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在復雜環境中, 環境動態性和任務多樣性給無人集群自主協同、有人系統與無人集群協同帶來了巨大挑戰. 為此, 提出了 有人 / 無人集群任務規劃系統集成框架. 該框架集成無人平臺自主行為規劃系統, 無人集群分布式系統與有人 / 無人集群系統. 無 人平臺通過感知、認知、決策與控制完成自主行為規劃. 無人平臺間通過交互信息, 彼此決策方式協同規劃. 有人系統支持在預先 規劃、實時規劃與事后評估階段與無人集群的協同交互.

近年來, 在人工智能、大數據、云計算、物聯網 等先進技術的推動下, 無人平臺已經被廣泛應用到 物品投送、環境保護、搶險救災、農藥噴灑、燈光表 演、地圖測繪、偵察追蹤等領域, 在極大解放勞動力 的同時, 還能夠替代人類執行枯燥、惡劣、危險的任 務, 正在國民經濟建設和國防領域扮演著越來越重 要的角色[1] . 隨著所承擔任務的工作量和復雜性不斷增加, 無人平臺在載荷、續航、決策等方面的負擔不斷加 劇, 逐漸暴露出任務執行能力弱、效率低、靈活性差 等問題. 因受制于現有技術和成本, 依靠無人平臺的 作業能力難以勝任不斷涌現的新任務需求. 無人平 臺的研究在工業生產、搶險救災等實際環境中具有 時代意義. 近些年, 研究者們面向多無人平臺協同任 務規劃方法研究, 依靠無人集群實現目標偵察、跟蹤 與圍捕等實時任務規劃, 在實際的環境中具有廣闊 的應用前景. 特別是在軍事領域, 可以實現對入侵者 的偵察、監視、打擊、毀傷評估等, 提高了軍隊各類 設備的智能化程度, 在安全保障方面提供了新思路、 新方式各軍事強國對無人集群任務規劃能力高度重視, 視之為改變未來戰爭制勝規則的顛覆性力量. 2018 年 8 月, 美國國防部發布了 《無人系統綜合路線圖 2017-2042》[2] , 提出了美國無人系統領域發展的 4 大 主題和 19 項關鍵技術. 4 大主題是互用性、自主性、 網絡安全和人機協同. 19 項關鍵技術包括了機器人 技術、人工智能、集群能力等. 美正在開展的代表性 項目如“小精靈”項目、“進攻性蜂群使能戰術”、“試 驗性驗證網關演習”項目等均取得了突破性進展[3] . 2021 年 10 月,“小精靈”項目空中回收“小精靈”無人 機實驗成功, 邁出無人集群韌性靈活執行任務的關 鍵一步[4] . 2021 年 12 月,“進攻性蜂群使能戰術”項目 融合虛實結合技術, 通過沉浸式蜂群界面對蜂群指 揮控制, 為有人/無人協同執行任務提供了技術支 持[5] . 2022 年 4 月,“試驗性驗證網關演習”完成了由 30 架無人機組成的無人集群作戰試驗. 此次試驗采 用空地協同、分批發射與分布式控制的方式, 依次完 成偵察、防空壓制、打擊與毀傷評估任務. 集群作戰 概念由“無人機蜂群”轉變成“無人機狼群”, 是低成 本無人機集群作戰的全新作戰理念[6] . 在實際戰場中, 2020 年 9 月, 阿塞拜疆部署由 6 架異構無人機組成 的無人機集群, 摧毀了亞美尼亞的防空系統, 導致亞 美尼亞地面資產遭受大量破壞[7] . 在國內, 2021 年 11 月, 中國電子技術標準化研 究院發布《智能無人集群系統發展白皮書》, 指出智 能無人集群系統的任務復雜度普遍提升, 對于集群 系統的智能化、魯棒性提出了更高的功能與性能要 求[8] . 2018 年 1 月, 國防科技大學智能科學學院無人 機系統創新團隊開展了 20 余架次的無人機集群自主 協同飛行試驗, 驗證了空中集結編隊、定向編隊飛行 和編隊協同偵察等任務執行能力[9] . 2020 年 9 月國內 民營企業, 成功地組織了 3 051 架無人機同時集群飛 行, 創下了集群控制新的世界記錄[10] . 這些項目在無 人集群任務規劃相關技術進行了大量深入的探索. 值得注意的是, 目前無人平臺的自主性處于“弱 智能”階段, 無人集群協同感知、決策、控制能力略 顯不足, 逐漸暴露出靈活性差、計算能力低、環境感 知能力差、任務執行能力差等問題, 有人系統與無人 集群之間存在態勢把控難、實時信息交互慢等問題. 傳統的無人集群在態勢感知、資源整合、組織協同 等信息力方面的缺陷直接制約了有人系統與無人集 群協同執行任務的完成率和時效性. 與此同時, 考慮 在復雜環境中目標具有動態性, 任務具有實時性等 特點, 進一步增加了執行任務的難度. 因此, 如何建 立智能有人/無人集群任務規劃系統集成框架, 有效 地組織、管理無人集群, 實現單無人平臺自主行為規 劃、無人集群自主協同、有人系統與無人集群協同, 具有十分重要的研究價值.

