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空地協同無人機系統是當今無人集群研究領域的熱點，系統在負載、速度、機動性等要素上高度優勢互 補，具有環境適應性強，應用場景多樣，任務執行率高等特點。回顧了空地協同無人系統近年的研究發展現狀，基于對 系統內無人機與無人車功能互補性的分析，總結了4種常用的功能角色分工模式，詳細梳理了空地協同無人系統在協 同控制、任務規劃、導航定位、協同著陸等關鍵技術領域的研究進展，分析了其研究發展方向和關鍵技術問題。從 20世紀人類第 1架無人機探索開始，經歷了 百年的發展歷程，目前無人機、無人車、無人潛航器 等已經取得了巨大的發展和進步，并在實戰中得到 運用。借助無人化武器裝備，作戰人員可以在遠離戰場的環境中對敵人進行打擊，從而減少自身傷 亡。當前的戰爭形態下，無人化作戰只是作為一種 輔助手段，而隨著人工智能、無人化技術的應用與 發展，未來戰場上有生力量的直接對抗將顯著減 少，無人化作戰將遍及陸、海、空、天、電每一個戰 場，貫穿整個戰略、戰役、戰術直至單兵作戰各層 次，對整個作戰體系將產生顛覆性影響，成為智能 化戰爭的基本形態［1-2］ 。 無人作戰集群以其高度的靈活性、廣泛的適應 性、可控的經濟性，擁有越來越廣泛的應用潛力，受 到國內外的高度關注。但同構無人系統存在一定 的先天性不足，如無人車受戰場地形和道路條件的 影響，且機動速度有限，無人機的飛行航程和運載 能力又限制了其作用功能的發揮。而空地協同無 人系統，在負載、速度、機動性等要素上高度優勢互 補［3］ ，系統結合空地無人平臺各自優勢協同作戰， 是適應未來戰場的必然選擇，在未來執行裝甲集群 作戰、巡飛蜂群作戰、搶灘登陸破障、邊境巡查等作 戰任務時，必將發揮強大的作戰效能。因此，對空 地協同無人系統的研究具有現實軍事意義［4］ 。 1　研究發展現狀 國內外主要機器人制造國對空地協同機器人 的研究日趨重視。2009 年，美國頂級機器人學術 研究機構在《機器人技術路線圖 2009》中明確提出 協同能力作為空地協同機器人的關鍵能力和基本 技術，并在 2013 年更新該路線圖予以強調。2016 年 歐 盟 機 器 人 公 私 合 作 組 織（Public Private Part? nership，PPP）發布《歐盟機器人 2020 路線圖》提出 需要不同種類的機器人通過合作完成高度復雜的 任務［5］。2015 年《中國制造 2025 機器人領域技術 路線圖》［6］中提出“可實現多機合作、空地協作”的 概念。 在實際應用研究中，早在 2005 年，美國國防部 高級研究計劃局（Defence Advanced Research Proj? ects Agency，DARPA）資助項目中，1機3車的空地無 人系統演示實現了對地面移動目標的聯合圍捕［7］ 。 2015年，歐盟 SHERPA 項目構建空中——地面無人 平臺，用于搜救失蹤人員，該系統包括固定翼無人 機、多旋翼無人機、無人直升機用于偵察搜索、觀察 定位和物資投送，并使用無人車進行挖掘和人員運 輸［8］ 。2018 年，中國航天科工 X 院研制的空地無人 系統在“跨越險阻 2018 陸上無人系統挑戰賽”—— 空地系統搜索比賽中演示目標搜索救援行動，系統 安全性能高、響應速度快、載荷性能強，具備較快的 遍歷搜索速度及準確的目標識別能力［9］ 。2019 年， 美國“進攻蜂群戰術”（Offensive Swarm-Enabled Tac? tics， OFFSET）項目旨在研究在未來無人作戰對抗 中使用上百個小型無人機和無人車的集群系統［10］ 。 2020 年，歐盟的“歐洲海上感知開放式合作”（Open Cooperation for European mAritime awareNess， OCEAN）項目演示了 9部無人系統（5艘無人艦艇和 4架無人機）聯合偵察和數據交互行動［11］ 。2022年， 美國通用動力陸地系統公司展示了其 TRX 履帶式 無人駕駛地面車輛的模型，配置為 50 枚“彈簧刀” 自殺式無人機和一架繩系的四旋翼無人偵察機，這 種配置提供了偵察監視和打擊能力的重要組合，可 以在非常高風險的環境中使用［12］ 。

