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以下為文章內(nèi)容：

近年來(lái)，陸、海、空、天等領(lǐng)域?qū)o(wú)人系統(tǒng)的需求與日俱增。隨著人工智能技術(shù)以及智能控制理論研究的不斷發(fā)展，無(wú)人系統(tǒng)智能自主控制的創(chuàng)新研究出現(xiàn)在人類視野范圍內(nèi)。基于“制造強(qiáng)國(guó)”的戰(zhàn)略目標(biāo)，無(wú)人系統(tǒng)已成為社會(huì)重點(diǎn)研究對(duì)象，而多無(wú)人系統(tǒng)中的協(xié)同控制問(wèn)題無(wú)疑是未來(lái)無(wú)人系統(tǒng)發(fā)展的核心研究?jī)?nèi)容之一。

1.無(wú)人系統(tǒng)概要

無(wú)人系統(tǒng)由單個(gè)無(wú)人平臺(tái)或多個(gè)無(wú)人平臺(tái)構(gòu)成，能夠自主或通過(guò)遠(yuǎn)程操控完成指定任務(wù)，該系統(tǒng)高度融合機(jī)械化、信息化和智能化平臺(tái)形成智能無(wú)人系統(tǒng)，包括單個(gè)的無(wú)人飛行器、無(wú)人車輛、無(wú)人艦船、無(wú)人潛器等典型對(duì)象。多機(jī)器人、多運(yùn)動(dòng)體以及多系統(tǒng)之間的協(xié)同操作將分布式的多無(wú)人平臺(tái)連接起來(lái)，形成一個(gè)基于網(wǎng)絡(luò)空間有機(jī)聯(lián)系的復(fù)雜系統(tǒng)。這個(gè)復(fù)雜系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)時(shí)間、空間、模式和任務(wù)等多維度的有效協(xié)同，最終形成對(duì)目標(biāo)的探測(cè)、跟蹤、識(shí)別、智能決策和行為及評(píng)估的完整的鏈條，我們稱之為多系統(tǒng)協(xié)調(diào)能力。

2.無(wú)人系統(tǒng)發(fā)展歷程

2.1國(guó)外無(wú)人系統(tǒng)發(fā)展歷程

早在上世紀(jì)30年代美國(guó)發(fā)明了第一款地面無(wú)人爆破車輛，之后，地面無(wú)人系統(tǒng)呈現(xiàn)一個(gè)螺旋式的發(fā)展趨勢(shì)。截至2010年9月，美軍在伊拉克跟阿富汗戰(zhàn)場(chǎng)上一共投入了大量的地面無(wú)人作戰(zhàn)平臺(tái)，完成了多項(xiàng)作戰(zhàn)任務(wù)。整個(gè)戰(zhàn)爭(zhēng)過(guò)程中，暴露出協(xié)同問(wèn)題主要有三個(gè)：指揮無(wú)序、故障頻發(fā)、控制不利。之所以存在這一類問(wèn)題，是由于多運(yùn)動(dòng)體與運(yùn)動(dòng)平臺(tái)之間缺乏協(xié)同控制和優(yōu)化的有效機(jī)制。有人/無(wú)人間的有效協(xié)同，將成為未來(lái)地面戰(zhàn)爭(zhēng)主要的模式。