介紹了無人作戰平臺萌芽起步、探索改進和蓬勃發展三個階段的發展歷程，闡述了無人作 戰平臺偵察預警、指揮控制、綜合打擊、作戰評估和聯合保障五個方面的作戰特點，從作戰任務、作 戰方式、作戰模式和作戰戰法四個方面總結了無人作戰平臺的作戰應用，重點梳理了無人作戰平臺 建設在戰場態勢感知、通信、協同控制以及推進與動力四個方面的技術難點，在此基礎上，從裝備構 成、功能設計和作戰運用三個方面對無人作戰平臺的發展趨勢進行了展望。無人作戰平臺是指具備無人駕駛能力、能夠完 全按遙控操作或按預編程序自主運作、且可攜帶進 攻性或防御性武器遂行作戰任務的一類武器平臺。從組成要素看，無人作戰平臺主要包括空中無人作 戰平臺、地面無人作戰平臺、水面/水下無人作戰平 臺和太空無人作戰平臺; 從裝備構成看，無人作戰平 臺主要包括無人機、無人戰車、無人艦艇、無人潛航 器以及無人軌道飛行器等［1 － 2］。目前，無人作戰平 臺已在美國、俄羅斯等軍事強國多場局部戰爭和反 恐行動中發揮了至關重要的作用。未來，隨著人工 智能、大數據、物聯網、云計算等高新技術的快速發 展和深入應用，戰爭形態將逐步由信息化向智能化 加速演進，因此，基于網絡信息體系智能化條件下的無人作戰將取代傳統作戰樣式，無人作戰平臺也將 取代有人作戰平臺成為未來戰場的主要作戰力量。同時，科學技術的發展也促進了無人作戰基本概念、 技術支撐和制勝機理等理論層面的不斷突破，與之 對應的無人作戰平臺將成為未來世界各軍事大國競 相角逐的主要領域。

目的 對軍事領域中人機協作的應用現狀和理論現狀進行歸納與分析，指出未來的發展趨勢，旨 在為人機協作軍事系統的技術發展和設計研究提供理論方向。方法 以無人機系統、無人車系統、無人 艇系統的實際應用場景為代表，分析人機協作的軍事應用現狀；剖析軍事背景下國內外人機協作任務分 配、人機交互方式、人機交互界面設計、人機協作效能評估的研究進展；綜合前人的研究現狀對未來的 研究發展趨勢進行總結。結論 根據國內外研究的現狀、熱點與趨勢可知，人機協作的任務分配需綜合 考慮人員行為和任務時序等因素，以提高人機協作效率，探尋更優的分配模式；多模態智能交互將成為 未來人與無人集群交互的主流形態，多通道結合的信息交流將改變操作員與指控系統互動的方式，實現 人與無人集群的高效交互；態勢認知是未來智能戰場面臨的挑戰，人機協作為智能態勢認知領域的研究 奠定了基礎。

