/無人直升機為研 究對象的“Bird Dog”項目，并于 20 世紀 90 年代 中期啟動了機載有人/無人系統技術(airborne manned unmanned system technology，AMUST)項 目，在一系列相關概念與技術的提出與驗證后，美 國陸軍在 1999、2006、2011、2014、2016 年先后進 行了有人直升機(主要包括阿帕奇、基奧瓦等)與無 人機(主要包括獵人、影子、灰鷹等)協同作戰的試 驗驗證。繼美國陸軍 1996 年啟動 AMUST 項目后， 美國海軍也于 1997 年啟動了“海軍版的有人/無人 機協同作戰”項目—戰術控制系統(tactical control system，TCS)項目，并于 2003、2014、2015 年相 繼開展了一系列有人機(主要包括 P-3C、F/A-18、 AV-8B)與無人機(主要包括 RQ-8A、MQ-4C、 X-47B、UTAP-22)協同作戰項目的試驗驗證。美國 空軍緊隨美國陸軍、海軍，于 2003 年啟動了軟件使 能控制(SEC)項目，2015 年，美國空軍更是正式推 出了當下最著名的有人/無人機協同作戰項目 ——“忠誠僚機”項目，直至今日，美國空軍的“忠 誠僚機”有人機(主要包括 F-16 等)與無人機(主要 包括海弗-空襲者等)協同作戰項目已經進行了多次 試驗驗證。此外，俄羅斯、英國、法國、澳大利亞、 日本等國也先后開展了有人/無人機協同作戰項目 的研究[13-17]。

無人機系統（UAS）和其他相關技術（人工智能或AI、無線數據網絡、擊敗敵方電子戰的電子支援措施）已經發展到一個新的地步，無人機系統被認為原則上能夠執行目前由有人駕駛飛機執行的幾乎任何任務。

因此，許多武裝部隊正在積極試驗有人-無人編隊協作（不同的縮寫為MUM-T或MUMT）。通過將有人和無人資產作為一個單位而不是單獨部署，無人機最大限度地發揮了其作為力量倍增器的價值，提高了在高度競爭性空域的殺傷力和生存能力。無人機系統的直接控制權可由飛行中的有人單位或單獨的空中、地面或海上指揮中心掌握。隨著時間的推移，人工智能的進步將允許無機組人員的編隊元素自主地執行大部分任務。這最終可以將人類干預減少到最低，只保留任務目標的輸入、交戰規則的定義和武器釋放的授權。事實上，這種自主能力對于MUM-T概念來說是至關重要的，以防止人類飛行員被控制無人機的額外任務所淹沒。 無人機系統的主要應用包括：

• 目標偵查；
• 為有人駕駛飛機進行戰損評估；
• 電子戰；
• 各種有人或無人平臺之間的數據和通信中繼/接口；
• 武裝護衛。

在“武裝護衛”角色中，無人機系統可以在有人平臺執行任務之前壓制敵人的防空設施（SEAD角色），或者作為一個外部武器庫，使單一的有人駕駛飛機在每次任務中能夠攻擊大量的目標。

• 1 美國陸軍MUM-T
  • 旋翼系統
  • 推進能力建設
  • 下一代有人-無人編隊步驟
  • 韓國
• 2 美國空軍MUM-T
  • 美國空軍SKYBORG
  • SKYBORG 路線圖
  • 朝記錄項目發展
  • ATS/忠誠僚機
  • 英國皇家空軍“蚊子（MOSQUITO）”
  • FCAS - 未來戰斗航空系統
  • FCAS - 法國PANG
• 3 美國海軍MUM-T
  • 美國海軍MQ-25 STINGRAY加油機
  • 無人駕駛型F/A-18測試
  • 美國海軍的下一代空中優勢
• 4 其他國家發展狀況

摘要: 控制是航天器在空間環境下自主完成復雜任務的關鍵技術. 首先梳理了中國空間控制技術過去50多年來的發展成果, 總結劃分為航天器姿態控制、姿態軌道控制、“感知?決策?執行”自主控制三個方面, 并在綜述了各方面主要進展的基礎上, 圍繞超大結構航天器姿態軌道控制、軌道空間博弈控制、網絡化航天器集群控制、地外探測智能無人系統控制、跨域航天器自主控制、在軌建造與維護控制6個技術方向, 提出面臨的挑戰和需要重點關注的基礎性問題, 為空間控制技術未來的發展提供借鑒和參考.

//www.aas.net.cn/cn/article/doi/10.16383/j.aas.c220792 我國自1970年4月24日第一顆人造地球衛星東方紅一號成功入軌以來, 形成了遙感、通信廣播、氣象、科學探測與技術實驗、地球資源和導航定位等6大衛星系列[1], 實現了空間技術從近地衛星到載人航天、深空探測的跨越式發展. 航天活動深刻改變了人類對宇宙的認知, 成為促進國民經濟發展、提升國家綜合實力、推動人類社會進步的強大力量.

空間控制技術是空間技術的一個關鍵組成部分, 是完成各類復雜航天活動、服務空間應用和空間科學、拓展宇宙探索邊界的使能技術, 涉及近地衛星、載人航天器 (載人飛船、空間站等)、深空探測器等各類航天器在執行飛行或探測任務過程中的姿態與軌道控制、在軌及地外星表的操作控制等, 其技術水平很大程度上決定了航天器的能力和水平, 是各國爭相發展的重要技術領域. 空間控制同時作為自動控制的重要組成部分, 為推動自動控制領域的理論發展和技術進步提供了重要動力.

過去半個多世紀以來, 隨著航天任務的持續推進和自動化、人工智能等領域科學技術的發展, 中國空間控制技術不斷取得突破與創新, 有效支撐了我國450多顆人造地球衛星的入軌及在軌飛行、9次載人飛行、空間站建設、6次月球探測以及首次火星探測等任務的成功實施.

本文首先梳理了我國空間控制技術的發展成果, 將其劃分為航天器姿態控制、姿態軌道控制和“感知?決策?執行”自主控制三個方面, 并分別介紹了各個方面的主要進展情況; 在此基礎上, 圍繞我國正在和即將部署實施的重大工程, 并結合世界航天的前沿動向, 面向空間智能自主控制技術的發展需求, 探討提出了未來需要重點關注的技術方向和基礎性問題, 為未來空間控制的基礎研究和技術發展提供借鑒和參考.

1. 空間控制技術的主要進展

我國空間控制技術的發展, 與航天活動由近及遠、由單一到多樣、由簡單到復雜的發展過程相輔相成, 呈現出從衛星姿態與軌道控制、到載人航天交會與返回控制、再到深空探測自主控制的發展過程. 在不斷發展的空間任務需求牽引下, 空間控制技術的內涵不斷豐富, 從最基本的航天器姿態控制, 逐步發展為復雜度更高的六自由度姿態軌道控制, 以及功能更加綜合、自主性更強的“感知?決策?執行”閉環控制, 控制系統的功能不斷拓展, 精穩敏捷性能、對環境不確定性的適應能力、自主應對復雜任務的能力不斷提升. 本節圍繞航天器姿態控制、姿態軌道控制、“感知?決策?執行”自主控制三個方面(其包含關系韋恩圖如圖1所示), 介紹我國空間控制技術的主要進展, 重點關注在軌應用的相關技術. *

**1.1 航天器姿態控制

航天器姿態控制用來保持或改變航天器的運行姿態, 是完成在軌既定任務的基本前提. 例如, 通信衛星的天線指向地球上的某一區域、偵察衛星的載荷相機鏡頭對準地面、遙感衛星的動中成像任務等. 目前, 我國累計入軌的人造地球衛星已超過450顆, 覆蓋了遙感、通信、氣象、資源、導航、科學等主要領域, 遙感衛星載荷的空間分辨率達到亞米級, 且具備1:10000大比例尺地理測繪的能力, 為國民經濟發展和國防建設做出了突出貢獻. 為適應不斷發展的空間應用和空間科學對高品質姿態控制的需求, 衛星姿態控制經歷了從早期的自旋穩定到三軸穩定的發展過程, 控制系統的指向精度、穩定度和機動性能不斷提升: 衛星姿態確定精度由0.1°0.1°提升到角秒級量級, 三軸姿態穩定度優于4×10?5°4×10?5°/s, 對地指向精度優于0.003°0.003°, 姿態機動能力優于10°10°/s. 部分指標優于日本ALOS (Advanced land observation satellite)、美國WorldView-4等先進遙感衛星 (其中, ALOS衛星的指向精度0.0075°0.0075°, 姿態穩定度2.0×10?5°/52.0×10?5°/5s[2], 機動能力60°/15960°/159s[3]; WorldView-4衛星的指向精度0.0046°0.0046°, 姿態穩定度2.8×10?6°2.8×10?6°/s, 機動能力56°/2556°/25s[4]), 達世界先進水平. 與此同時, 載荷及整星的復雜度不斷提升, 航天器結構由中心剛體向帶有大型太陽帆板、數據傳輸天線等撓性附件的“中心剛體++撓性附件”結構、以及大柔性組合體發展, 呈現出大型化、低剛度和撓性化的特點和趨勢

1.1.1 航天器自旋穩定姿態控制

我國首顆人造地球衛星東方紅一號采用了單自旋穩定的開環控制方式[1], 自旋轉速為120 r/min. 通過旋轉產生動量矩使得自旋軸在慣性空間具有定軸性, 這種方式簡單可靠, 成為早期絕大多數航天器采用的姿態穩定控制方式. 在此基礎上, 東方紅二號試驗通信衛星及實用通信廣播衛星、風云二號氣象衛星等均采用了雙軸自旋穩定控制[5-8], 實現了衛星本體自旋穩定和天線機械消旋對地定向穩定控制. 其中, 天線消旋系統根據星體自旋周期內姿態敏感器的測量信號, 驅動載荷平臺產生與衛星本體自旋方向相反、大小相等的相對運動. 從衛星入軌的星體起旋、主動章動控制、姿態機動、星體轉速調整到地球同步軌道的定點捕獲和天線消旋對地定向等任務, 風云二號氣象衛星采用了主動章動控制、姿態?章動聯合控制、消旋控制及動平衡調整等技術, 最終實現了同步軌道工作運行時星體98 r/min的額定轉速維持與天線0.4°0.4°的對地指向精度要求[8]. 雙自旋穩定控制技術在保證了星體自旋穩定的同時, 又滿足了對地通信要求, 但自旋或雙自旋衛星結構形式 (大都為短粗體) 制約了衛星有效載荷比和整星能源供給, 其在軌運行方式也制約了姿態確定精度和控制性能, 特別是自旋角動量與頻繁快速的姿態調整需求無法相適應, 故在應用衛星領域自旋穩定控制技術逐漸被三軸穩定控制技術所取代.1.1.2 航天器精穩敏捷姿態控制 到了上世紀80年代末, 隨著載荷精度要求的提高, 以及敏感器、執行機構、星載計算機等技術的發展, 衛星姿態控制逐漸轉向三軸穩定控制 (此前1975年發射的我國首顆返回式衛星已驗證了三軸噴氣對地穩定控制技術), 包括風云一號氣象衛星的零動量/偏置動量三軸姿態穩定控制[9]、東方紅四號衛星的V+LV+L型輪控穩定控制等. 進入21世紀以來, 航天器的功能和性能要求不斷提升, 姿態控制系統的測量精度、控制精度和姿態穩定度的要求不斷提升; 而且, 航天器通常需要攜帶大面積太陽帆板、單/多自由度轉動的數據傳輸天線等撓性運動部件. 這些大型撓性附件的振動, 以及推力器噴氣、太陽帆板驅動機構等大慣量部件擾動, 成為制約航天器姿態控制性能提升的主要因素.