截至2013年美國(guó)已經(jīng)完成開放式架構(gòu)體系的開發(fā)。美國(guó)的有人、無(wú)人系統(tǒng)的協(xié)同，前期經(jīng)歷了從有人到無(wú)人的遙控、有人無(wú)人協(xié)同階段，目前正處于開展全自主協(xié)同的研究階段。1916年3月美國(guó)推進(jìn)了分群式的無(wú)人機(jī)研究，即多個(gè)無(wú)人機(jī)能夠協(xié)同飛行作業(yè)；2017年3月美國(guó)的相關(guān)部門啟動(dòng)終身學(xué)習(xí)機(jī)器項(xiàng)目，以推動(dòng)人工智能機(jī)器人在實(shí)際行動(dòng)中的應(yīng)用；2017年6月，美國(guó)在“真北”的神經(jīng)元系統(tǒng)上研究開發(fā)類腦超算系統(tǒng)；2017年12月，美國(guó)開始研究人工智能芯片，提出通過(guò)將人工智能芯片植入到大腦以改變?nèi)说幕厩榫w的設(shè)想；2018年3月，美國(guó)無(wú)人機(jī)項(xiàng)目采用谷歌人工智能技術(shù)來(lái)提高無(wú)人機(jī)識(shí)別精度。。2018年4月25日，美國(guó)在未來(lái)地面人機(jī)組合計(jì)劃中，專門研究了機(jī)器人和人工智能如何與人類協(xié)同行動(dòng)問(wèn)題。

2015年12月，俄羅斯亮相了天王星-9無(wú)人車輛系統(tǒng)，通過(guò)有人和無(wú)人協(xié)同作戰(zhàn)擊斃了70余名武裝分子并占領(lǐng)陣地，這個(gè)戰(zhàn)爭(zhēng)被視為有人和無(wú)人協(xié)同作戰(zhàn)系統(tǒng)中協(xié)同作戰(zhàn)的一個(gè)典范。在智能交通中，有人/無(wú)人協(xié)同可以提高無(wú)人車的自主性、安全性，這也是目前無(wú)人車研究的一個(gè)重要發(fā)展方向。谷歌公司已經(jīng)有50輛智能車安全行駛了20萬(wàn)公里，截至2018年1月，美國(guó)全境有40多家企業(yè)拿到了無(wú)人車的上路牌照。目前有4個(gè)州通過(guò)了有關(guān)的允許無(wú)人車上路的法律，駕駛無(wú)人車已經(jīng)成為一個(gè)勢(shì)不可擋的重要發(fā)展趨勢(shì)。

據(jù)預(yù)測(cè)，到2035年，全球無(wú)人車的銷售量將達(dá)到1200萬(wàn)輛，其中有相當(dāng)?shù)臄?shù)量將在中國(guó)銷售，由此多車之間的協(xié)同將成為無(wú)人車的一個(gè)主要的運(yùn)營(yíng)模式?；诙嘬噮f(xié)同的新運(yùn)營(yíng)模式，值得思考的是今后的交通設(shè)施是否還需要像現(xiàn)在這樣的紅綠燈管控，是否需要靠左行駛，是否需要學(xué)習(xí)駕駛車輛，如何來(lái)界定事故責(zé)任等的一系列問(wèn)題。

2.2我國(guó)無(wú)人系統(tǒng)發(fā)展現(xiàn)狀

目前，我國(guó)在智能化無(wú)人系統(tǒng)方面進(jìn)行了大量研究工作。2018年3月，中央電視臺(tái)首次公布了無(wú)人行動(dòng)系統(tǒng)的實(shí)驗(yàn)室。同年5月，電科集團(tuán)有200架固定翼編程的無(wú)人機(jī)進(jìn)行飛行，雖然目前仍停留在編程飛行過(guò)程中，但是成功實(shí)現(xiàn)了小型窄翼、折疊翼無(wú)人機(jī)雙機(jī)低空的投放和模態(tài)轉(zhuǎn)換的試驗(yàn)。

我國(guó)在人工智能2.0的研究規(guī)劃中，將自主式智能無(wú)人系統(tǒng)作為人工智能發(fā)展的一個(gè)重要內(nèi)容，其中人工智能2.0的八大基礎(chǔ)理論研究之一，就有智能無(wú)人系統(tǒng)自主協(xié)同控制優(yōu)化與決策的方法；自主無(wú)人系統(tǒng)的智能技術(shù)成為八大關(guān)鍵技術(shù)之一；同時(shí)，自主智能無(wú)人系統(tǒng)支撐的平臺(tái)成為五大基礎(chǔ)支撐平臺(tái)之一。我國(guó)智能化無(wú)人系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)的發(fā)展路線圖，描繪了各個(gè)相關(guān)的技術(shù)領(lǐng)域在每個(gè)階段的發(fā)展水平，分別按照智能無(wú)人系統(tǒng)、智能自主控制等六個(gè)等級(jí)進(jìn)行劃分。

