（“小精灵”项目）

中国也积极开展固定翼无人机集群的飞行验证。中国电子科技集团(简称中电科集团)先后完成了67架、119架、200架的固定翼无人机集群飞行。2018年1月，国防科技大学智能科学学院无人机系统创新团队针对无人机集群自主协同展开试验飞行，20余架无人机相继起飞，在空中集结编队，飞向指定区域完成侦察任务，验证了分组分簇自适应分布体系架构、并行感知与行为意图预判、按需探测自组织任务规划、极低人机比集群监督控制、以意外事件处理为核心的集群自主飞行控制等多项关键技术。北京航空航天大学仿生自主飞行系统研究组结合生物群体智能深入研究了无人机集群编队、目标分配、目标跟踪、集群围捕等任务的关键技术，并于2018年5月完成基于狼群行为机制的无人机协同任务分配的飞行验证。

以无人机为典型代表的无人集群系统中，如此众多的单体如何不冲突地一起工作？关键在于集群控制。无人机集群协同控制是指大量无人机平台配合完成OODA循环的全回路，使各平台在“正确的时间、到达正确地点、执行正确的任务”，获得“1+1+…+1≫N”的集群协同效能，且具备去中心化、自主化和自治化的特点。

从OODA的视角，给出了目前关于集群协同的典型研究方向，包括协同观测、协同侦察、协同定位与建图、任务分配、任务规划、聚集、蜂拥、编队等。 

（中国开展的典型集群飞行演示实验）

（集群协同的典型研究方向）

无人机集群协同涉及OODA循环的全任务回路，势必将成为未来高技术战争背景下各大国之间竞争的技术高点。本节将专注于集群于OODA回路中末端环节，围绕分布式“决策和行动”的关键技术展开。

3.1 集群控制的挑战

无人机集群控制本质上可以看作是寻找对整个大系统的最优控制策略，其复杂性主要体现在以下6个方面：1) 数量多：通常考虑几十上百，甚至成千上万架无人机，协同难度随着数量增加急剧增加。2) 异构性：集群成员通常具有相同基础平台，但是配置的传感器、侦察/武器载荷可能不同，导致完成特定任务的能力也不同。在执行任务过程中需要对集群成员按照不同能力进行合理分配。3) 任务多：集群通常需要同步并行完成不同的任务；不同类型的任务具有不同的要求，且任务之间可能存在约束关系。4) 约束多：除无人机系统性能约束外，还包括战术要求约束、战场环境约束、通信约束、平台空间约束、时间约束、任务耦合约束、航迹防撞约束等以及约束间大量错综复杂的耦合交联关系。5) 动态变化：集群执行任务面对的态势通常动态变化，且目标、威胁、任务以及无人机本身状态均处于不断变化中；特别地，在对抗环境中决策和行动可能受到敌方决策和行动的影响。6) 不确定性：由于传感器信息的不确定性和通信信息的不确定性，无人机对当前态势的感知也是不确定的。以上各个方面的因素交织在一起，形成的建模复杂性、组合多样性、信息不确定性、计算复杂性和时间紧迫性，以及无人机集群成本受限/动力学复杂/机载资源有限等特点，使得无人机集群控制问题极富挑战。（ 大规模小型固定翼无人机集群控制的挑战）

3.1.1 重量/功耗/空间/成本限制对机载通信、计算和存储能力的约束

小型固定翼无人机可供载荷使用的重量、功率和空间非常有限。以某小型固定翼无人机为例，其可用载荷重量(不包括电池、机体重量)≤1.5kg，可用载荷体积<10 ×10 ×15cm，可用功率<60W。同时，要建立成本可承受的无人机集群系统，单机成本不能过高；考虑到无人机系统的安全和冗余设计，分解到各核心载荷上的成本非常受限。苛刻的载荷重量、功耗、空间以及成本约束，使得自驾仪、计算/存储设备、自定位/机间定位设备、通信/感知等载荷的集成设计非常具有挑战性。考虑到设备性能和功耗/体积/重量以及价格等往往互相制约，故而各类载荷的性能必须折衷设计，使得机载通信、计算和存储的性能非常受限。