圍繞高精度姿態測量的需求, 我國星載敏感器 (如: 慣性測量單元、星敏感器等) 的精度性能相比研制初期實現了1~2個數量級的跨代提升, 其中星敏感器的測量精度從幾十角秒提升到亞角秒量級. 與此同時, 為消除高精度敏感器的安裝及地面標校誤差, 除了采用與載荷共基準的結構設計外, 還發展出基于敏感器在軌測量數據的基準標校方法[10], 可實現星敏感器基準的標校殘差小于0.2''; 提出的兩層濾波算法[11]可同時對衛星姿態、陀螺安裝偏差、刻度因子誤差等進行準確估計. 此外, 我國高精度立體測繪衛星中還引入了載荷與星敏感器/星相機的相對基準測量系統, 實現了對載荷在軌結構變形所引起基準變化的有效測量與補償. 復雜撓性航天器的高精高穩姿態控制方面, 自抗擾控制 (Active disturbance rejection control, ADRC)[12-13]、基于干擾觀測器的精細抗干擾控制[14-15]等方法, 為撓性振動、大慣量部件運動等產生的復雜多源干擾的估計和有效抑制提供了有益的解決思路[16-18]. 例如, 文獻[16]討論了帆板驅動影響下的衛星姿態高精高穩控制問題, 采用自抗擾控制器估計補償由帆板驅動和系統不確定性引起的干擾, 并設計步進電機自適應電流補償驅動器克服驅動機構摩擦力矩和諧波力矩的影響, 實現了對復雜擾動的有效抑制. 此外, 面向在軌應用的實際工程任務要求, 發展出了一系列高精高穩姿態控制方法. 針對噴氣、部件運動等產生的快時變強擾動, 提出了基于零空間自適應規劃的姿態與動量自主協同控制方法[19], 實現了角動量卸載、動量輪組構型切換、東西位置保持等情況下的高精度姿態控制和觀測業務的連續運行, 衛星指向精度由0.03°0.03°提升到0.003°0.003°, 穩定度優于5×10?4°5×10?4°/s[20]. 對于一類帶有以固定周期旋轉大型載荷的擾動抑制問題, 文獻[21]設計了一種干擾力矩參數未知情況下的閉環穩定自適應控制算法; 針對帶有多自由度運動數據傳輸天線的高精度指向控制問題, 發展出了兼顧天線指向與星體姿態指向的復合控制方法, 利用所提出的基于模型參數開環與估計閉環的雙層補償控制策略, 大幅提升了對星體姿態擾動的抑制效果, 實現了衛星姿態長期穩定度優于5×10?5°/s(3σ)5×10?5°/s(3?) [22]. 為保證天線指向運動全過程角速度的平滑性, 基于預測?校正思想提出了具有全局平滑性的指向控制方法[23-24], 解決了天線起始末端角速度非零的運動控制問題. 針對傳統太陽帆板步進電機驅動的步進不平穩性造成的擾振問題, 還提出了基于永磁同步電機直接驅動的高剛度高穩定度主動控制方案, 實現了較高的相位裕度及高穩定性, 顯著改善了動態性能[25].

隨著姿態控制精度、穩定度和機動能力等指標不斷提高, 傳統衛星平臺單級控制回路設計在解決寬頻多點多源擾動耦合問題時面臨瓶頸. 例如, 詹姆斯??韋伯太空望遠鏡 (James Webb space telescope, JWST) 的指向精度達0.3'' ~ 0.45'' 短期姿態穩定度達6.2 ~ 6.7 mas[26], 機動能力90°/900s90°/900s. 星上高速旋轉執行機構顫振、帆板/天線驅動機構撓性振動、大撓性載荷在姿態機動過程中的振動等擾動頻率范圍0 ~ 300 Hz, 且擾動會在衛星平臺與載荷結構傳播路徑上形成復雜時變的疊加和混合; 傳統單級控制回路設計將航天器整體作為被控對象, 控制直接作用于各類復雜撓性模態的航天器本體上. 受敏感器/執行機構時延及帆板撓性模態的影響, 控制器設計往往無法兼顧高帶寬和高穩定裕度, 難以同時滿足大范圍機動和高穩定度指向的要求. 對此, 在前期眾多航天器振動控制研究 (如, 文獻[27-29]) 的基礎上, 發展出航天器多級協同穩定/復合控制方法 (如, 文獻[30]), 核心是通過在載荷與平臺間引入二級控制將姿態控制系統擴維, 提升系統內部擾動的可控可觀性, 進而消除復雜干擾的影響, 實現姿態控制系統性能的數量級提升. 我國基于磁懸浮技術的雙超平臺衛星 (羲和號太陽觀測衛星)[30]、基于主動指向超靜技術的三超平臺衛星 (北京三號敏捷遙感衛星)等均采用了上述多級協同復合控制技術, 并形成了包括基于空間解耦的單輸入單輸出線性控制[31-33]、磁浮平臺的主從協同及干擾補償[34-35]、基于主動指向超靜平臺的隔振與指向綜合控制[36-37]等一系列方法. 針對敏捷機動與精穩性能相互制約的問題, 提出了多級協同規劃與敏捷機動控制、自適應變剛度變阻尼全頻段擾動抑制, 解決了機動誘發指向波動、機動中剛度阻尼自主適配等難題, 并在北京三號衛星上進行了在軌驗證, 實現了高動態反向推掃等復雜敏捷動中成像, 創造了單次成像最高幅寬等多項紀錄, 已在高分辨率遙感、天文觀測等領域展開應用.

對于具備快速、靈活目標探測能力的敏捷航天器 (Agile spacecraft)[38], 需要在較短時間內實現姿態大角度快速機動, 要求其執行機構具備大力矩輸出、大角動量和快速響應等特點. 以控制力矩陀螺 (Control moment gyroscope, CMG) 為代表的執行機構逐漸取代了動量輪, 在敏捷航天器中得到廣泛應用 (常以4 ~ 6臺CMG組合的方式提供三軸力矩輸出). CMG固有的內部摩擦、高頻擾動特性等非線性不確定性會直接影響輸出力矩的精度, 而且在某些低速框架角組合下還會陷入奇異狀態, 導致CMG群不再具有三軸力矩輸出能力, 進而引發姿態失穩、轉速過快情況下的CMG失效等風險[39]. 因此, 需要解決CMG操縱律設計、奇異規避等問題. 文獻[40]通過將CMG群安裝角作為控制變量, 設計了可變構型的控制力矩陀螺操縱方法; 文獻[41-43]提出了動態螺旋搜索矢量調節、奇異規避動態分配等方法, 實現了CMG框架角速度去飽和的快速奇異規避, 在軌取得較好的應用效果. 除此之外, 圍繞姿態機動范圍大、穩定時間短等約束下的機動軌跡規劃問題, 已發展出最短路徑[44]、SS型路徑[45]、多項式路徑[46]等多種形式, 其核心是如何在敏感器和執行機構受限條件下, 有效減少姿態快速機動過程中撓性附件產生的振動影響. 針對機動過程的高精度高穩定度控制問題, 除處理姿態動力學和運動學強耦合非線性外, 基于遞階飽和PIDPID控制器[47], 消除了積分項在姿態誤差較大時帶來的不利影響; 通過在滑模控制器的前后端引入濾波器[48], 有效降低了系統抖振; 針對姿態的動態調整需求, 利用沖量等效原理提升了姿態機動過程的穩定度[49].1.1.3 大型組合體航天器姿態控制 以空間站為代表的大型組合體, 其大質量 (百噸級)、大慣量、大環境干擾、低頻撓性的特點, 以及需要綜合調度多個艙段的執行機構實現組合體控制的方式給姿態控制帶來了新的挑戰[50-51]. 我國“TT字形”三艙組合體構型的空間站建設過程中, 強自適應變構型柔性組合體控制等技術有利支撐了多達50余種構型變化下的空間站在軌安全運行. 我國空間站的特殊結構使其慣量高出常規航天器4～54～5個數量級, 環境干擾力矩達到0.1～10.1～1N·m量級, 普通航天器采用的噴氣或磁力矩器的角動量卸載方式難以適用. 對此, 發展出了空間站大環境干擾下的系統姿態/角動量一體化控制方法[52-55], 基本原理是采用內模原理辨識空間環境力矩, 且在利用重力梯度力矩進行角動量卸載的同時, 將姿態控制在標稱姿態附近. 文獻[52]提出了力矩平衡姿態控制方法, 實現了單艙入軌后慣性系下的姿態/角動量一體化控制; 文獻[53]則給出了軌道系內的姿態控制與角動量管理控制方法. 此外, 機械臂進行在軌艙段組裝時, 組合體的基頻低至0.01 Hz量級, 對此, 提出了基于高階結構濾波器的極低頻超大型組合體控制設計方法, 實現了機械臂在軌組裝或空間站轉位過程中的穩定控制[55].

另外, 空間碎片清除、燃料補加、在軌維修等任務中, 服務航天器與目標航天器完成捕獲連接后構成的組合體的穩定控制問題, 也受到學術界的廣泛關注(例如, 文獻[56-61]). 針對捕獲后組合體航天器的質量特性、推力器構型突變等問題, 發展出了改進的狀態依賴Riccati方程 (Sate-dependent Riccati equation, SDRE) 最優控制[57]、基于自適應動態逆控制的姿態接管控制[58]、基于超螺旋干擾觀測器的有限時間姿態控制[59]等方法, 可實現目標動力學大范圍不確定情況下組合體航天器的姿態穩定控制. 文獻[60]研究了捕獲過程中碰撞擾動對組合體姿態的影響, 提出了基于反作用輪重構的雙積分滑模控制方法, 通過控制反作用輪來吸收撞擊產生的角動量, 進而實現組合航天器的穩定控制. 目前, 組合體航天器姿態穩定控制技術尚處于理論探索和地面實驗研究階段, 在軌實際應用還非常初步.1.1.4 航天器穩健控制 除了高精度高穩定度、高敏捷機動控制外, 航天器在軌長期、連續、穩定運行對控制系統提出了強魯棒/穩健控制要求, 需要系統具備故障診斷以及欠配置控制能力 (也即: 當執行機構出現故障、系統處于欠配置狀態時, 系統仍具備一定的控制能力)[62, 39]. 欠驅動控制是欠配置控制的重要方向, 在欠驅動航天器的可控性與可鎮定性分析、欠驅動航天器的姿態控制等方面均開展了相關研究. 文獻[63]考慮單軸、雙軸獨立噴氣控制的情況, 給出了航天器完整姿態動力學方程全局可控的充要條件; 文獻[64]則探討了欠驅動航天器的可鎮定性問題, 指出: 對于只有兩個控制輸入的剛體航天器, 由于不滿足Brockett必要條件, 其動力學方程不能由連續狀態回饋漸近鎮定. 針對欠驅動航天器的噴氣控制, 實現了基于滑模控制的速率阻尼[65], 以及基于“噴氣消旋+飛輪機動”分段控制[66]的姿態穩定. 針對欠驅動航天器的角動量交換裝置控制, 基于(ω,z)(?,?)參數描述的航天器姿態, 實現了僅帶兩個反作用輪的全局、漸近自旋穩定控制[67], 基于多變量優化的思想構造的3臺單框架CMG欠配置操縱律, 已成功在軌應用[68], 這是世界上首次僅使用3臺CMG完成的姿態機動控制. 除此之外, 提出的2臺CMG與磁力矩器的深度欠配置控制方法[69], 可進一步提升欠驅動航天器的控制能力.