3.多無(wú)人系統(tǒng)協(xié)同控制技術(shù)面臨的挑戰(zhàn)及應(yīng)對(duì)方法

3.1多無(wú)人系統(tǒng)協(xié)同控制面臨的挑戰(zhàn)

在該技術(shù)領(lǐng)域，面臨諸多挑戰(zhàn)，其中最為主要的有如下四個(gè)：

第一，多無(wú)人系統(tǒng)需要具備智能化的指揮與決策能力，以此解決指揮無(wú)序的問(wèn)題。

第二，多無(wú)人系統(tǒng)需要設(shè)計(jì)分布式的控制算法，以完成復(fù)雜的控制任務(wù)、解決任務(wù)復(fù)雜性問(wèn)題。

第三，多無(wú)人系統(tǒng)應(yīng)該具備自主故障監(jiān)測(cè)和容錯(cuò)控制能力，由此解決無(wú)人系統(tǒng)中的故障頻發(fā)問(wèn)題。

第四，如何借助人的行為進(jìn)行人為干預(yù)以提升協(xié)同控制能力，以無(wú)人系統(tǒng)中控制不力的問(wèn)題。

3.2面向挑戰(zhàn)的具體應(yīng)對(duì)方法

針對(duì)3.1中提到的四個(gè)挑戰(zhàn)，可以凝練成四個(gè)科學(xué)問(wèn)題，包括，協(xié)同中的智能指揮與決策；分布式協(xié)同控制；協(xié)同的故障監(jiān)測(cè)和診斷；共享控制。

3.2.1智能指揮與決策

對(duì)于決策與控制所面臨的挑戰(zhàn)，首先是要考慮無(wú)人系統(tǒng)所處的環(huán)境不確定，決策信息不完備，以及通信是受限制的情況下，如何提高多智能體協(xié)同決策的智能化程度，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)任務(wù)完成更加有效和高效，這是我們面臨的根本問(wèn)題。由此，解決問(wèn)題思路是將角色的概念引入到多智能體中，以解決復(fù)雜條件對(duì)多智能體協(xié)同任務(wù)的影響，包含以下幾個(gè)內(nèi)容：

第一，協(xié)同決策模型的構(gòu)建。該模型的構(gòu)建主要利用部分可觀的馬爾科夫決策過(guò)程，對(duì)不確定的觀測(cè)信息和不確定的行為效果進(jìn)行分析，以建立起多智能體的角色模型。

第二，基于角色模型，考慮角色的分析和指派問(wèn)題，針對(duì)多指標(biāo)動(dòng)態(tài)態(tài)勢(shì)下多智能體角色指派問(wèn)題，提出了角色評(píng)估和指派方法，該方法能夠根據(jù)環(huán)境態(tài)勢(shì)變化和武器平臺(tái)、運(yùn)動(dòng)平臺(tái)性能的差別得到不同的角色分配，從而形成角色的動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)能力。

第三，隱式協(xié)同決策。特別是智能體交互通訊條件比較受限的情況下，仿照人類協(xié)同的方式提出了不依賴直接交互，而是通過(guò)一種基于角色的隱式協(xié)同框架來(lái)實(shí)現(xiàn)多智能體的隱式協(xié)同決策。   