隨著戰場信息化趨勢的發展，現代化戰場的整體 規模不斷擴大，戰場要素也愈加復雜，涉及多目標任 務和多資源的體系化作戰成為了主要的戰爭形態。人 機協作是指發生在人和自動化之間的協同交互，通常 被稱作 Human-Agent Teaming 或者 Human-Automation Collaboration[1]。在軍事層面，龐大的有人/無人協同 系統會參與到信息化戰場的協同作業中，復雜的操作 任務和作戰資源需要作戰體系具備規劃任務和自主 完成目標的能力[2]。因此，在復雜多變的戰場環境下， 自主規劃系統及監督指揮人員的協同作業顯得至關 重要[3]。人機協同作戰一直是軍事領域的研究熱點， 是指將無人系統與有人系統進行有機融合，基于共享 任務或信息的形式完成共同目標，這是智能化戰爭中 具有代表性的作戰方式之一[4]。基于對相關領域的研 究及應用資料的調查，美軍于 2003 年的伊拉克戰爭 中首次實現了有人/無人機協同作戰，通過有人機指 揮“MQ-1 捕食者”無人機發射導彈，實現作戰目標 物的發射打擊任務[5]。當前，國內外對無人機領域的 人機協作應用研究愈加廣泛。為實現資源的最大化利 用，通常采用單一操作員監督多個無人機的作戰模 式，但這種方式往往會增加人機系統的總體操作負 荷[6]。例如，美國在 2018 年的“拒止環境下無人機 協同作戰 CODE”項目中采用單一操作員控制多架無 人機的模式，執行偵察、打擊等作戰任務[7]。隨著未 來作戰化的趨勢向協同一體化的方向發展，在操作者 層面和武器平臺層面，實現資源的合理利用及充分配 置是人機協同作業的重要目標。 隨著人工智能、大數據等技術的發展，智能計算 等高新技術廣泛應用于軍事領域中的指揮控制系統、 無人作戰系統及輔助決策系統等自動化系統[8]。上述 系統注重人工智能技術的應用，突破了戰場環境下人 類生理疲勞等方面的限制，通過與人類合作來執行作 戰任務，形成人機協同作戰系統。人機協同作戰主要 有以下三種類型：第一種是智能化無人系統指引有人 系統實施作戰；第二種是智能化無人系統輔助有人系 統實施作戰；第三種是智能化無人系統掩護有人系統 實施作戰[4]。在人機協作系統中，智能系統運行速度 快，適用于執行規范化的繁雜任務，而人擔任監督規 劃的角色，通常在指定或突發階段，與智能系統聯合 完成協同作業[3]。然而，值得注意的是，雖然當前的 自動化系統能夠在一定程度上實現智能化任務，但是 在態勢感知及知識理解等方面仍存在固化思維，難以 完全替代人類[9]。例如，在指揮控制系統中，人類可 以發揮態勢感知的能力優勢，分析敵方的作戰意圖， 合理地分配作戰任務。而自動化系統主要是程序化的 定量感知，對動態的戰場環境感知的靈活度較低[10]。 總體來說，智能化作戰系統距離全自主性仍有較大差 距，需要和操作人員聯合完成作戰任務。 綜上所述，人和智能系統相互配合、執行任務， 可以發揮各自的優勢，提高作戰效率。人機協作過程 涉及任務分配、人機交互、效能評估等諸多方面，只 有實現各層面的高效融合和技術突破，才能達到理想 的協同作戰效果。然而，在動態、大規模的作戰環境 下，受限于智能技術的發展程度及未知的戰場態勢等 因素，人機協同技術仍處于探索階段，有許多工程技 術方面的難題需要解決，比如如何實現合理的協同任 務分配、如何實現靈活的人機交互等問題。因此，現 階段的研究重點是探究如何將人的經驗知識與機器智 能高效融合，最大化地發揮人機協同作戰系統的效能。

無人作戰飛行器（UCAV）是一種無人飛行器，用于情報、監視、目標獲取和偵察，并攜帶飛機軍械，如導彈、反坦克導彈和/或炸彈的硬點，用于無人機打擊。這些無人機通常由人類實時控制，具有不同程度的自主性。與無人監視和偵察飛行器不同，UCAVs同時用于無人機打擊和戰場情報。無人駕駛戰斗飛行器（UCAV）的推進技術與UCAV的飛行性能有很大關系，這已經成為航空業最重要的發展方向之一。需要指出的是，UCAVs有三種推進系統，分別是燃油、油電混合和純電動。本文介紹并討論了這三類推進系統的分類、工作原理、特點和關鍵技術。它有助于建立UCAV推進系統的發展框架，并提供電動推進UCAV的基本信息。此外，還討論了電動推進UCAVs的未來技術和發展，包括高功率密度電機、轉換器、電源。在不久的將來，電力推進系統將被廣泛用于UCAVs。高功率密度系統將成為電動UCAVs的發展趨勢。因此，這篇評論文章對UCAVs的推進系統提供了全面的看法和多種比較。