**1.2 航天器姿態軌道控制

區別于僅關注繞質心轉動的姿態控制, 航天器姿態軌道控制是同時調整質心位置/速度和繞質心旋轉角度/角速度的六自由度運動控制, 還涉及用于生成滿足任務要求的航天器飛行軌跡的制導律. 航天器再入返回、空間交會對接、多航天器編隊飛行、以及在軌維護與操作等任務都會涉及航天器姿態軌道耦合控制. 例如, 航天器再入返回飛行需要同時滿足動壓、過載、熱流等過程約束和著陸點精度等的終端狀態約束, 以保證進入過程航天器結構和防熱安全, 實現預定區域內的安全精準著陸. 為此, 除需要事先進行軌道設計和實際飛行中通過軌道控制保證外, 大氣飛行中還需要在線調整航天器的傾側角或者聯合調整傾側角和攻角, 控制航天器落點并滿足過程中動壓、過載、熱流等約束[70]. 又如, 追蹤航天器與目標航天器的交會對接/安全接近與捕獲、多航天器的編隊飛行等任務都涉及航天器之間的相對運動控制, 要求服務星與目標星/多個航天器之間的相對位置和姿態同時滿足指定的約束和性能指標. 因此, 需要解決滿足過程、終端、執行能力等復雜約束的制導律設計, 以及不確定非線性系統的姿態軌道耦合高精度控制等關鍵問題.

在此過程中, 上世紀80年代孕育發展出的特征建模理論[71-72], 其抓住系統的本質要素建立低階等效特征模型、進而簡化復雜高階對象控制器設計的思想, 為處理復雜高階不確定非線性系統的控制問題提供了有效手段. 基于該理論框架發展出的全系數自適應控制[73-74]、黃金分割相平面自適應控制[75-76]等方法, 成功應用于飛船和月球軌道返回再入、交會對接等重大任務, 對控制理論的發展做出了重要貢獻.1.2.1 再入返回自適應制導控制

我國連續成功實踐了神舟系列載人飛船的近地軌道返回再入控制任務, 和嫦娥五號再入返回飛行試驗器 (CE-5T1)、嫦娥五號探測器返回器的月地轉移軌道再入返回控制任務, 實現了以第一宇宙速度和第二宇宙速度再入返回[77], 突破了跳躍式再入返回控制技術[78], 并且完成了從標準彈道自適應制導方法到自適應預測制導方法的更新換代. 2014年以來, 自適應預測制導方法先后高精度完成了CE-5T1、嫦娥五號探測器返回器以接近第二宇宙速度的跳躍式再入返回, 新一代載入飛船試驗船8000 km大橢圓軌道的高速再入返回[79], 以及空間站建設階段神舟十二號 ~ 十四號載入飛船安全再入返回等重大工程任務, 開傘點控制精度達到世界領先水平.

再入返回制導控制的難點突出表現在如何應對氣動參數的不確定性、飛行器質量特性偏差以及大氣密度的較大攝動下的精確能量阻尼, 從而滿足終端控制精度以及過程中過載、熱流等約束. 對此, 國內外學者在再入飛行的參數辨識、制導回路的自適應調節、軌跡在線快速規劃等方面均提出了新的解決思路, 以提升軌跡規劃和跟蹤控制方法的適應性和魯棒性.

預測校正制導方法不依賴標稱軌跡, 而是根據終端狀態誤差獲得制導指令的校正量, 并結合動壓、過載等過程約束和傾側角、攻角的執行能力約束優化求解得到實際的制導指令, 可實現對飛行軌跡在一個較大范圍內的調整[70, 80], 相比跟蹤標稱軌跡制導方法具有更強的自適應性和魯棒性, 受到廣泛關注. 例如, 文獻[81]探討了小升阻比航天器進入制導中傾側角剖面的參數化方式; 學者們還從提升算法效率、引入對參數不確定性的辨識來提升預測精度等不同角度, 發展出軌跡規劃與閉環制導相結合的數值預測校正[82]、基于高斯偽譜方法的最優預測校正制導[83]、基于嵌套式積分算法的航程快速預報[84]、偽四自由度的預測校正制導[85]等多種方法. 但算法本身的收斂性和可靠性成為了限制其在工程上應用的重要因素.

此外, 基于特征建模與自適應控制的理論框架, 圍繞“預測誤差與制導增量之間的比值”這一核心要素, 發展出了基于一階特征模型的自適應預測校正制導方法[74, 86-87]. 其核心是引入預測誤差與制導增量的比值作為控制增益, 通過建立控制增益 (輸入) 和預測誤差 (輸出) 之間的一階特征模型, 并結合增量式制導方式, 將制導問題轉化為控制問題; 同時關注到控制增益隨制導過程時間大范圍變化的時變特性, 通過引入基于升阻比估計的動態增益變換, 大幅減小非標稱情況下系統動態增益的變化范圍, 并結合自適應反饋控制, 保證了特征模型的參數辨識及制導算法的收斂性. 該方法解決了進入段制導的建模難題, 避免了基于迭代的數值預測校正制導方法計算量大、收斂性無法保證的問題[70]. 實際飛行驗證表明, 該方法具備對小升阻比飛行器、高超聲速滑翔飛行器等的精確制導和控制能力.1.2.2 空間交會與接近停靠控制

空間交會對接是兩個航天器在軌道上按預定的位置、速度和時間會合 (交會), 然后經姿態對準、靠攏直至在結構上連接成一體 (對接) 的全部飛行動作過程[88-89]. 自2011年11月神舟八號載人飛船與天宮一號目標飛行器首次交會對接任務[90]圓滿完成以來, 我國已實施了17次近地軌道的空間交會對接任務和1次月球交會對接任務, 經歷了自動、手動、到多方位全自主交會對接控制的發展歷程, 交會對接過程歷時由2 ~ 3天縮短到約6.5小時甚至2小時, 極大提高了飛行性能.

空間交會與接近停靠是完成諸如在軌組建、在軌服務、天體采樣返回、載人空間探測等復雜空間任務的關鍵步驟, 從飛行任務上大體分為遠距離導引階段和接近停靠階段兩個階段. 遠距離導引階段的主要任務是將追蹤航天器從入軌初始軌道導引到近距離自主控制段所要求的預定軌道, 包括調整兩航天器的相位差、縮短相對距離以及消除兩航天器軌道面外偏差等. 空間交會2 ~ 3天策略中, 遠程導引階段主要靠地面多次注入變軌脈沖, 每次變軌后測定軌時間長, 完成遠程導引需要20多圈, 給航天員和地面飛行控制都造成了較大壓力, 對遠程自主快速導引的需求迫切. 追蹤航天器和目標航天器初始相位0°～360°0°～360°不確定, 軌道轉移時間受限, 控制變量多, 燃料消耗受限、軌跡安全性等約束條件多, 遠程導引終端精度要求高, 是典型的星載計算能力約束下的最優化軌跡控制問題. 近年來, 遠程自主快速導引成為研究熱點[91-93]. 文獻[91]建立了5圈快速交會對接的調相變軌方案, 并采用四脈沖修正特殊點變軌算法進行求解, 可應對10°10°左右的初始相位角不確定性. 文獻[89, 92]提出了基于多變量協調的全相位自適應動態規劃方法、燃料最優制導脈沖求解方法, 解決了在軌自主計算變軌脈沖解的存在及唯一性難題. 標稱情況下, 只需要2.5圈就可以完成遠程導引自主交會, 已廣泛應用于空間站工程的貨運飛船[93]、載人飛船和實驗艙等.

相對導航方面, 由差分衛星導航設備、微波雷達、激光雷達、光學成像敏感器等多種體制測量敏感器構成的導航系統, 可接力實現從數百公里直至對接范圍內相對平動、相對轉動等狀態參數的自主確定. 其中, 交會對接光學成像敏感器作為百米以內相對位置和相對姿態的主要測量手段, 已實現從初代采用主動發光的合作目標到改進后采用被動的合作目標、再到融合激光點云技術的多代升級[94-97], 極大提升了敏感器抗雜散光的能力和可靠性. 利用敏感器的觀測信息, 結合動力學/運動學模型, 工程中普遍采用卡爾曼 (Kalman) 濾波獲得相對狀態參數的估計值. 無跡卡爾曼濾波 (Unscented Kalman filter, UKF) 等確定性采樣濾波以及利用蒙特卡洛 (Monte Carlo) 數值積分方法的粒子濾波 (Particle filter, PF) 方法等, 在處理非高斯噪聲、顯著模型偏差問題方面具有優勢, 已用于空間交會對接導航算法設計. 文獻[98]提出了基于UKF的交會對接相對導航算法, 并給出了穩定性分析. 文獻[99]通過對過程噪聲方差陣的在線辨識, 提出了一種自適應確定性采樣濾波方法, 提高了對噪聲不確定性的適應能力. 文獻[100]提出了一種改進的高斯粒子濾波方法, 能夠在多種測量噪聲情況下實現高精度空間交會相對導航, 同時有效降低計算復雜度. 此外, 利用深度學習從空間目標的點云和圖像測量數據中提取目標特征, 進而獲得相對位姿估計 (如, 文獻[101-102]), 也是當前備受關注的研究方向, 在軌應用仍面臨數據處理效率、姿態解算實時性和魯棒性等問題.

空間接近停靠階段的主要難點是帆板撓性振動大、系統延遲大、姿態和軌道控制耦合、羽流干擾嚴重情況下的交會對接六自由度精準控制. 對此, 文獻[103]基于視線位置信息的平行接近法, 對于橫向和縱向同時協調控制, 提出一種多變量互相耦合的非線性滑動模態視線制導控制方法, 并對同時協調控制進行了存在性和穩定性分析; 文獻[76]以基于特征模型的智能自適應控制為理論指導, 按照黃金分割自適應控制理論計算相平面參數, 依據相對距離對控制參數進行修正, 提出了基于特征模型的相平面自適應控制方法; 該方法具有控制精度高、燃料消耗小、魯棒適應性好等優點, 應用于尋的段、接近段姿態控制, 以及最后平移靠攏段六自由度控制, 實現了載人飛船、貨運飛船等在軌任務的全天時多方位精準對接. 此外, 文獻[104]針對航天器姿態相平面控制系統穩定性分析問題, 證明了閉環控制系統存在特定的穩態區域, 并給出該穩態區域的計算公式. 近年來, 對合作及非合作故障航天器的在軌修理和回收、碎片清除、燃料補給等在軌服務, 以及地外星表取樣返回等任務, 對空間交會與接近停靠控制技術提出了新的應用需求. 文獻[105]研究了受控的追蹤航天器和失控慢速翻滾的目標航天器的末段交會對接控制問題, 提出了基于特征模型的相對位置跟蹤控制和姿態同步控制方法. 文獻[106]討論了火星采樣返回任務火星軌道交會自主導航和制導技術, 針對光學自主導航敏感器更新頻率遠低于濾波解算頻率的問題, 設計了一種連續觀測量構造算法, 提高了導航精度.1.2.3 多航天器/星座編隊控制 2012年以來, 我國先后開展了多次衛星編隊構型保持技術在軌試驗. 在繞飛半徑5km5km的兩星編隊飛行試驗中, 繞飛維持控制修正了繞飛構型的畸變, 使漂移速度偏差的絕對值降到mm/smm/s量級[107-108]; 此后開展的編隊保持試驗中, 兩星間隔0.8～2km0.8～2km飛行了上百天, 驗證了前?后編隊構型的保持控制技術. 衛星編隊構型保持的難點突出表現在需要獲取高精度的編隊構型參數, 其中兩星的相對漂移速度是最關鍵的參數. 提出的周期平均漂移速度的估計算法[109], 實現了對漂移速度的準確估計; 基于相對軌道根數的控制方法[110], 實現了對不同編隊構型的保持. 值得說明的是, 當前差分全球導航衛星系統 (Differential global navigation satellite system, DGNSS) 的位置精度能達到cm量級, 速度精度能達到mm/s量級. 經過轉換到相對半長軸為幾米的量級, 因此可將編隊飛行的半長軸控制在幾米的范圍內, 故而幾圈甚至十幾圈才需要進行一次保持控制噴氣, 很好地滿足了長期編隊構型保持的應用需求. 盡管通過對相對漂移速度的高精度估計, 可以有效減少編隊構型保持的燃料需求, 但長期來看, 編隊構型保持仍然以消耗較多的推進劑為代價. 對此, 近年來還出現了多種無需推進劑的編隊控制方法的探索研究 (包括: 利用大氣阻力差[111-113]、電磁力[114]、磁通釘效應[115]等), 展現出良好的應用前景. 另外, 圍繞多星編隊飛行協同控制的理論和應用研究 (例如, 主從式、行為方式及虛擬結構方式的協同控制[116-117], 基于一致性算法的分布式協同控制[118-119]等), 可為未來多星編隊飛行的分布式自主控制提供基礎.