第四，基于時(shí)序邏輯約束下的多智能體協(xié)同規(guī)劃問(wèn)題。假設(shè)存在兩個(gè)機(jī)器人，要求用最短的時(shí)間、最小的能耗走遍所有房間。房間是黑的，而且房間門是關(guān)閉狀態(tài)，但是某個(gè)個(gè)房間有兩個(gè)按鈕，一個(gè)綠色一個(gè)黑色，分別用來(lái)控制開燈和開門?？梢钥吹?，所描述的是基于時(shí)序邏輯約束下的協(xié)同，能夠通過(guò)使用兩個(gè)或三個(gè)機(jī)器人，將所有的黑屋子、關(guān)了門的屋子在最短的時(shí)間內(nèi)走一遍。

第五，決策中的優(yōu)化問(wèn)題。我們提出了控制思想驅(qū)動(dòng)的協(xié)同決策優(yōu)化方法，智能體僅利用自身的指標(biāo)和協(xié)同的通信就可以得到整體任務(wù)最優(yōu)的決策策略，利用自身信息來(lái)得到整體任務(wù)指標(biāo)最優(yōu)的決策策略。我們主要采用輸出/導(dǎo)數(shù)反饋的方法來(lái)設(shè)計(jì)決策優(yōu)化算法，使得算法更具有良好的收斂性。相應(yīng)地給出了一個(gè)基本收斂速度的定義。

3.2.2分布式協(xié)同控制

由于系統(tǒng)模型是強(qiáng)非線性的，所以在分布式協(xié)同控制時(shí)，會(huì)存在通信受限以及通信信息不可測(cè)等問(wèn)題。針對(duì)以上問(wèn)題，通過(guò)利用坐標(biāo)變化和狀態(tài)重構(gòu)來(lái)簡(jiǎn)化系統(tǒng)的模型，借助分布式來(lái)實(shí)現(xiàn)多智能體任務(wù)，解決信息不完整對(duì)多智能體系協(xié)同任務(wù)的影響。

首先是輸出反饋的狀態(tài)控制方法，由此設(shè)計(jì)狀態(tài)觀測(cè)器和控制器的框架，具有實(shí)現(xiàn)跟蹤控制能力。其次是編隊(duì)控制問(wèn)題，主要通過(guò)設(shè)計(jì)分布式控制策略以解決在交互信息比較薄弱環(huán)節(jié)下的編隊(duì)控制問(wèn)題。基于此編隊(duì)，三個(gè)機(jī)器人編隊(duì)在遇到障礙物之后，其搜索隊(duì)形能夠快速的通過(guò)障礙物。相應(yīng)可以考慮五個(gè)機(jī)器人是如何實(shí)行編隊(duì)控制問(wèn)題，從而能夠規(guī)避障礙物和規(guī)避相互之間的碰撞問(wèn)題。然后是分布式控制器問(wèn)題，保證多智能體系統(tǒng)能夠集聚。未來(lái)考慮在未知通信的情況下，實(shí)現(xiàn)多智能體系統(tǒng)的穩(wěn)健協(xié)同控制問(wèn)題。

3.2.3協(xié)同的故障監(jiān)測(cè)和診斷

協(xié)同的故障監(jiān)測(cè)和診斷問(wèn)題，即所構(gòu)成的多智能體網(wǎng)絡(luò)，在某個(gè)節(jié)點(diǎn)出現(xiàn)故障的情況下，整個(gè)網(wǎng)絡(luò)出現(xiàn)異常的問(wèn)題。解決這一問(wèn)題的主要方法是協(xié)同檢測(cè)方法設(shè)計(jì)，簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)就是針對(duì)一個(gè)多節(jié)點(diǎn)的系統(tǒng)模型，利用觀測(cè)到的輸入輸出信號(hào)來(lái)進(jìn)行檢測(cè)設(shè)計(jì)。例如當(dāng)某個(gè)智能體出現(xiàn)故障時(shí)，整個(gè)多智能體系統(tǒng)就得考慮如何對(duì)該故障智能體實(shí)現(xiàn)隔離余下的智能體依然能完成原指定的任務(wù)。視頻1是沒有協(xié)同故障檢測(cè)與隔離的實(shí)驗(yàn)情況，左前方的機(jī)器人出現(xiàn)故障，并把其它兩個(gè)機(jī)器人帶到錯(cuò)誤的道路上。視頻2是具有協(xié)同故障檢測(cè)與隔離的實(shí)驗(yàn)情況，右邊的視圖能夠進(jìn)行隔離檢測(cè)，可以看到在對(duì)故障的機(jī)器人進(jìn)行隔離后，另外兩個(gè)機(jī)器人可以繼續(xù)組隊(duì)完成任務(wù)。在協(xié)同的故障監(jiān)測(cè)和診斷問(wèn)題方面，未來(lái)主要考慮多智能體網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)對(duì)于故障監(jiān)測(cè)算法的影響。