3.1.2 数量规模给集群控制带来的挑战

集群系统的性能受梅特卡夫定律的影响，即数量规模的增大将导致协同难度的指数上升，在系统实现、集群管理、协同控制等技术上存在拐点效应，在系统性能如收敛性和稳定性等方面存在天花板效应。同时，小型固定翼无人机集群系统的通信距离和带宽等性能受限，通信网络拓扑结构的设计存在约束，难以做到大容量的机间信息分发和任意拓扑结构传输，进一步压缩了大集群系统在理论上的最优性能。特别地，当机间信息流和数据流存在拥塞时，集群系统的性能会急剧恶化。故而，大集群和通信受限都对体系结构设计、协同规划决策、集群飞行控制、低人机比指控等提出了苛刻的要求。如何实现大规模的无人机集群协同控制，尚是一个极富挑战的课题。

3.1.3 任务耦合、局部信息不一致和维数爆炸给集群控制带来的挑战

集群通常可以采用“点面结合”的方式同时遂行多重任务，但是集群任务通常具有不确定性，且彼此耦合。例如在集群协同区域侦查和目标抵近跟踪的典型任务中，侦察和跟踪任务耦合，地面目标数量/运动状态不断变化(动态出现/被遮蔽，且不规则运动等)，无人机数量不断变化(部分损毁/部分返航补充燃料/部分通信失联等)、环境区域复杂(山区环境，通常为不规则的非凸构型)等，导致集群任务协同通常无法得到闭式的全局优化解。进一步，集群采用分布式感知/通信和邻域协作方式，机间的信息传递步长有限，导致机间信息不一致性，更进一步加剧了优化的难度。另一方面，集群协同需要考虑多平台空间约束、时间约束、任务耦合约束、航迹防撞约束等以及约束间大量错综复杂的耦合交联关系，使得决策变量数量成倍增加；固定翼无人机动力学的复杂性更增添了优化约束的复杂度。故而，任务的复杂性/多样性和集群数量导致决策空间急剧膨胀和高度耦合，使得集群控制问题建模困难、求解困难。维数的增加必然带来规划时间性能的降低，对于时敏性任务，必须在算法最优性和时间性能之间权衡。特别地，由于集群系统的计算/存储能力极度受限而数量规模巨大，更是对集群控制带来了巨大的挑战。

3.1.4 无人机动力学给集群任务协同带来的挑战

黄琳院士指出：“运动体所表现出的具有强非线性、强实时变与强耦合性和高不确定性的特征使得问题变得特别困难，例如…非线性非完整约束、…欠驱动问题…”。小型固定翼无人机是典型的欠驱动、非线性高速运动体，存在巡航速度、最大/最小速度/角速度等约束，且其空气动力学参数和飞行速度密切耦合。以“双子星”无人机为例，其巡航速度约为16m/s，失速速度约为12m/s，最大速度约23m/s。并且，无人机在飞行中不可避免地受到机体振颤和阵风等影响，但是由于机体重量轻、推力小，主动抗风性能较差。故而，固定翼无人机因其强非线性特点，在集群协同的规划决策、起飞降落、通信组网、集群飞行等方面均比“准静态”的旋翼无人机集群复杂得多。

3.2 集群控制关键技术研究现状

以集群协同遂行“OODA”控制回路为背景，国内外在集群体系架构、集群通信与组网、集群决策与规划、集群无人机系统、集群飞行与队形重构、集群安全、集群指控等关键技术领域开展了大量理论和应用研究。

3.2.1 集群体系架构

采用何种结构将多个无人平台组合起来发挥更大效能，是集群实现首先要解决的问题。根据信息交互的策略，现有集群架构通常可分为集中式和分布式架构。分布式架构具有较好的扩充性和容错性，能够将突发影响限制在局部范围内，适宜于大规模系统。例如，美国海军的LOCUST项目就采用典型分布式架构。