此外, 我國還發展了以時差定位型三星星座系統、環境與災害監測預報小衛星星座、北斗導航衛星星座、云海衛星星座為代表的星座系統, 其軌道控制需在考慮空間環境的基礎上增加星間相對關系約束. 目前工程上應用較多的是“控制盒子”方法, 通過絕對軌道控制使星座內的所有衛星保持在控制盒子里. 銥星星座、全球定位系統 (Global positioning system, GPS) 導航星座均采用了這種控制策略. 云海衛星星座采用了基于虛擬衛星的相對軌道控制策略, 以相對于虛擬相位中心的偏差作為控制變量, 實現星座整體相對穩定, 同時兼顧了燃料消耗和軌控周期兩方面的要求.

國內外學者還開展了星座構型保持控制的理論方法研究. 在絕對站位星座構型保持控制方面, 文獻[120]利用線性規劃方法精簡軌道控制變量, 提出了滿足星座覆蓋要求的單星控制允差; 文獻[121]以星座軌道面交點碰撞安全為約束, 提出了全球導航星座構型維持的“死區”指標; 文獻[122]在分析了Walker-δ?星座中各衛星位置偏差對在軌任務的影響, 提出了以滿足星座覆蓋性能為目標的星座構型絕對站位保持策略. 相對站位星座構型保持方面, 文獻[123]通過構建導航衛星相對平均軌道高度的軌道偏差, 獲得軌道控制量; 文獻[124]研究了星座構型攝動補償方法. 文獻[125]分析了全球星座構型發散的原因, 并據此給出了絕對站位和相對站位星座構型控制方法對控制量需求的對比分析, 可為設計全球星座軌道和制定運控策略提供參考依據.

**1.3 航天器 “感知?決策?執行” 自主控制

進入21世紀, 我國的航天活動開始向更深更遠更廣闊的太空延伸, 為人類探索宇宙奧秘、尋找長久發展貢獻中國力量. 2007年10月至2020年12月, 我國先后實施了6次月球探測任務, 成功實現了對月球的環繞、著陸巡視和取樣返回探測. 2021年5月15日, 我國首次火星探測任務天問一號探測器[126]成功著陸于火星烏托邦平原南部預選區; 隨后, 祝融號火星車開始執行火星表面巡視探測任務.

深空探測任務本身的高度復雜性、地外環境的未知不確定性、以及地面測控時延大導致的高自主性要求等, 對控制系統的智能處理能力、自主應對不確定環境和復雜任務的能力需求大幅提升, 推動航天器由傳統的制導、導航與控制 (Guidance, navigation and control, GNC) 系統向“感知?決策?執行” (Perception-decision-action, PDA) 閉環的自主控制系統[127]發展. 例如, 地外探測器的自主避障軟著陸過程, 需要充分考慮環境因素的影響, 通過對著陸區地形的測量和障礙物/危險的識別判斷 (感知)、自主選擇安全著陸點并規劃飛行軌跡 (決策)、并基于導航信息進行軌跡跟蹤控制和姿態保持控制 (執行), 當前時刻的動作又會影響環境及下一時刻的感知判斷結果, 故而構成閉環反饋回路, 不斷修正實現安全區域的軟著陸. 又如, 巡視器在執行地外星表探測任務時, 同樣需要對周圍環境地形進行測量并識別危險 (及感興趣的探測目標), 分析地形的可通行性, 并據此規劃安全行駛路徑, 通過位姿確定和運動控制行駛到期望目標點.

與傳統的GNC系統相比, 航天器PDA閉環控制系統的內涵更加豐富. 系統以深度融合的信息物理系統 (Cyber-physical systems, CPS) 為基礎, 將空間環境及任務目標作為被控對象納入閉環控制系統, 感知不僅包含航天器自身/相對運動參數確定, 還包括航天器與環境目標組成任務場景以及交互過程的理解與認知; 決策則根據任務、環境和自身狀態生成優化目標和約束條件, 基于感知結果自主選擇最佳方案; 執行在姿態軌道控制和操作控制的基礎上, 更強調與環境目標交互作用過程中系統行為的穩定控制. 航天器PDA閉環控制面向的是動態多變、復雜不確定的空間任務, 面臨系統建模、反饋機制設計、賦能學習、系統行為可信評價等基礎性問題. 這些問題在此前的研究工作中已有涉及 (如, 文獻[127-129]等), 本文發展展望部分也會結合未來的空間任務做進一步探討. 這里, 重點介紹“感知?決策?執行”閉環控制框架下的相關技術進展.1.3.1 地外自主避障軟著陸控制 從嫦娥三號月球探測器的首次地外軟著陸全自主控制, 到嫦娥四號月球背面崎嶇地形的自主避障與軟著陸控制, 再到嫦娥五號帶有復雜晃動動力學特性的高精度軟著陸控制, 我國月球軟著陸控制技術逐步走向成熟. 而天問一號火星探測器的成功著陸, 又使得該技術從無大氣天體擴展到有大氣天體, 從單純的動力軟著陸發展為包含大氣進入、降落傘減速和動力下降著陸 (Entry, descent and landing, EDL) 復雜完整過程的全自主控制.

地外天體軟著陸過程時間短且任務復雜 (如: 月球著陸器要在10多分鐘內完成大推力動力減速、姿態調整、著陸點選取、懸停避障等動作, 火星探測器則要在7分鐘內完成氣動減速、拋大底、安全著陸點選擇等10多個動作), 自主性要求高; 而且, 下降著陸過程地外大氣、引力、地形等環境特性不確定性強, 自主避障檢測及著陸點選取的準確度要求高; 再加上燃料消耗、液體晃動、大氣擾動、開傘振蕩等因素使著陸器動力學特性變化復雜, 對控制系統的魯棒性要求苛刻. 地外自主軟著陸需要解決著陸區危險地形快速識別、高動態動力下降過程高容錯導航與慣性基準快速重構、不確定大干擾高動態系統在線規劃自主制導、液體晃動強適用穩定控制等關鍵問題.

首先, 采用慣性導航作為核心以保證導航系統的自主性, 同時為保證導航精度, 在探測器飛行過程中利用旋轉來增強可觀性, 實現了對包括安裝、零偏、刻度系數在內的陀螺誤差的在軌全系數標定[11], 大幅降低了慣性器件誤差對導航精度的影響; 另外, 還采用多子樣圓錐效應補償算法, 抑制了在著陸過程高動態振動環境下的慣導發散速度. 以此為基礎, 針對火星著陸器動力學角速度變化連續的特點, 提出了一種遞歸多子樣大動態慣性導航方法, 通過對角速度進行多項式擬合, 再利用該多項式完成旋轉效應補償, 進一步提高了大動態下的慣導姿態解算精度[130]. 慣性導航是一種絕對導航方式, 難以直接滿足對著陸器相對天體表面運動狀態的測算需求. 對此, 利用著陸雷達的相對距離和速度測量信息對慣性導航系統進行修正, 最終形成以慣導為基準、輔助多波束測距和測速修正的容錯導航方案[131-132]. 針對不同數量波束會影響導航濾波效果的問題, 提出了基于波束數量監測的自適應閾值調整方法, 具備對多個測距、測速信息源進行故障診斷和波束優化選取的能力, 提高了整個導航系統的精度和可靠性[133]. 此外, 針對火星著陸過程存在的開傘過程喘振等特殊問題, 提出了利用著陸雷達完成導航基準重構[134]和引力修正的方法[135], 進一步提高了未知環境下著陸導航系統的性能.

在避障方面, 針對下降過程天體表面情況逐漸清晰的特點, 在嫦娥三號著陸器上首次提出并實現了融合光學圖像和三維激光的接力避障方法, 在較遠距離利用光學圖像視線進行粗障礙識別, 近距離通過激光三維數字高程模型 (Digital elevation model, DEM) 數據實現精障礙識別, 完成了地外天體自主避障著陸[136], 并在嫦娥四號上進一步發展完善[137]. 相比月球, 火星著陸的避障過程則更為復雜, 除了規避地形風險以外, 還需要規避分離的傘與背罩, 為此著陸器在線實施了傘?背罩和地形障礙的一體化自主規避策略[138]. 其次, 著陸過程制導面臨著初始入口散布大、下降過程不確定性因素多和任務約束多等諸多挑戰. 月球著陸僅依靠發動機完成, 為了適應初始軌道、著陸器質量、發動機推力等參數不確定性的影響, 滿足到達預定落區的要求, 提出了軟著陸多約束自適應動力顯式制導方法, 能夠實現自主的飛行軌跡參數在線優化和目標著陸點調整[136, 139]. 而火星著陸則更為復雜, 包含了氣動減速、降落傘下降、拋傘、規避機動、避障著陸等飛行過程. 為了滿足這些需求, 提出了大氣進入自適應規劃與制導、多約束一體化自適應規劃與控制策略[140], 實現了火星復雜飛行環境下的開傘狀態優化控制、避障及背罩規避的協調一致控制, 顯著提高了軟著陸的安全性與著陸精度.

此外, 針對月球著陸過程制導存在目標姿態變化大、干擾力矩大且變化快, 以及著陸器角速度受限的特點, 提出了分區四元數姿態控制方法, 能夠根據姿態誤差實現角速度跟蹤控制和姿態保持控制的切換, 實現了姿態的快速機動和高精度控制. 為了抑制下降過程姿態和平動機動引起的液體晃動, 采用雙觀測器技術估計晃動干擾力矩的瞬時值和平均值, 并根據干擾變化情況對控制器進行重構, 大幅增強了控制系統對著陸過程大幅液體晃動的抗干擾能力[141]. 在此基礎上, 針對火星下降過程中制導對飛行器軸線的指向優先級要求往往高于繞軸線轉動的特點, 提出了推力指向與滾動姿態解耦與分區姿態規劃算法, 實現了動力減速過程推力方向的快速跟蹤控制和軌跡的高效高精度控制. 針對動力減速過程中存在的快時變大干擾力矩、著陸平臺慣量小導致的控制系統時延影響過大等問題, 提出了基于干擾力矩快速辨識和實時前饋補償的姿態控制算法, 實現了快速時變大干擾下的魯棒快速跟蹤控制, 提高了觸火的速度和姿態控制精度[142].1.3.2 地外起飛上升控制 嫦娥五號作為我國首個地外天體采樣返回任務, 上升器完成了以著陸器為平臺的月面起飛上升、進入目標環月軌道, 并與軌道器交會對接的飛行過程. 由于起飛點位置不確定, 需要完成起飛前的自主定位和對準. 為此, 提出了一種恒星與重力測量相結合的月表自主定位技術[143]和基于星光測量的對準技術, 并發展為具備完整的定位、測姿和導航功能的慣性++天文自主導航系統[144].

受實際著陸地形的影響, 地外天體起飛平臺是傾斜的, 相對目標飛行方向任意; 且地外天體起飛窗口比較多, 探測器需要具備多圈次、多窗口、任意射向起飛的能力; 再加上天?地之間信息傳輸速率和傳輸量的限制, 起飛上升過程的制導律需要具有靈活適應性. 為此, 嫦娥五號在著陸顯式制導的基礎上, 在起飛前通過預報各關鍵飛行階段參數, 自主完成對上升各階段切換控制參數的規劃; 在發動機點火后, 通過在線監測和估計發動機推力、比沖等狀態, 自適應調整制導參數[144], 提高了系統對起飛重量、發動機推力等不確定性的適應能力. 此外, 提出了上升過程中主發動機和姿控發動機的自動組合策略[145], 以及入軌偏差條件下的智能自主應急抬軌策略規劃、調度和執行方案[144], 進一步提高上升入軌的安全性.