3.2.4共享控制

面向共享控制，如何利用人為干預(yù)來(lái)輔助機(jī)器人系統(tǒng)，利用機(jī)器的自主算法來(lái)簡(jiǎn)化人為的干預(yù)，降低人機(jī)的比例是我們需要解決的重點(diǎn)問(wèn)題。提出從智能體控制層面對(duì)人、群機(jī)器人交互進(jìn)行改善的方法，并通過(guò)共享控制實(shí)現(xiàn)完全自主化和完全遙控之間的切換。簡(jiǎn)而言之，人能夠拉著機(jī)器人去公園溜彎、散步，之后再進(jìn)行交互。當(dāng)然，就現(xiàn)在的發(fā)展水平，實(shí)現(xiàn)這一控制的難度還是非常大的。

首先是人為干預(yù)意圖的理解和建模，建立起人的干預(yù)意圖到干預(yù)行為的映射關(guān)系。其中，把人的干預(yù)意圖進(jìn)行建模，這是意圖模型。其次，基于干預(yù)模型優(yōu)化的共享控制問(wèn)題，即在最優(yōu)性能力保證下，保證人為干預(yù)的穩(wěn)定性問(wèn)題。然后，基于意圖場(chǎng)的共享控制，要求構(gòu)成一個(gè)人與多機(jī)器人交互干預(yù)意圖的干預(yù)場(chǎng)，其共享控制能夠通過(guò)意圖場(chǎng)和自主行為控制的意圖實(shí)現(xiàn)，建立起一個(gè)人為干預(yù)場(chǎng)，利用共享控制來(lái)實(shí)現(xiàn)一對(duì)多的靈活的干預(yù)控制，這給出了一個(gè)意圖場(chǎng)模型穩(wěn)定性的定義和共享控制器穩(wěn)定性的定義。未來(lái)的發(fā)展，對(duì)干預(yù)的指標(biāo)應(yīng)該是可調(diào)可控，實(shí)現(xiàn)魯棒的共享控制問(wèn)題。

4.總結(jié)與展望

基于3.1中的無(wú)人系統(tǒng)發(fā)展問(wèn)題分析以及3.2中所提出的解決方法，我們初步構(gòu)建了陸用智能體分布式指揮與控制系統(tǒng)，該系統(tǒng)基于協(xié)同作戰(zhàn)特征自動(dòng)生成三個(gè)任務(wù)小組，允許指揮席在特定情況下產(chǎn)生人為干預(yù)，從而對(duì)自主生成的協(xié)同機(jī)制進(jìn)行調(diào)整，以獲取最佳行為力量。另外，系統(tǒng)可以通過(guò)主控終端下達(dá)集結(jié)任務(wù)，各任務(wù)小組向各個(gè)集結(jié)點(diǎn)靠攏，其中各無(wú)人平臺(tái)在利用分布式運(yùn)動(dòng)規(guī)劃技術(shù)，完成向某區(qū)域的路徑規(guī)劃與協(xié)調(diào)運(yùn)動(dòng)。期間，可以通過(guò)判斷式?jīng)Q策干預(yù)技術(shù)迅速生成，以協(xié)助任務(wù)小組快速穿越雷區(qū)并完成集結(jié)。最后各無(wú)人平臺(tái)利用多平臺(tái)協(xié)同編隊(duì)控制技術(shù)，向目標(biāo)區(qū)域快速前進(jìn)。