隨著信息技術、人工智能和機器人技術的飛速發展，無人自主系統在軍事、航空航天、海洋探索、災難救援以及智能交通等領域展現出巨大的應用潛力。分布式協同控制作為實現多無人自主系統高效、靈活協作的關鍵技術，已成為研究的熱點。本文綜述了無人自主系統分布式協同控制的研究進展。首先探討了在一致性問題、編隊控制和分布式優化三個方面的核心理論，然后結合當前多無人自主系統的實際應用，給出了無人機、無人車、無人水面艦艇、無人潛航器和多模態協同控制的最新研究成果介紹，最后探討了該領域的未來挑戰和發展方向。 無人自主系統，包括無人機、無人車、無人水面 艦艇、無人潛航器等，是具備集成感知、決策和執行 能力的一類系統，能夠在沒有直接人工操控的情況 下自主完成特定任務[1-5] 。它們在諸如搜救偵察、安全 監控、環境與交通監測、電力線與管道巡查、建筑物 檢查、地理測繪、隧道檢測、影視制作、物流配送以及 工業生產等多個領域發揮著至關重要的作用。 隨著無人自主系統應用領域的不斷拓展，其所 面臨的環境復雜性也在逐漸增加，致使高精度地完 成控制目標變得越來越艱巨。相較于單獨運作的無人自主系統，多無人自主系統的協同控制在多個方 面展現出了其優越性。例如，多無人自主系統能夠對 分布式任務進行處理，大大提升了任務執行的效率 與覆蓋面。其次，原本由單一無人系統承擔的復雜任 務，現在可以通過多個無人系統分工合作，各自執行 更為簡單的任務來完成，這不僅降低了任務執行難 度，還增強了系統的靈活性和適應性[6] 。因此，多無人 系統的協同控制技術受到了業界和學術界的廣泛關 注與深入研究。

無人機具有快速部署、成本低廉等優勢. 無人機空地網絡通過將基站設備部署至升空無人機平臺，能從空 中快速構建對地覆蓋網絡，因而在應急救災、偏遠覆蓋、智能交通、智慧城市等方面具有廣闊的應用前景，近年來 受到廣泛關注. 面向無人機空地網絡應用場景，結合無人機的機動、組網、載荷等特點，圍繞無人機空地網絡覆蓋 性能提升、無人機空地網絡通感算一體化設計、智能反射面技術輔助的無人機空地網絡、魯棒無人機空地網絡四 個維度，從網絡場景、關鍵技術挑戰、性能優化控制方法等幾方面梳理無人機空地網絡的研究現狀，并探索優化提 升無人機空地網絡性能的未來研究方向.

以多旋翼和固定翼為代表的無人機設備因具有 低成本、快速部署、易于操控等優勢，近年來得到了 迅速發展. 依托無人機平臺也形成了多種新型應用 模式，無人機空地網絡就是其中的典型應用代表[1-2] 該網絡通過將原安裝于地面的基站設備部署至升空 無人機平臺，利用無人機的低成本和快速部署優勢， 構建無人機間、無人機與地面間網絡連接，以從空中 實現對地覆蓋網絡，從而有效解決地面通信基礎設 施受損或偏遠地區的網絡覆蓋問題[3-4] . 無人機的空中機動性使得原有地面通信網絡部 署方案不再適用，提升基于無人機的空地網絡覆蓋 性能是構建無人機空地網絡的基礎. 在應用方面，伴 隨著自動駕駛等新型應用模式的涌現，網絡內生感 知和計算能力也成為無人機空地網絡的關鍵需求之 一，在考慮無人機平臺機動屬性前提下提升無人機 空地網絡的通信、感知、計算綜合能力也成為適配該 應用場景的核心問題[5-8] . 面對城市、山區等空地環境 復雜、遮擋較強的場景，智能反射面（RIS）等新興通 信技術可以輔助改善通信傳輸環境，是提升無人機 到地面終端間通信質量的一個重要手段[9-12] . 此外， 無人機易受復雜多變天氣地形等工作環境影響，多 無人機協同組網易受相互之間的干擾影響，如何提 升無人機空地網絡的魯棒性能，構建無人機空地魯 棒網絡，適配不同工作環境、復雜組網及干擾環境， 保障無人機空地網絡的安全可靠高效運行，也是無 人機空地網絡的核心研究問題[13-18] . 針對無人機在上述空地網絡覆蓋性能提升、無 人機空地網絡通感算一體化設計、RIS 輔助無人機 空地網絡、無人機空地魯棒網絡設計維度的性能提 升和關鍵挑戰，已有的綜述論文并未進行充分論述. 本文將圍繞上述場景，進一步結合無人機的機動、組 網、載荷等特點，從關鍵技術挑戰、性能優化控制方 法等方面探討無人機空地網絡的研究現狀并探索提 升無人機空地網絡性能的未來研究方向. 1 無人機空地網絡覆蓋性能優化 1.1 網絡場景 地面基站通常布設成本高、建設周期長、對地形 地貌要求高，無法在偏遠和災害地區提供通信服務. 為填補地面基站覆蓋空缺，可以利用無人機快速部 署優勢，通過將通信設備加裝到無人機上形成空對 地覆蓋網絡，實現為大型災害現場提供應急通信保 障，為無通信基礎設施區域提供臨時通信服務，為偏 遠地區提供傳感器數據收集等應用. 如圖 1 所示，無人機空地網絡以固定翼或多旋 翼無人機為平臺，以單架無人機或多架協同組網的 方式提供對地的網絡覆蓋服務. 固定翼與多旋翼無 人機特點各不相同，因而所能提供的對地覆蓋能力 也不同. 具體而言，固定翼無人機承重載荷量大，對 通信設備的重量限制較少，但需要快速飛行來維持 升空能力，因此，當加裝通信設備后，固定翼無人機 的機動特性可能導致其無法對同一地面區域提供 持續穩定覆蓋[19] . 而多旋翼無人機具備空中懸停的 功能，能夠為地面同一區域提供持續性的網絡覆 蓋 [20] . 此外，為充分利用固定翼無人機與旋翼無人 機的優勢，固定翼無人機與旋翼無人機可以同時向 地面用戶提供覆蓋服務. 在多類型無人機共存的混 合網絡中，固定翼無人機飛行高度高、有效載荷大 的特點使其通常作為網絡的控制與調度中心，實現 資源與軌跡的聯合管控，并承擔與用戶和旋翼無人 機通信的功能. 旋翼無人機可以根據地面用戶的業 務需求提供靈活、多樣化的服務，通常被視為近地 面基站.