對于起飛上升過程的姿態控制, 為了克服起飛姿態傾斜, 需要在起飛時快速將上升器姿態調垂直; 而在上升轉彎完成后, 需要精確和穩定的實現對制導目標姿態的跟蹤, 且面臨推進劑消耗大, 上升器的質量、慣量變化大帶來的不確定性. 對此, 采用分段變系數控制器設計來保證實現不同飛行階段、不同質量特性下的控制品質要求.1.3.3 地外巡視探測控制 隨著玉兔號/玉兔二號月球車、祝融號火星車地外天體表面巡視探測任務的成功實施, 自主定位與障礙識別、自主避障路徑規劃、協調運動控制技術[146-148]作為其自主應對地外嚴苛環境和復雜地形的關鍵技術得到了發展與應用.

地外天體表面沒有全球導航衛星系統 (Global navigation satellite system, GNSS) 等直接定位信號, 須依靠慣導、里程計及視覺相機等車載敏感器進行自主定位. 工程上常用的是地圖匹配方法, 通過將探測器在線獲得的地圖與事先裝載的天體地圖底圖進行特征匹配, 判斷探測器與位置已知特征地物之間的相對距離, 獲得絕對位置信息, 其定位精度主要取決于地圖底圖的分辨率和位置精度. 此外, 還發展出了基于天文/慣導的自主定位方法, 利用地外星表測量的恒星矢量和當地重力矢量聯合估計得到姿態和絕對位置信息. 該方法在嫦娥五號首次使用, 不足是對矢量測量精度敏感, 在月球表面1角秒的矢量誤差會產生約10 m的位置誤差, 在火星表面約為17 m. 相對定位方面, 玉兔號采用了基于全運動學的輪速里程計 (Wheel odometry, WO) 方法[149], 相對定位精度優于6 %. 針對車輪滑移和滑轉影響WO定位精度的問題, 還開展了滑移和滑轉的在線估計方法研究[150-153], 但尚未實際應用. 近年來, 隨著計算機視覺技術的發展, 視覺里程計 (Visual odometry, VO) 逐漸成為相對定位的主流技術. VO通過圖像前后幀的同名點匹配, 獲得相對姿態和位置變化, 在已知初始位姿的情況下, 更新得到當前時刻的位置和姿態. VO計算復雜度高, 但能夠有效克服滑移/滑轉帶來的WO定位誤差, 已在好奇號、祝融號等火星車上成功應用. 但長距離行駛時, 相對定位誤差會持續累計, 可考慮實時相對定位和絕對位置修正相結合的導航方法.

障礙自主識別方面, 地外星表形貌原始多變, 光照條件惡劣, 且受重量、功耗和算力等資源約束, 巡視器上難以配備大功耗激光雷達等敏感器. 因此, 如何利用有限資源實現復雜光照和地形下障礙的準確識別, 是需解決的關鍵問題. 雙目立體視覺 (Binocular stereo vision, BSV) 是一種輕質低耗的感知識別技術, 通過計算左右圖像對應點的位置偏差可獲得地形的稠密三維幾何信息. 該方法對地形紋理和光照條件敏感, 對于弱/無紋理或存在干擾光 (光照過亮或過暗) 的情況下, BSV會因無法匹配或誤匹配導致障礙的誤識別或漏識別. 對此, 玉兔號系列月球車采用了相機和激光點陣器的聯合障礙識別方法[154-155], 激光點陣器在相機視場內投射18個激光點, 利用相機圖像識別這些激光點并獲得地形幾何信息, 并據此識別障礙, 首次實現了地外星表陰影區的安全移動探測.

自主避障路徑規劃基于感知得到的稠密地形信息, 結合巡視器的通行能力進行可通行性建模, 并綜合考慮巡視器的運動能力約束(如, 轉彎曲率等), 給出從當前位置到目標位置的安全路徑[149]. 玉兔號月球車首先根據地形坡度、高度和粗糙度給出通行適宜度的量化評價, 建立局部適宜度地圖; 然后結合移動效率和安全性對地圖上的每條備選路徑 (由事先設置的具有一定曲率的弧徑組成) 進行綜合打分, 輸出得分最高路徑對應的轉彎曲率, 作為運動控制的跟蹤弧徑. 祝融號火星車在此基礎上增加了對全局適宜度地圖的地形評估算法, 采用全局和局部融合的方法進行適宜度地圖構建, 將每次規劃路徑的距離從0.5 m提升到1 m[148], 大幅提升了火星車的探測效率.

協調運動控制根據規劃路徑或地面運動要求、結合巡視器當前位置和姿態信息生成期望線速度和偏航角速度, 并通過逆運動學分解得到轉向輪的期望轉角和驅動輪的期望轉速, 通過對期望轉角和轉速的跟蹤控制, 實現各輪協調運動, 同時會修正由于地形變化、滑移、側滑等因素導致的巡視器對設定運動軌跡的偏離, 實現對期望軌跡的跟蹤.

2. 空間控制技術的發展展望

我國正在實施和即將實施地外行星探測、月球科研站、載人登月、在軌服務與維護、大規模星座計劃等重大工程任務, 給空間控制技術的智能自主化發展提出了新的需求. 與此同時, 世界航天進入新的發展階段, 太空探索呈現出新的發展態勢. 衛星由傳統單星向“一星多用、多星組網、多網協同”的體系化、智能化轉變, 呈現出高性能衛星和微小型化衛星的兩極發展趨勢; 太空安全形勢日趨嚴峻, 空間戰略資源競爭愈發激烈, 軍民融合發展特征顯著, 對太空資產的安全防護能力和在軌維護能力需求迫切; 深空探測有序推進, 探測目標集中在月球、火星和小天體等, 同時兼顧太陽系的其他天體, 任務類型更加復雜, 并向著載人探測的方向發展, 對探測器的智能自主化發展需求不斷提升. 本節結合這些需求, 探討后續需要重點關注的技術方向和基礎性問題.

**2.1 超大結構航天器姿態軌道控制

隨著對地監測、天文觀測等任務對信息獲取能力需求的提升, 具有超大結構的柔性航天器已成為世界航天未來發展的需要. 例如, 高軌通信衛星帶有需要在軌展開的大型天線、帆板、桁架結構, 尺寸達幾十米甚至上百米; 美國國防高級研究計劃局 (Defense Advanced Research Projects Agency, DARPA) 的薄膜衍射望遠鏡(Membrane optic imager real-time exploitation, MOIRE) 計劃, 載荷的薄膜主鏡直徑達10 m ~ 20 m, 主鏡與成像敏感器之間的距離達到50 m ~ 100 m. 此外, 為解決能源危機, 我國已開始部署空間太陽能電站, 計劃于2028年發射首顆技術試驗衛星, 在2035年和2050年前分別建設MW級空間太陽能電站試驗系統和GW級商業空間太陽能電站[156]. 空間太陽能電站配置有超大尺度的可展開主桁架結構 (長達數百米甚至上千米), 支撐多個模塊化的薄膜太陽電池陣(面積達幾千平方米), 并與直徑達數百米甚至上千米的微波發射天線建立導電連接[157].

這種百米甚至千米量級的超大型柔性組合體航天器, 不再是傳統的本體加撓性帆板、再加載荷的形式, 而是載荷尺寸遠大于本體, 或是載荷與本體間采用大尺寸桁架機構連接, 呈現“剛體?撓性?剛體?撓性?撓性”等剛撓混合形式, 具有“全局運動疊加全局撓性模態、再疊加局部撓性模態”的拓撲動力學特性, 傳統的熱耦合形變效應不可忽略. 航天器上每一點均是剛性姿態運動與撓性變形的復合疊加, 傳統“中心剛體++撓性附件”的集中式控制難以適用, 需要發展超大結構剛撓混合航天器的分布式控制技術, 解決超大型剛撓混合航天器的動力學建模、大型撓性附件分布式振動測量、超大結構柔性航天器的分布式振動抑制及閉環系統的性能分析等基礎性問題.

**2.2 軌道空間博弈控制

近年來, 在軌航天器近距離交匯和碎片碰撞危機事件頻發, 對在軌太空資產和航天員安全帶來極大挑戰. 例如, 2021年3月, “一網-0178” (OneWeb-0178) 衛星為規避與“星鏈-1546” (Starlink-1546) 的碰撞風險, 采取了主動規避碰撞措施[158]; 2021年7月1日和10月21日, 出于安全考慮, 我國空間站組合體分別對向其主動接近的“星鏈-1095” (Starlink-1095) 衛星和“星鏈-2305” (Starlink-2305) 衛星實施了緊急避碰控制[129]. 面對太空環境安全風險激增給航天器在軌安全穩定運行帶來的嚴峻挑戰, 世界主要航天國家將太空感知和自主防御能力建設視為未來一段時期的發展重點 (如, 歐空局 (European Space Agent, ESA) 已著手發展航天器自主防撞系統[159]).

空間碎片/失效衛星碰撞、敵意衛星干擾等各類軌道威脅目標, 通常具有“快小暗弱”等特點, 其行為特征不明顯且動態不確定性強. 如何在不影響自身既定業務的前提下, 及時發現并有效地應對各類軌道威脅, 是確保航天器在軌安全運行迫切需要解決的問題. 對此, 需要發展面向博弈對抗等強不確定場景的航天器智能自主控制技術, 使其能夠在星上資源嚴重受限的情況下自主感知威脅、自主制定博弈策略并完成大范圍機動規避動作. 因此, 在“感知?決策?執行”閉環控制的框架下, 需要進一步研究可實現資源自組織優化調配的航天器智能自主控制系統架構與模型、面向物理運動體的學習賦能機制及系統行為的可信評價等基礎性問題, 突破軌道威脅目標的多體制測量與融合感知、多約束下非完全信息博弈決策與規避控制等關鍵技術.

**2.3 網絡化航天器集群控制

網絡化航天器集群作為分布式衛星系統體系中的一種新模式, 是服務未來空間立體監測、小行星探測等眾多空間應用的重要發展方向. 例如, 下一代衛星系統更傾向于采用由異構衛星組成的動態網絡化結構, 以滿足對重訪時間、以更高分辨率覆蓋大面積或最小化數據訪問延遲等的要求[160]; 面向未來小行星帶探測任務, 美國國家航空航天局 (National Aeronautics and Space Administration, NASA) 提出了自主納米蜂群 (Autonomous nano-technology swarm, ANTS) 計劃, 通過開展群體智能和分布式計算等的研究與應用, 提供資源、分工等的自我配置能力, 以及分布式系統的自我優化、自我保護和自我修復等能力[161-162].

集群系統由大規模具有有限甚至單一功能的獨立個體組成, 通過網絡化通信系統實現個體之間/個體與環境之間的局部交互作用, 并通過群體自組織和智能涌現, 構成群體的整體性復雜行為能力, 具備復雜多任務的強適應性、在軌自修復和強生存能力. 其分布式網絡架構、局部信息交互機制、資源的自組織配置、以及個體之間結構和功能的差異性等給航天器集群控制帶來挑戰. 對此, 需要深入研究航天器集群控制系統的體系架構、大范圍空域下的信息獲取與協同感知、多約束條件下的分布式協同規劃、時變拓撲網絡集群系統的分布式協同控制、集群行為的自組織涌現機制等基礎性問題.