在面對(duì)復(fù)雜、惡劣環(huán)境的情況下，智能化、無(wú)人化是今后的重要發(fā)展方向。本文主要對(duì)陸用多無(wú)人系統(tǒng)協(xié)同中的智能指揮決策、多無(wú)人系統(tǒng)的分布式協(xié)同控制、多無(wú)人系統(tǒng)的協(xié)同故障/攻擊檢測(cè)、以及多無(wú)人系統(tǒng)共享控制等幾個(gè)重要的科學(xué)問(wèn)題進(jìn)行分析，旨在從信息科學(xué)的角度將控制論計(jì)算機(jī)科學(xué)、通訊科學(xué)和多智能體協(xié)同的理論發(fā)展相結(jié)合起來(lái)，實(shí)現(xiàn)未來(lái)多無(wú)人系統(tǒng)的發(fā)展。未來(lái)多無(wú)人系統(tǒng)協(xié)同控制發(fā)展的研究的著力點(diǎn)在穩(wěn)健協(xié)同控制、故障監(jiān)測(cè)算法以及提升共享機(jī)制問(wèn)題的魯棒性等方面。

此文將于近期在智能科學(xué)與技術(shù)學(xué)報(bào)（CJIST）上發(fā)表。

作者簡(jiǎn)介：

陳杰，教授，中國(guó)工程院院士、IEEE Fellow、同濟(jì)大學(xué)校長(zhǎng)?！皬?fù)雜系統(tǒng)智能控制與決策”國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室主任、國(guó)家杰出青年科學(xué)基金獲得者、教育部長(zhǎng)江學(xué)者獎(jiǎng)勵(lì)計(jì)劃特聘教授、國(guó)家自然科學(xué)基金委創(chuàng)新研究群體學(xué)術(shù)帶頭人、973項(xiàng)目首席、新世紀(jì)百千萬(wàn)人才工程國(guó)家級(jí)人才、全國(guó)優(yōu)秀科技工作者?，F(xiàn)擔(dān)任國(guó)務(wù)院學(xué)位委員會(huì)學(xué)科評(píng)議組控制科學(xué)與工程組成員、教育部科學(xué)技術(shù)委員會(huì)委員、中國(guó)自動(dòng)化學(xué)會(huì)副理事長(zhǎng)、中國(guó)指揮與控制學(xué)會(huì)副理事長(zhǎng)、中國(guó)人工智能學(xué)會(huì)常務(wù)理事，多部國(guó)際、國(guó)內(nèi)學(xué)術(shù)期刊副主編和編委。

長(zhǎng)期從事控制科學(xué)與工程等相關(guān)學(xué)科領(lǐng)域的教學(xué)與科研工作。在動(dòng)態(tài)環(huán)境下復(fù)雜系統(tǒng)的多指標(biāo)優(yōu)化與控制、多智能體協(xié)同控制等研究領(lǐng)域內(nèi)進(jìn)行了深入研究，并面向應(yīng)用將在該領(lǐng)域的研究與裝備系統(tǒng)建設(shè)密切結(jié)合，并得到大量應(yīng)用。近年來(lái)，以第一完成人獲國(guó)家自然科學(xué)二等獎(jiǎng)1項(xiàng)、國(guó)家科技進(jìn)步二等獎(jiǎng)2項(xiàng)、省部級(jí)一等獎(jiǎng)4項(xiàng)。何梁何利基金“科學(xué)與技術(shù)進(jìn)步獎(jiǎng)”獲得者。發(fā)表SCI 收錄論文90余篇，以第一發(fā)明人獲授權(quán)發(fā)明專利40多項(xiàng)，先后出版學(xué)術(shù)專著4部、教材和譯著各1部。

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