隨著大數據、云計算、物聯網等一系列新興技術的大量涌現，人工智能技術不斷 取得突破性進展。深度強化學習技術作為人工智能的最新成果之一，正被逐漸引入軍事領域 中，促使軍事領域走向信息化和智能化。在未來戰爭作戰模式及軍隊發展建設中，網絡化、 信息化、智能化和無人化形成重要特征已經成為不可逆轉的趨勢。因此，本文在回顧了深度 強化學習基本原理和主要算法的基礎上，對當前深度強化學習在武器裝備、網絡安全、無人 機編隊、智能決策與博弈等方面的應用現狀進行了系統的梳理與總結。最后，針對實際推進 深度強化學習技術在軍事領域應用落地所面臨的一系列問題和挑戰，提供了未來進一步研究 的思路。

近年來，隨著大數據、云計算、物聯網等 一系列新興技術的大量涌現，人工智能技術不 斷取得突破性進展。作為 21 世紀的頂尖技術之 一，人工智能給各個領域的發展都帶來了前所 未有的機遇和挑戰，軍事領域也不例外。2016 年 6 月，由國防大學舉辦的“戰爭復雜性與信息化戰爭模擬”學術研討會，對大數據時代的軍事 信息體系與發展戰略進行了重點研究[1]，軍事 智能化已不再是一個陌生的概念，正在全面影 響著軍隊建設和未來戰爭形態[2]。從應用角度 來看，軍事智能化主要體現在五個層次[3]：以 無人機、無人車等仿生智能為主的單裝智能；以人機融合、集群、協同等概念為核心的協同 智能；以智能感知、決策、打擊、防御等多要 素作戰力量綜合運用的體系智能；以通信、網 絡、電子、輿情等專業領域管控的專項智能；以作戰體系基于數據、模型、算法獲取涌現效 應為目標的進化智能。人工智能技術為這些應 用的落地提供了堅實的基礎。深度學習（deep learning，DL）和強化學 習（reinforcement learning，RL）作為實現人工 智能的先進技術，分別在信息感知和認知決策 領域有著出色的表現[4]-[5]。深度強化學習（Deep Reinforcement Learning，DRL）[6]則是近幾年 提出的新興概念，結合了 DL 與 RL 的優勢， 是人工智能的最新成果之一，在機器人控制、 計算機視覺、自然語言處理、博弈論等領域都 取得了重要研究成果。在軍事領域中，針對作 戰任務規劃、智能軍事決策與智能博弈對抗等 問題的解決，DRL 也有著巨大的應用潛力，引 起了研究人員的廣泛關注。

目前，關于 DRL 的研究已經取得了較大進 展，有一些關于 DRL 的綜述性文獻陸續發表 [6]-[7]，但它們更加偏向于對 DRL 算法的總結。除此之外，也有一些關于 DRL 在領域應用中的 綜述，如無人機[8]、通信與網絡[9]、智能制造[10] 等領域，然而關于 DRL 在軍事領域中的應用， 并沒有專門的綜述性文獻對其進行深入梳理和 總結。基于此，本文首先回顧了 DRL 的理論發 展歷程；然后對 DRL 的基本算法及改進算法進 行了歸納總結；最后對前人研究中 DRL 在軍事 領域武器裝備、網絡安全、無人機編隊、智能 決策與博弈等問題的應用現狀進行了系統性的 總結，并展望了其發展方向和前景。

無人機集群協同作戰的自主化、智能化是未來軍事指揮控制技術發展的重要趨勢, 為滿足日趨重視的集群應用需求, 提出了面向協同作戰任務的無人機集群自主決策技術概念與體系, 建立了無人機集群多任務的通信-決策-規劃-控制（communication, decision, planning, control；CDPC）自主決策框架. 根據通信拓撲結構建立了集中式、完全分布式和混合式的決策樣式, 在此基礎上, 分別建立了感性任務推理決策模型和理性任務推理決策模型, 探討了模型的求解框架以及關鍵技術解決途徑, 表示無人機集群任務決策對協同作戰的規劃和實施具有較好的指導意義.