**2.4 地外探測智能無人系統控制

未來的月球科研站、地外行星探測等任務要求地外探測無人系統具備高精度定點超軟著陸、高效能自主協同探測等技術能力. 例如, 我國已正式立項的探月工程四期, 計劃2030年前在月球南極建設國際月球科研站的基本型, 其對著陸點的精度要求至少提升了一個數量級; 而且, 在未來的國際月球科研站上, 將是多個巡視器、著陸器和飛躍器在月球表面連續協調地工作, 通過多無人系統的分工協作開展月球資源的開采開發和原位科學研究. NASA-ESA公布的火星樣本取回計劃 (Mars Sample-return Mission, MSR)[163], 也是通過著陸器、巡視器、小型直升機等的協作, 完成火星樣本的收集、轉移和返回地球. 一方面, 為實現更高的著陸精度和更輕巧的觸月控制, 需要發展基于月表地形圖像、月基/天基信標源等的高精度導航, 強終端約束下的在線規劃自主制導, 基于推力矢量的姿軌耦合高精度控制, 基于并聯變推力發動機的平動轉動協同控制[140]等技術. 另一方面, 為解決地外星表環境嚴苛未知、先驗知識欠缺、資源嚴重受限、通信條件惡劣等現實約束, 導致的危險識別難、移動速度慢、作業精度低等瓶頸問題, 需要突破復雜未知無約束環境的多傳感器協同感知、面向未知環境?自身行為關系的場景理解、復雜地外星表多任務多約束高安全性自主規劃、多無人系統的智能協同操作控制、資源受限條件下的輕量化計算、無人系統智能水平評測等關鍵技術; 進一步通過積累經驗、持續學習并生成知識, 提升無人系統的自主智能水平, 實現對動態環境和變化任務的主動適應, 從根本上提升地外探測效能.

**2.5 跨域航天器自主控制

未來更深遠更復雜的深空探測活動等將持續拓展航天器的軌道空間和任務能力 (例如, ESA計劃2023年發射的木星冰月探測器 (Jupiter icy moons explorer, JUICE) 將執行對木星及其3顆衛星 (木衛二Europa、木衛四Callisto、木衛三Ganymede) 的探測任務), 無疑對具備跨大空域、寬速域飛行能力、長時間在軌運行的跨域航天器提出了發展需求. 跨域航天器控制系統需要具備對不同環境特性軌道空間、不同速度下及其動力學特性等的強魯棒適應性, 以及對可變執行機構 (甚至可變外形)、變化任務等的強自主適應性, 進而實現在環境、速度、機構、任務等組合變化下的穩定飛行. 系統往往呈現出復雜的時變特性和大范圍不確定性, 還可能呈現出時間/事件混合驅動的混雜動態特性. 因此, 需要解決環境/任務變化下資源的自組織協調、不同約束條件組合和不同終端控制需求下的制導策略生成、有限計算資源情況下的可靠非線性規劃/優化求解、域自適應的切換控制策略、跨域航天器系統的動力學建模和閉環性能分析等問題.

**2.6 在軌建造與維護控制

面向空間設施的在軌組裝建造, 以及壽命末期或故障航天器的故障修復、燃料加注、輔助離軌等在軌維護任務, 服務航天器需要在復雜空間環境下, 利用具有一體化空間感知與執行的部件與載荷等, 與處于非合作慢旋等運動狀態、且具有多種構型的目標航天器建立穩定連接, 并完成諸如拆除、剪切、切割、加注等工序復雜的多類操作任務, 多任務適應性要求高、精細化程度要求高. 例如, 我國已將“在軌服務與維護系統”列為國家科技重大專項; NASA計劃2024年進行在軌演示的OSAM-1 (On-orbit servicing, assembly and manufacturing) 項目, 可為通用客戶衛星進行在軌燃料補加, 整個過程包括更換末端工具、捕捉與重定位目標衛星、切割包覆膜、切斷絞索、擰開蓋子、加注槍抵近插入、燃料加注等多個精細操作任務. 在軌建造與維護控制面臨非合作目標特性未知、空間環境存在多源干擾、操作環境非結構化、接觸過程動力學復雜多變、作業精準度及安全柔順性要求高等多方面的挑戰. 對此, 需要突破多模態感知信息融合與利用、高效的多任務樣本采集與利用、可學習的任務表示與關系、虛擬?真實策略遷移、多體系統的復合協調控制、人機交互混合智能操控等關鍵技術[164], 實現對非結構化不確定環境和復雜多任務適應能力更強、同時兼具精準柔順作業能力的操作控制.

3. 結束語

空間控制技術是提升太空探索能力和太空控制能力的驅動器和倍增器, 也是科技創新的重要領域. 過去半個多世紀, 在不斷發展的空間任務需求牽引下, 以及自動化、人工智能等學科發展的推動下, 我國空間控制技術實現了從近地衛星到載人航天、深空探測的跨越式發展, 在航天器姿態控制、姿態軌道控制、“感知?決策?執行”自主控制三個方面均取得了重要突破. 本文在綜述了中國空間控制技術主要進展的基礎上, 結合我國未來的空間任務和世界航天發展前沿, 提出了需要重點關注的6個技術方向和基礎性問題, 助推未來航天器智能自主控制技術的創新發展. 當前, 各學科交叉融合加快, 新興學科不斷涌現, 為我國空間控制技術的發展創造了重要機遇. 隨著自動化、新一代人工智能等技術的不斷突破, 以及信息科學、數理科學、生物科學、材料科學等領域的持續創新, 必將有力推動航天器控制系統新一輪的創新發展和能力升級, 為解決空間環境未知、任務多變、系統不確定等顯著特征下的自主控制問題提供有效方案, 持續推動空間控制技術向智能化、輕量化、通用化等的方向發展, 更好地應對未來動態多變、復雜不確定的空間任務.

We recommend

Review on Intelligent Autonomous Control for Spacecraft Confronting Orbital Threats YUAN Li et al., Acta Automatica Sinica, 2022

智能化分布式協同作戰具有高度集成、自組織、自決策、效費比高等特點，勢必將成為未來戰場上行之有效的作戰模式。從作戰理念的核心思想、體系架構的組成要素及其突出特點三個方面出發，論述了智能化分布式協同作戰的概念與內涵。首先，概括介紹了國內外先進的智能化分布式協同作戰系統項目，重點闡述了相關項目的發展目的和技術特點；隨后,詳細分析了推動智能化分布式協同作戰系統發展的關鍵技術，包括態勢感知與認知技術、信息融合與目標跟蹤技術、分布式協同任務規劃技術以及一致性控制與協同制導技術；最后，根據對國內外相關項目和關鍵技術研究成果的分析，從平臺設計過程和技術特點出發提出相關發展建議，為智能化分布式協同作戰體系總體架構設計與關鍵技術攻關提供重要參考。

今日薦文的作者為中國電子科學研究院專家馬征宇，白陽。本篇節選自論文《機器人集群協同作戰關鍵技術研究》，發表于《中國電子科學研究院學報》第17卷第1期。

本文來源：學術plus 微信公眾號

摘 要：文中根據機器人集群的概念和特點，結合機器人集群在作戰使用中的軍事需求，梳理了世界各軍事強國在機器人集群領域的發展規劃和最新應用研究成果。通過對相關戰例的梳理分析，評估了機器人集群在未來作戰場景下發揮的主要作用，根據作戰需求，綜述了機器人集群協同作戰的關鍵技術體系，并對機器人集群在未來作戰使用中的發展趨勢進行了展望。

**關鍵詞：

**機器人集群；智能；協同

引言

機器人集群一般由異構、可互換的機器人單元組成，利用共識控制法則及有限通信能力產生涌現性的群體行為。在戰場上，機器人集群以具有一定感知、自主和行為能力的無人系統為主要作戰單元，可與其他兵力協同配合，形成獨立建制的作戰力量，進化出新的作戰模式，生成新的作戰能力。

早在20世紀60年代，機器人相關研究已經開始，美國斯坦福研究所于1969年就發布了世界上第一臺智能機器人。然而，機器人集群作為一個新興的研究領域，直到近５年才被研究者關注。 2014年，哈佛大學的科研人員在《Science》上發表的機器人集群論文被評為2014年的十大科學成就之一[1]。其使用足夠多低復雜度及低成本的機器人，通過攜帶紅外傳感器，實現與相鄰機器人的交互，表現出自適應變化外觀的群體智能行為。此后，國內外眾多學者在機器人集群方面開展了一系列關鍵技術研究，相關研究成果如圖1所示，相關研究內容涵蓋機器人集群的自組織行為[2]、路徑規劃[3]、編隊控制[4]、網絡通信[5]、信息融合[6]等方面。這些研究標志著機器人集群領域的飛速發展，也促進了機器人集群技術向未來軍事應用轉化，使機器人集群成為改變未來戰爭的關鍵性力量。

圖1 機器人集群關鍵技術研究代表性成果 1 機器人集群作戰特點 隨著人工智能、網絡信息、增材制造等領域科學技術的飛速發展，戰爭形態也正從信息化戰爭向智能化戰爭加速推進。未來戰爭與傳統戰爭相比，一方面更注重能力的跨越式提升以拉開非線性優勢差距；另一方面隨著新理念、新技術、新模態的引入，未來戰爭將呈現空間多維化、時間實時化、對象多元化、樣式豐富化等特點，在機器人集群作戰上具體表現為以下四點。 1.1 機器人集群可協同并行作戰，加快行動決策速度未來戰爭中，由于信息技術、網絡技術、先進平臺技術、精確打擊等技術的有力支撐，機器人集群在信息共享水平、機動能力、火力反應能力將大幅度提高，其指揮控制決策速度也大大加快，殺傷鏈的時間大幅縮短，將顯著加快機器人集群的作戰節奏。基于這一深刻變革，傳統作戰理念也受到顛覆，作戰群的作戰速度將不再受最慢的作戰單元制約，而是由最敏捷的單元決定。 1.2 機器人集群可快速模塊重組，提高部隊恢復能力 在未來消耗作戰中，由機器人集群代替有人作戰部隊，可大幅降低人員傷亡，控制作戰損失。模塊化構建的機器人單元基于通用接口進行分系統整合，該架構可在滿足多任務要求的同時降低成本，支持單體的批量化生產，并在戰場消耗中具備快速恢復能力。 1.3 機器人集群可動態調節編成，增強多任務靈活性機器人集群以功能簡單、成本較低的單元節點為載體，通過眾多異構機器人單元進行靈活編成，利用節點間通信交互進行信息共享，以優化的編組配置進行高效能作戰，提高機器人集群的多任務能力。 1.4 機器人集群可智能相互替代，提升體系作戰效能體系化作戰是未來作戰的主要模式，在網絡信息體系下，機器人集群的各單元、各編組間相互協同，可實現作戰效能倍增。機器人集群通過無中心化協作，在部分節點毀傷失效時，通過智能補位，消除失效點，增強體系魯棒性，提升體系作戰效能。在未來戰爭需求牽引下，機器人集群依據自身立體化、小型化、無人化、智能化特點，顯著加快了作戰節奏，提高了作戰單元的自主協同水平，形成了基于網絡信息體系的聯合作戰能力。

2 機器人集群軍事應用研究現狀目前，世界軍事強國正在組建機器人協同作戰體系，部分機器人集群已開始執行偵察和監視任務，替代士兵站崗放哨、排雷除爆。美國、俄羅斯、以色列等國家正通過頂層規劃和項目布局等推進機器人從單元到集群的關鍵技術和武器裝備發展。

2.1 美國 美軍在2004年僅有163個地面機器人，2007年增長為5000個，至少10款智能戰爭機器人在伊拉克和阿富汗“服役”。美軍無人系統發展正進入高效提升整個譜系能力、全面推進概念技術融合、逐步推動裝備更新拓展的新時期。

2017年３月，美國陸軍發布《機器人與自主系統戰略》，指出無人作戰系統發展的遠期目標（2030-2040年）不應局限于單個機器人各自為戰，而應實現多個機器人系統的組合作戰。2018年3月，美國海軍完成《海軍部無人系統戰略路線圖》；2018年8月，美國防部發布第5版無人系統綜合路線圖《2017-2042財年無人系統綜合路線圖》，明確指出無人系統的互操作性、自主性、網絡安全和人機合作是未來無人系統發展的關鍵技術。