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。

海戰場是軍事對抗的重要戰場之一,海上作戰涉及空中、水面、水下以及海岸陸地等空間,作戰資源對象 數量龐大且能力多樣。隨著無人系統技術的不斷發展,跨域無人集群將成為未來海上作戰的重要力量。以海 上跨域無人集群作為研究對象,首先梳理了跨域作戰的相關概念及演變過程,定義了跨域無人集群的內涵,然 后闡述了美軍單域無人集群項目的發展趨勢及現狀,分析了近期跨域無人集群演習的主要內容,之后對無人集 群關鍵技術現有研究成果進行了提煉總結,指出了跨域無人集群發展面臨的挑戰。最后給出了跨域無人集群 未來的發展趨勢。無人系統具有成本低、操作靈活、不懼傷亡等優 勢,能夠深入惡劣、危險的環境中執行任務[1-2],在現 代作戰中具有廣闊的應用前景。已有諸多學者對無 人 集 群 的 編 隊 控 制[3-5]、構 型 演 化[6-7]、路 徑 規 劃[8-10]、任務分配[11-13]等問題開展了研究,取得了一 定的成果。 2022年10月29日,烏克蘭采用無人機和無人 艇組成的無人集群對俄軍黑海艦隊進行突襲并取得 成功,受到了廣泛關注。相較于單域無人集群,運用 多域無人系統組成跨域無人集群,能夠通過跨域平 臺間的任務協同、信息融合、資源互補實現平臺優勢 互補,進一步拓展無人集群作戰運用場景,充分發揮 無人集群的體系作戰優勢。 從當前無人作戰案例和各國無人系統發展趨勢 上可以看出,跨域無人集群將成為無人作戰系統發 展的一個重要方向。為促進相關技術的研究和發 展,本文從“跨域作戰”概念的演變過程入手,對跨域 無人集群的發展概況、作戰樣式、關鍵技術研究現狀 進行了梳理和分析,最后指出跨域無人集群的未來 發展趨勢。

摘要: 無人機集群以其具備的應用優勢及發展前景，成為當前人工智能領域研究者關注的熱點之一，而非完全信息下的無人機集群對抗技術，因其集群結構變化的高動態性以及環境信息復雜多變且不能完全感知的特點，成為對集群協同性與智能性要求最高的研究方向之一，其研究成果可以促進智能化無人系統的快速發展和廣泛應用。該文全面回顧了非完全信息環境下無人機集群對抗研究的最新進展，按照包以德循環理論的思路將無人機集群對抗過程劃分為態勢評估、意圖推斷、任務規劃與機動決策4個相互銜接的關鍵組成部分，并進一步將其細分為8個子研究目標。通過分析比較近年來的相關研究，著重闡述了無人機集群對抗領域各項任務的研究重點和難點以及已取得的成果，并討論了無人機集群對抗技術所面臨的挑戰，包括大規模異構集群的協同控制、非完全信息的處理、復雜決策過程的建模以及實際應用任務的應對等。