2020 年 1 月, 中國科學院發布的 《2019 年人工 智能發展白皮書》中將“群體智能技術”列為八大人工 智能關鍵技術之一[1] , 隨著智能系統與復雜體系、感 知與判斷、分布式協同、人工智能和算法戰等理論 與技術的不斷發展與突破, 智能系統已呈現出無人 化、集群化和自主化等特征[2] . 無人機集群作為未來集 群智能系統的主要形式, 能夠實現單平臺行為決策、 多平臺任務協同, 具有集群涌現特性, 表現出了巨大 的應用前景. 無人機集群任務環境彈性大、態勢變化 快、傳感器信息不完全、通信結構不穩定, 是以決策 為主的對抗. 因此, 協同自主決策作為“感知-判斷決策-行動 （observation-orientation-decision-action, OODA）”環路循環中的關鍵技術引起了國內外廣泛 關注[3-5] . 無人機集群在復雜動態變化的環境下, 如何 根據不確定的態勢信息, 實施可解釋的自主決策推 理, 確定高效可靠的任務協同執行方式對保障集群 安全, 提升作戰效能至關重要.

按照系統科學的觀點[6] , 無人機集群系統多平臺 異構、任務需求眾多、輸入態勢變化、戰術目的復 雜、約束條件耦合, 為解決以上問題, 需要面向無人 機集群多任務設計自主決策規劃框架, 降低系統研 究的復雜性. 文獻[7]基于不確定攻防博弈態勢信息 搭建了無人機集群對抗博弈模型, 并設計博弈成本 函數計算最優策略；文獻[8]提出了一種多無人機分 布式智能自組織算法, 將集群偵察-打擊任務優化問 題分解為多個局部優化問題, 并通過集群與環境和 集群之間的信息交流實現全局優化決策；文獻[9]針 對區域偵察等典型集群任務, 采用深度學習方法構 建任務決策模型, 然后基于遺傳算法對決策模型進 行優化, 為集群實現離線學習和在線決策提供了有 效支撐, 然而現有成果從多任務角度出發, 對集群自 主決策問題進行研究相對較少.

對于集群系統協同作戰任務方面的研究, 主要 以任務規劃問題為主[10] , 此類問題大都是事先擬定好 了任務輸入類型和約束, 是一種有目標信息的多約 束優化問題. 然而對于集群如何獲得準確的任務目 標信息, 并根據態勢進行動態任務調整并沒有考慮, 此問題正是集群協同任務決策的研究重點. 現階段 無人機決策問題研究大都聚焦于空戰過程中的機動 動作決策[11-12] , 或者某個明確任務場景中的決策, 如集 群打擊任務等[13-14] , 沒有從集群協同作戰過程中戰術 戰略及任務的多樣性和復雜性方面開展自主決策研 究. 因此, 本文針對這個問題, 分析了集群任務自主 決策概念、任務定義與分類, 設計了自主決策的流 程；應用分層研究思想提出一種自主決策框架, 并根 據通信結構定義不同的決策模式；結合多種技術途徑 對無人機集群自主決策建模的體系結構和求解框架 進行了分析和探討.

近年來，智能無人系統發展迅猛，出現了無人機、無人車、無人船、無人潛航器、機器人等一系列新產品。智能無人集群系統指若干無人系統根據任務分工，在一定時間、空間內協同完成復雜任務的整體系統。智能無人集群系統具有單個無人系統不可比擬的優勢，在農業、制造業、交通、教育、醫療、軍事、金融等多個領域具有廣闊的應用前景。

物聯網、大數據、人工智能、網絡通信等新一代信息技術的快速發展促進了智能無人集群技術的發展和應用。目前，從世界范圍內來看，智能無人集群尚處在技術發展的創新階段，技術架構多種多樣，不同標準化技術組織提出并研制了不同的技術架構，使得智能無人集群產業發展缺少統一的技術體系和標準體系來指導產品全生命周期的設計、研制、使用和維護等。基于以上需求，編制組啟動了本白皮書的撰寫工作。