**美軍已經多次將作戰機器人應用于實戰，比如北美奎尼提克公司研制的“模塊化先進武裝機器人系統”、福斯特－米勒公司研制的TALON作戰機器人、奎奈蒂克公司研制的MAARS地面無人作戰平臺等。**這些機器人除了可以攜帶槍械進行正面作戰之外，還具備戰場救死扶傷以及引爆炸藥的功能，兼具火力、救護、排爆的多功能特色，可以有效減少美軍士兵的戰場傷亡。在近期擊斃極端組織頭目巴格達迪的作戰行動中，美軍作戰機器人再次成功用于關鍵時刻爆發的黑夜室內槍戰，彌補特種部隊夜間射擊精準度低的劣勢。 2.2 俄羅斯 **近年來，俄軍實施大規模武器裝備現代化升級計劃。**2019年11月22日，俄羅斯總統普京表示，俄軍隊現代武器裝備占比已超過68％，未來這一占比將提升至70％并穩定維持在這一水平。研制能獨立完成戰場作戰任務的機器人，一直是俄軍方和研發機構的努力方向。俄羅斯將于2020年開始制訂《機器人部隊組建任務路線圖》，并準備在2025年前完成有關科學研究、試驗設計和組建機器人部隊等一系列計劃，然后將這一新型部隊納入俄軍管理體系。 據報道，**俄羅斯目前研制的作戰機器人將使用5種自動操作平臺，分別執行安保、運輸、加油等任務。****俄軍方和機器人研發機構今年以來對新研制的作戰機器人進行了協同配合演練，取得良好效果。**部分機器人已經被送至敘利亞以接受實戰檢驗，在圍攻拉塔基亞省754.5高地的極端勢力戰斗中，俄羅斯投入了4臺履帶式“平臺”Ｍ戰斗機器人和2臺輪式“阿爾戈”戰斗機器人及至少一架無人機。機器人集群的運用使俄敘聯軍僅僅20分鐘就取得了殲滅70名武裝分子，己方僅4人受傷的輝煌戰果。 2.3 以色列 **以色列在人工智能和機器人領域的技術實力被認為媲美“硅谷”。**憑借強大的科技實力，目前以色列已建成一支縱橫海陸空的“機器人軍團”，協助執行邊境巡邏、情報收集、作戰輔助和攻擊等多種任務，該軍團在以色列國防軍的歷次作戰行動中發揮了重要作用。以色列“機器人軍團”的主要機器人裝備型號為：UGV守護者無人戰車、USV“銀色馬林魚”多功能無人水面艇、以及以“蒼鷺”以代表的各型無人機等。

此外，以色列還正在加快組建士兵與機器人混成編隊的戰斗部隊，以使機器人戰士接到任務后依靠人工智能、大數據分析等技術，自動與人交流并分配工作。 3 機器人集群關鍵技術體系圍繞未來戰斗力生成的迫切需求，面向應用場景下的機器人集群效能動態釋放，以機器人單元的單體智能技術為基礎，以機器人間群體智能技術為關鍵，以匯聚認知決策能力的體系智能技術為導向，形成開放兼容、蓬勃發展的機器人集群關鍵技術體系。機器人集群關鍵技術體系涵蓋了決策層的體系技術，連接層的群體技術、以及節點層的單體技術。 3.1 體系智能技術 機器人集群要適應跨域、聯合作戰等復雜場景，作戰要素種類繁多，需要依托感知、認知、決策、控制以及人機融合等先進算法，打造機器人集群體系的效能匯聚能力，驅動作戰力量的動態組織，優化戰場資源配置，形成機器人集群體系智能技術架構。體系智能技術主要包括分布式作戰管理與優化技術、人機協作與融合技術、基于多種學習方法的策略生成技術。

3.1.1 分布式作戰管理與優化技術

未來戰爭的對抗模式強調體系與體系之間的對抗[11]，多種異構跨域裝備形成的作戰體系戰斗力直接決定了軍隊的戰斗力強弱[12]。通過分布式協同處理架構[13]，使規劃控制算法、態勢感知及人機交互技術集成于分布式作戰管理軟件中，將規劃與控制分散[14]，保證機器人集群的通信和協調穩定性[15]，使作戰編隊在復雜環境下也能夠高效執行任務。通過基于多智能體的體系作戰效能優化，可迅速尋找到作戰能力增長點，有望迅速提升機器人集群作戰效能。 3.1.2 人機協作與融合技術

人工智能技術尚不足以支撐其完全取代人完成所有任務[16]，因此采用人機協作[17]方式可以發揮人與機器的不同特長，結合人與機器的智能，以做出更有效的戰場決策。人機協作與融合技術結合了機器智能可快速、低成本存儲、比較、檢索、排序的特點與人腦善于聯想、推理、分析、歸納的能力特點，實現智能的共同演進和優化。 3.1.3 基于多種學習方法的策略生成技術

決策是機器人集群智能化作戰中的關鍵性步驟，有望成為機器人集群作戰能力的倍增器，因此發展高度智能的機器人集群作戰策略生成技術迫在眉睫。針對復雜環境中的作戰任務要求，建立基于監督學習[18]、無監督學習[19]、增強學習[20]等方法的體系智能協同理論和分布式協同管理框架，探索協同控制策略生成機理[21]，提升機器人集群體系在多變戰場態勢中的作戰能力。 3.2 群體智能技術 圍繞提升機器人集群分布式模塊化跨域協同能力的迫切需求，機器人集群全域協同作戰網絡關鍵技術研發要以“萬物互聯、機器互識、邊緣智能、安全可信”為基本方針，提升復雜強對抗環境中鏈路受限狀態下機器人集群不完全信息的態勢理解、抗干擾自適應傳輸、抗毀自組織網絡、邊緣快速協同決策、語義協同互操作與精確模糊控制能力為重點。群體智能技術體系主要包括大規模抗干擾彈性組網融合技術、協同感知技術、智能任務分配技術等。

****3.2.1 大規模抗干擾彈性組網融合技術

機器人集群的協同首先依賴可靠的大規模、抗干擾組網通信技術[22]。從早期單信道呼叫網到如今的數字移動通信網，研究者一直在尋找穩定高效的抗干擾無線通信系統，尤其是在復雜電磁環境及通信拒止條件下，進行通信頻道檢測、帶寬性能優化、自適應傳輸、智能故障診斷與修復就顯得尤為重要[23]。基于大規模彈性組網[24]，機間相對定位[25]，綜合抗強干擾[26]等技術基礎，解決蜂群無人機拒止環境作戰中通信保障、網絡無法互聯互通時節點的間態勢共享和協同信息交互、拒止環境下相對定位問題。 ****3.2.2 協同感知技術

戰場態勢信息的高效可靠獲取是突破“電磁迷霧”[27]并取得未來戰場制信息權的基礎和關鍵。研究基于多傳感器目標跟蹤的數據時空對準技術[28]、多傳感器數據融合中的數據預處理技術[29]、多傳感器數據融合并行處理技術[30]、信號參數隨機變化下的分布式檢測融合技術[31]，開發面向多領域、多功能應用的多傳感器信息融合系統。構建機器人集群全維信息感知能力，以確保對戰場態勢立體實時監控，實現戰場環境及態勢對我方單向透明，將支持機器人集群有效塑造戰場態勢。 ****3.2.3 智能任務分配與優化技術

智能任務分配技術考慮集群數量、戰場環境、目標價值及單元能力約束等，通過優化將不同任務分配給機器人單元，使機器人集群完成預定的偵察、干擾、攻擊任務，提高作戰效能的技術。這一問題屬于NP難度問題，可通過運籌學進行建模[32]，并使用時間序列方法[33]、博弈論方法[34]、遺傳算法[35]、粒子群算法[36]、蟻群算法[37]等進行資源分配，再運用整數規劃方法[38]、市場競拍機制算法[24]、自組織算法[39]等進行目標分配。 3.3 單體智能技術 機器人單體功能是通過機器人所搭載的各類感知和執行設備在其核心計算單元控制下完成的。為形成機器人集群的整體作戰能力，將從節點機器人模塊化可重構技術、智能仿生技術、自主控制技術等為重點進行軟硬件技術突破。 ****3.3.1 模塊化可重構技術

模塊化和可重構的設計理念使得機器人具備了固定形態機器人難以企及的靈活性、易維護性，極大地降低了系統的維護成本[40]。模塊化可重構技術包括模塊化電器系統建模技術[41]、一體化關節技術[42]、軟體序列自重構技術[43]、機器人編程技術[44]、傳感器模塊化技術、能源管理模塊化技術，開發快速設計仿真技術[45]等，通過突破先進機械制造技術，構建覆蓋多重作戰域的機器人集群裝備。 3.3.2 智能仿生技術

仿生技術是通過研究生物系統的結構和性質，為機器人設計提供新原理，并賦予機器人新能力。研究仿人形機器人的感知與控制技術、高性能仿生材料應用技術、視覺仿生探測技術[46]、聽覺仿生探測技術[47]、觸覺處理技術[58]、復雜環境下多信息獲取與融合技術[49]，開發接近生物原型的智能仿生機器人本體結構[50]，如開發水下機器魚[51]、壁面爬行機器人[52]、地面機器狗[53]、類人機器人[54]等本體結構。 ****3.3.3 自主控制技術

自主控制技術使機器人能夠自主判斷戰場環境，自主調整和控制單元行為，在通信中斷、指控受限的情況下完成任務。為使機器人單元具備自主控制能力，需研究基于計算機視覺的三維地圖構建技術[55]、室內定位技術[56]、自主導航技術[57]、目標跟蹤技術[58]、機器人及機械手臂自主控制技術[59]、機器人軌跡跟蹤控制技術[60]，研究復雜環境下機器人的多功能自主控制技術[61]。 4 機器人集群未來發展趨勢 4.1 機器人集群將成為主體作戰裝備，顛覆作戰攻防模式 隨著人工智能技術的發展，機器人集群及其他群化智能無人裝備的數量將會迎來爆發性增長。因為機器人集群裝備的智能化水平高、任務靈活性強、機動靈活，其將迅速成為執行戰場任務的最佳選擇，甚至機器人集群的作戰效能將直接影響戰爭的勝負。由于機器人集群網絡化、智能化、無人化的特點，其會加快戰斗節奏，模糊前線/后方概念，并依據機器人集群執行命令堅決、低成本可犧牲等特點，形成新的制勝戰法。 4.2 機器人集群將成建制形成戰斗力，改變軍事力量編成 機器人集群可形成扁平化的指揮控制系統，并高效傳達、執行既定作戰命令，因此機器人集群有望單獨組建為特種部隊，執行關鍵性作戰任務。機器人集群的兵力配置可根據任務隨時調整，可成建制替代現有有人部隊，勝任連排級任務清單要求，使作戰人員決勝于千里之外。 4.3 機器人集群將進行跨域協同作戰，影響軍兵種作戰體系 機器人集群的單元節點在逐漸復雜化、多棲化，由最初的地面人形機器人、地面無人車、空中無人機、水面無人艇、水下潛航器單打獨斗，向跨域聯合立體作戰發展。機器人集群跨域協同作戰可全面提升全域作戰能力，這將改變各類軍兵種作戰分工，通過機器人集群的作戰運用促進兵種間的協同配合。 4.4 機器人集群將重塑后勤保障系統，擴大部隊的作戰范圍當前有人部隊的作戰能力往往受到后勤保障能力制約，例如伊拉克戰爭中美軍第四裝甲師的M1A2坦克由于續航里程只有400多千米，只能中途停止突擊，等待油料補給，嚴重制約了裝甲部隊的縱深打擊能力。運用機器人集群擔負后勤運輸任務，可解放戰斗兵力，提高后勤保障效率，以支持未來有人/無人作戰部隊的遠距離、持續作戰。 結 語 隨著機器人集群領域技術的跨越式發展，機器人集群已經逐步在全域聯合作戰體系中體現出巨大的應用潛力。世界軍事強國紛紛開展機器人集群的協同作戰項目，以推進相關技術在未來無人化、智能化戰爭中的應用，并形成了體系智能、群體智能、單體智能三層的機器人集群關鍵技術體系。該技術體系的整體突破將促進機器人集群的實戰化運用，有望形成一支立體化、特戰化、小型化、模塊化、智能化的快速反應作戰力量。