不同于单体体系架构，集群体系必须综合设计集群间以及单机内部结构。过去几年，无人机集群领域进行了较多体系结构相关的研究。Sanchez-Lopez等针对多无人机系统提出了一种混合反应/慎思式的开源体系架构AeroStack，包含了反应、执行、慎思、反思和社会等5层。Grabe等提出一种异构无人机集群的端到端控制框架Telekyb，其高层任务(例如任务规划等)集中运行在地面端。Boskovic等提出无人机群的6层分层结构CoMPACT，有效结合了任务规划、动态重分配、反应式运动规划和突发式生物启发群体行为等，将任务执行分为任务、功能、团队、班排、无人机等级别。但是：上述工作均主要针对小规模四旋翼无人机集群，并没有针对固定翼无人机设计，特别是没有考虑固定翼无人机高速运动所需的强实时性。相比之下，Chung等提出了一个群体系统并演示了多达50个固定翼无人机的实时飞行实验。然而，该工作更多地集中在无人机集群的系统实现设计，包括自主发射、起降和飞行等，不支持集体行为和任务协调等。

总体而言，集群体系架构领域还存在以下挑战：1、规模可扩展性：绝大多数工作只在小规模系统(通常2～5架)验证。随着规模增加，不论在理论还是系统实现上，集群系统的难度指数上升，体系结构设计也更有挑战。2、多样性：现有方案通常只关注特殊领域，很少可以适用多种任务。然而，高度自治化的集群系统需要支持多样化任务。另外，目前集群架构设计主要针对旋翼无人机集群，还欠缺适宜于执行多样化任务的大规模固定翼无人机集群的体系架构。

3.2.2 集群通信与组网

机间通信是集群协同的基础之一。集群通信一般考虑空中无人机和机面控制站之间，以及集群无人机之间的通信。无人机集群的地面控制站，通常配备有通信设备(常使用未经许可的无线电频段，如900MHz)，采用点对多点或广播方式，向无人机发送控制命令和接收遥测数据。通常，遥测数据包括GPS信息、无人机状态信息以及机载载荷的感知信息等。集群无人机之间的通信主要用于无人机之间的状态和载荷信息交互。本节主要关注集群无人机之间的通信。固定翼无人机集群由于节点数量多、任务种类多、飞行速度快、相对时空关系变化频繁以及信息传递的即时性和突发性等，使得集群之间的通信和组网具有很大的挑战性。

通信体系结构是无人机组网设计的核心内容之一，合适的网络结构，可以提高通信数据以及上层任务执行的效率和可靠性。

当前的无人机集群通常采用2种通信架构形式之一，分别为基于基础设施的集群架构和基于自组网(ad-hoc)的集群架构。

基于基础设施的架构包含基站(例如和地面站相连的地面基站或者通信卫星)，所有的无人机都和基站直接相连。基站接收集群中所有无人机的遥测信息，并转发给其他所有或部分无人机。故而，该架构也可称为以基站为中心的通信组网。该架构优势在于：1、可以借助地面高性能计算设备进行复杂的实时计算和优化。2、机间联网不是必需的，可以减少无人机的有效负载。但是基于基础设施的架构严重依赖于基站，系统缺乏冗余性，且基站和无人机之间的通信可能容易受到干扰；如果基站受到攻击或干扰，整个集群的可操作性将受到损害。同时，基于基础设施的架构要求所有无人机都必须在基站的传播范围内；特别地，小型无人机的负载能力极度有限，与基础设施建立可靠通信所需的硬件可能会限制基于基础设施的集群功效，限制了集群无人机的运动范围。另一个缺点是缺乏分布式决策能力，通常通过地面站协调所有无人机的决策。和集中式体系架构类似，随着规模的增加，通信数量、决策维数等存在维数爆炸的问题，限制了集群规模的增加；同时，不可避免地存在通信时延，使得系统难以实时响应决策。