**1.1 無人機集群對抗的定義和背景

無人機(Unmanned Aerial Vehicle, UAV)因其低維護成本和高機動性，在民用與軍事領域成為研究熱點[1,2]。單一無人機能力有限，易損壞導致任務失敗，因此研究重心轉向無人機集群，以實現群體智能，提高效率和性能。無人機集群技術的發展進一步促進了無人機集群對抗的研究，多架無人機可以高度協同執行戰術行動，如打擊、掩護和情報搜集等，增強了其在軍事和安全領域的應用，成為軍事和安全領域的重要研究方向。同時，這一技術也推動了工業、物流和農業領域的自動化生產和管理，促進了智能應用技術的發展。 無人機集群對抗要求無人機具備自主判斷、規劃、和決策能力，并能實現集群間的信息交互和協同行動。多種算法的配合形成完整系統，以提高任務執行效率和精確度。無人機集群對抗廣泛應用于軍事和安全領域，如對恐怖組織的打擊、軍事突襲、領空防御、海上巡邏等，能提高作戰效率，降低成本和人員傷亡。此外，為了滿足更復雜的任務需求，設計了不同類型的無人機以及由不同無人系統組成的異構集群[3,4]，這對無人系統的適應力和自主性提出了更高的要求。

**1.2 非完全信息下無人機集群對抗方法研究意義

在無人機集群對抗中，真實對抗環境往往存在非完全信息環境，集群無法獲取完整的信息，包括友機、敵機以及其他環境信息。這些特點通常由通信干擾、數據傳輸帶寬限制、通信距離限制、敵方決策誤導、突發障礙物威脅、極端氣候等多種因素引起。因此，非完全信息問題成為當前無人機控制領域的熱點和難點之一。為了幫助研究人員應對這一問題，本文總結了近年來非完全信息下無人機集群對抗的研究現狀。 提升無人機在非完全信息環境下的決策能力具有重要意義，但也帶來了很大的挑戰。非完全信息條件使模型更加貼近真實應用場景，增強了模型可行性和實用性。要突破這一難關，不僅需要更先進的硬件設計、感知算法和通訊技術，方法研究也是關鍵，它是提高無人機集群智能化的核心。非完全信息條件會增加信息處理難度，需要研究者提出更高效靈活的對抗策略與方法，增強方法的魯棒性。現有研究通過多種任務算法配合使用，以提高無人機智能化水平，推動無人機集群模型向實用性方向發展。

**1.3 非完全信息下無人機集群對抗研究內容

非完全信息下無人機集群對抗研究，參考由美國空軍軍事戰略家John Boyd提出的包以德循環(Observe-Orient-Decide-Act Loop, OODA Loop)理論，可以分成幾個階段。OODA循環描述了空戰中飛行員決策過程，由觀察、定位、決策、執行組成，強調的是比敵人具備更靈活的觀察與反應能力，能夠快而準確的在敵人的決策周期中瓦解敵人招式而取得優勢[5]。參照此循環結構及其各部分的內在邏輯關系，本文將復雜的無人機對抗過程對應地分解為如圖1所示的多階段循環研究任務，包括態勢評估、意圖推斷、任務規劃、機動決策4個主要部分。通過OODA循環不斷迭代，無人機集群能夠快速適應并響應環境中的變化與不確定性，快速理解環境，識別目標意圖，靈活地調整策略，進而采取有利的行動。

根據OODA循環環節，并結合近年來的研究進展情況，本文進一步將非完全信息下的無人機集群對抗研究的具體內容分解為8個子任務，如表1所示。OODA循環的觀察階段對應態勢評估，涵蓋對抗態勢評估研究與威脅因素評估研究。定位階段則對應敵機行為的意圖推斷，無人機集群進一步對收集到的敵機行為數據進行分析，通過對敵機行為的預測與識別對潛在的意圖進行推斷，進而快速響應、精準打擊，獲得決策優勢。OODA循環的決策階段需要制定最佳行動方案，對應任務規劃研究，包括目標分配與航跡規劃兩部分。機動決策對應于OODA循環中的執行階段，其核心研究涵蓋協同對抗與追蹤合圍兩部分內容，在執行階段將觀察、定位與決策結果轉化為具體的無人機集群自主協同機動決策。

在無人機集群對抗的OODA循環中，態勢評估和意圖推斷主要進行非完全信息環境下的數據處理與分析，為決策提供依據。而任務規劃與機動決策側重于集群內外信息融合的綜合決策，有很高的協同性與靈活性要求。隨對抗進展， OODA循環持續迭代至對抗結束，以優化無人機集群的作戰效能。下面分別從態勢評估、意圖推斷、任務規劃與機動決策這四個方面對無人機集群對抗的研究現狀做進一步的闡述。

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。