【參考文獻】 [1]RUBENSTEIN M,CORNEJO A, NAGPAL R. Programmable self-assembly in a thousand-robot swarm[J].Science, 2014, 345(6198):795-799. [2]BUDENSKE J, MURRAY L. Decentralized control methods forself-organizing collaborative robotic teams[J]. International Society forOptics and Photonics, 2018, 10651:106510J. [3]LAGOUDAKIS M G, MARKAKISE, KEMPE D. Auction-based multi-robot routing[J]. Robotics: Science and Systems,2005, 5:343-350. [4]BEAL J, CLEVELAND J,USBECK K. Self-stabilizing robot team formation with proto: IEEE self-adaptiveand self-organizing systems 2012 demo entry[C]//IEEE Sixth InternationalConference on Self-Adaptive and Self-Organizing Systems. Lyon: IEEE Press,2012:233-234. [5]LI M, LU K, ZHU H.Robot swarm communication networks: Architectures, protocols andapplications[C]//Third International Conference on Communications andNetworking. Hangzhou: IEEE Press, 2008:162-166. [6]STROUPE A W, MARTINM C, BALCH T. Distributed sensor fusion for object position estimation bymulti-robot systems[C]//IEEE International Conference on Robotics andAutomation. Seoul: IEEE Press, 2001, 2:1092-1098. [7]AYARI A, BOUAMAMA S.A new multiple robot path planning algorithm: dynamic distributed particleswarm optimization[J]. Robotics & Biomimetics, 2017, 4(1):8. [8]WEI H, LV Q, DUO N.Consensus algorithms based multi-robot formation control under noise and timedelay conditions[J]. Applied Sciences, 2019, 9(5): 1004. [9]MING L, LU K, HUA Z.Robot swarm communication networks: architectures, protocols, andapplications[C]//Third International Conference on Communications &Networking. Hangzhou: IEEE Press, 2008: 162-166. [10]BERLINGER F, GAUCIM, NAGPAL R. Implicit coordination for 3D underwater collective behaviors in afish-inspired robot swarm[J]. Science Robotics, 2021, 6(50): . [11]董良東,陳曉,曾興善. 武器裝備體系效能評估方法研究[J]. 兵工自動化, 2008, 27(2):30-31. [12]JOHNSON I R, MACKAY NJ. Lanchester models and the battle of Britain[J]. Naval Research Logistics,2008, 58(3):210-222. [13]王彤,李磊,蔣琪.美國DBM項目推進分布式指揮控制能力發展[J].戰術導彈技術, 2019 (1):25-32. [14]AZARM K, SCHMIDT G.Conflict-free motion of multiple mobile robots based on decentralized motion planningand negotiation[C]// Proceedings of International Conference on Robotics andAutomation. Albuquerque: IEEE Press, 1997: 3526-3533. [15]FUCHSEN R. Preparingthe next generation of IMA: A new technology for the scarlettprogram[C]//IEEE/AIAA 28th Digital Avionics Systems Conference. Orlando: IEEEPress, 2009: 5-8. [16]COPELAND B J,PROUDFOOT D. Artificial intelligence: History, foundations, and philosophicalissues[J]. Philosophy of Psychology & Cognitive Science, 2007,77(1):429-482. [17]CHAROENSEANG S, TONGGOEDT. Human-robot collaboration with augmented reality[J]. Communications inComputer & Information Science, 2011:93-97. [18]VOROBYEV G, VARDY A,BANZHAF W. Supervised learning in robotic swarms: from training samples toemergent behavior[M]. Berlin: Springer, 2014:435-448. [19]YUWONO M, SU S W,MOULTON B. Fast unsupervised learning method for rapid estimation of clustercentroids[C]//IEEE Congress on Evolutionary Computation. Brisbane: IEEE Press,2012:1-8. [20]IIMA H, KUROE Y.Swarm reinforcement learning method for a multi-robot formationproblem[C]//IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics.Manchester: IEEE Press, 2013: 2298-2303. [21]杭飛. 基于博弈論的多智能體協同控制算法[J]. 電腦與信息技術, 2014, 22(2):14-17. [22]CAO Y U, FUKUNAGA AS, KAHNG A B. Cooperative mobile robotics: Antecedents and directions[J].Autonomous Robots, 1997, 4(1): 7 27. [23]TSENG Y C, NI S Y,SHIH E Y. Adaptive approaches to relieving broadcast storms in a wirelessmultihop mobile Ad Hoc network[J]. IEEE Transactions on Computers, 2003, 52(5):545-557. [24]CHENG Q, YIN D, YANGJ. An auction-based multiple constraints task allocation algorithm formulti-UAV system[C]//2016 International Conference on Cybernetics, Robotics andControl (CRC). Hong Kong: IEEE Press, 2016: 1-5. [25]WANG L, DAI J, CHENGQ. Cooperative control of robotic swarm based on self-organized method andhuman swarm interaction[C]// 2018 WRC Symposium on Advanced Robotics andAutomation. [S.l.]: IEEE Press, 2018: 129-134. [26]施淼淼. 面向IDGPS機器人集群通信鏈路故障檢測與恢復[D]. 南京：南京理工大學, 2009. [27]廖方圓,周華吉,李京華，等.無人機群通信網絡態勢感知研究現狀與發展趨勢[J].航空兵器, 2019, 26(4):16-22. [28]張娟,徐德,張正濤，等.基于多路顯微視覺的微零件自動對準策略[J].機器人,2014,36(1):69-75. [29]雷旭升,白浪,洪曄，等.基于自適應遺傳算法的小型無人旋翼機系統辨識方法[J].機器人,2011,33(5):528-532. [30]沈悅明,陳啟軍.一種基于任務的機器人全局并行算法研究及實現[J].機器人,2003,25(6):495-500. [31]王文.面向機器人跟隨作業的目標人跟蹤[D]. 杭州：浙江大學,2018. [32]BRIAN P G, MAJA J M.A framework for studying multi-robot task allocation[C]//In Multi-RobotSystems: From Swarms to Intelligent Automata Conference. Los Angles: KluwerAcademic, 2003:15-26. [33]MEI Z, PENG Z, ZHANGX. Optimal dynamic weapon-target assignment based on receding horizon controlheuristic[C]//13th IEEE International Conference on Control & Automation.Ohrid: IEEE Press, 2017: 876-881. [34]BARDHAN R, BERA T,SUNDARAM S. A decentralized game theoretic approach for team formation and taskassignment by autonomous unmanned aerial vehicles[C]//2017 InternationalConference on Unmanned Aircraft Systems. Miami: IEEE Press, 2017: 432-437. [35]JIA Z, YU J, AI X.Cooperative multiple task assignment problem with stochastic velocities andtime windows for heterogeneous unmanned aerial vehicles using a Geneticalgorithm[J]. Aerospace Science and Technology, 2018, 76: 112-125. [36]ZHOU D, LI X, PAN Q.Multiobjective weapon-target assignment problem by two-stage evolutionarymulti-objective particle swarm optimization[C]//IEEE International Conferenceon Information and Automation. IEEE Press, 2016: 921-926. [37]LI Y, KOU Y, LI Z. Amodified pareto ant colony optimization approach to solve biobjectiveweapon-target assignment problem[J]. International Journal of Aerospace Engineering,2017:1746124. [38]RADMANESH M, KUMARM. Flight formation of UAVs in presence of moving obstacles using fast-dynamicmixed integer linear programming[J]. Aerospace Science and Technology, 2016,50: 149-160. [39]WANG L, DAI J, CHENGQ. Cooperative control of robotic swarm based on self-organized method andhuman swarm interaction[C]//WRC Symposium on Advanced Robotics and Automation.IEEE Press, 2018: 129-134. [40]DAI J S, ZOPPI M,KONG X. Advances in Reconfigurable Mechanisms and Robots I[M]. London: Springer,2012. [41]BORDIGNON M, SCHULTZU P, STOY K. Model-Based Kinematics Generation for Modular MechatronicToolkits[J]. ACM SIGPLAN Notices, 2010, 46(2): 157-166. [42]BOUMANS R, HEEMSKERKC. The European Robotic Arm for the International Space Station[J]. Roboticsand Autonomous Systems, 1998, 23(1): 17-27. [43]劉佳鵬,王江北,丁燁，等. 晶格型模塊化軟體機器人自重構序列[J]. 上海交通大學學報,2021,55(2):111-116. [44]DE ROSA M, GOLDSTEINS C, LEE P. Programming modular robots with locally distributedpredicates[C]//International Conference on Robotics and Automation, 2008:3156-3162. [45]溫寬昌.基于ROS的碼垛機器人運動仿真及軌跡規劃[D]. 哈爾濱：哈爾濱工業大學,2016. [46]王國彪,陳殿生,陳科位，等.仿生機器人研究現狀與發展趨勢[J].機械工程學報,2015,51(13):27-44. [47]KUNTZMAN M L,MICHAEL L, HALL N A. Sound source localization inspired by the ears of theormiaochracea[J]. Applied Physics Letters, 2014,105(3): 1-5. [48]HANNAFORD B, OKAMURAA M. Haptics[M]. Handbook of Robotics. Cham: Springer, 2016: 1063-1084. [49]王斐, 齊歡, 周星群，等. 基于多源信息融合的協作機器人演示編程及優化方法[J]. 機器人, 2018, 40(4): 551-559. [50]SCHILLING N，CARRIER D R．Function of theepaxial muscles in walking，trotting and galloping dogs: Implicationsfor the Evolution of Epaxial Muscle Function In Tetrapods[J]． Journal ofExperimental Biology, 2010, 213(9):490-502． [51]李宗剛,馬偉俊,葛立明，等.一種2自由度胸鰭推進仿生箱鲀機器魚轉彎特性研究[J].機器人,2016,38(5):593-602. [52]毛晨曦,沈煜年. 爪刺式飛行爬壁機器人的仿生機理與系統設計[J]. 機器人,2021,43(2):246-256. [53]劉冬琛,王軍政,汪首坤,等.一種基于并聯6自由度結構的電動輪足機器人[J].機器人,2019, 41(1):65-74. [54]龔道雄,何睿,于建均,等.一種氣動肌肉拮抗驅動機器人關節的類人運動控制方法[J].機器人,2019,41(6):803-812. [55]胡美玉,張云洲,秦操，等.基于深度卷積神經網絡的語義地圖構建[J].機器人,2019,41(4):452-463. [56]高云峰,周倫,呂明睿，等.自主移動機器人室內定位方法研究綜述[J].傳感器與微系統,2013,32(12):1-5. [57]孔令文,李鵬永,杜巧玲.基于模糊神經網絡的六足機器人自主導航閉環控制系統設計[J].機器人,2018(1):16-23. [58]蘇贇,王挺,姚辰，等.基于合作目標的無人機目標跟蹤方法[J].機器人,2019(4):3. [59]王明,黃攀峰,常海濤，等.基于機械臂耦合力矩評估的組合航天器姿態協調控制[J].機器人,2015,37(1):25-34. [60]鄒強,叢明,劉冬，等.基于生物認知的移動機器人路徑規劃方法[J].機器人,2018,40(6):894-902. [61]陳衛東,董勝龍,席裕庚.基于開放式多智能體結構的分布式自主機器人系統[J].機器人,2001,23(1):45-50. （全文完）