国内外无人机蜂群研究现状综述

焦士俊, 王冰切, 刘剑豪， 刘 锐， 周栋栋

(空军预警学院，湖北 武汉 430019)

0 引言

近年来，随着网络、人工智能、自主系统、大数据等前沿技术的发展与应用，无人作战系统得到了迅猛发展，无人机蜂群作战也正在由概念变成现实，从理论走向实践。美国学者阿奎拉和朗斐德曾在其专著《蜂群战与未来冲突》中指出，蜂群战是有史以来第四种(前三种冲突形式分别是混战、集结战和机动战)，也是最先进的一种冲突形式，主要表现在两方面：一是面对高度对抗性、动态性的战场环境，无人机群具有规模优势和成本优势，通过能力互补和行动协调，可以弥补单机能力的不足，实现“1+1>2”的作战效能；二是无人机自主能力不断提高，正逐步从简单的遥控、程控方式向人机智能融合的交互控制、甚至全自主控制方式发展，无人机蜂群的生存能力和作战能力大幅提升，现有的防空体系将难以防范。因此，关注无人机蜂群的发展方向，研究无人机蜂群作战的关键技术和应用局限，对探索反无人机蜂群作战的技术措施，具有非常重要的现实意义。

1 无人机蜂群的发展背景

对集群的研究源于科学家Grasse在1953年对昆虫集群的行为研究，他发现单个昆虫行为简单、能力有限，但由它们构成的集群却表现出明显的群体智能行为，能够完成远远超出个体能力的复杂任务，例如蚂蚁、蜜蜂等。无人机集群作战概念就是在这个基础上发展而来。

1984年，美国洛·马公司前负责人奥古斯丁提出了诺姆·奥古斯丁定律，虽然国防开支在增长，但随着武器成本的上升和研发周期的增长，武器数量会越来越少，直接影响未来训练与战争，因此美军开始关注小型无人机集群的研究与发展。2000年，美国国防预先研究计划局( DARPA)率先启动了无人机集群空中战役研究计划，提出了一种基于多智能体(Agent)的非分层结构的自组织空中任务分配方法。此后，美国联合司令部(JFCOM)、空军研究实验室(AFRL)、空军技术研究院(AFIT)等多家研究机构展开无人机集群领域的研究与论证，但大都停留在技术层面。直至2014年，美国防部为解决美军无法在国防预算受限的情况下通过更新换代高端装备来保持压倒性军事优势的问题，提出第三次抵消战略，集群式无人机作战概念被正式提出，并将其作为一项可以改变战场规则的颠覆性技术加以大力发展。此后，对于无人机蜂群作战的研究进入快速发展阶段。

2014 年10 月15 日，美智库新美国安全中心发布了《战场机器人Ⅱ: 即将到来的蜂群》报告，首次系统提出无人系统蜂群战术。2015年9月，美空军发布的《空军未来作战概念》中描述了小型无人机集群的作战设想。2016年5月，美空军发布了首份《2016—2036年小型无人机系统飞行规划》，其中设想的新型作战方式大多与小型无人机集群作战相关。除了编制战略发展规划，美军技术研发机构也启动了大量无人机蜂群项目，如美国防部战略能力办公室(SCO)的“灰山鹑”微型无人机项目、国防预先研究计划局( DARPA)的“小精灵”无人机蜂群项目、美国海军研究局(ONR)的“低成本无人机蜂群”项目等。近几年，无人机蜂群在诸多关键技术逐步成熟的基础上具备了可观的发展前景，并且其在叙利亚战场上表现出来的生存能力强、效费比高等优势，引起世界各军事强国的高度重视，纷纷加大了科研、创新力度，无人机蜂群相关的战术研究和科研项目如雨后春笋般涌现。

2 无人机蜂群的国内外研究现状

2.1 美军无人机蜂群研究项目

1)“小精灵”无人机蜂群项目：美国国防预先研究计划局( DARPA)于2015年9月推出“小精灵”项目，计划研制具备自组网和智能协同能力的无人机蜂群系统。该系统可由C-130运输机或大型无人机运送至防区外发射，通过携带侦察或电子战载荷，执行侦察、干扰等任务。该项目分三个阶段实施：第一阶段，2017年3月顺利完成，研究了无人机空中发射和回收系统的可行性。第二阶段，2018年4月顺利完成，进行了全尺寸技术验证系统的初步设计，为单个系统部件开展风险降低试验。第三阶段，2018年5月展开，计划研制出一套全尺寸技术验证系统，并在2019年开展“小精灵”蜂群的空中发射和回收飞行试验，据公布的资料显示，计划将C-130运输机和无人机加载自动对接系统，实现30 min内回收4架无人机。该项目使用的“小精灵”无人机作战半径可达900 km，巡逻时间可达3 h，最大速度Ma数可达0.8，出厂单价(不包括载荷)低于70万美元。

2)“灰山鹑”微型无人机项目：美国防部战略能力办公室(SCO)2014年启动了“无人机蜂群”项目，旨在通过有人机空射“灰山鹑”微型无人机蜂群执行低空态势感知和干扰任务。自2014年9月以来，该项目共进行了500多次飞行试验。美国防部披露的最新一次实验情况为：2016年10月26日，103架“灰山鹑”组成的无人机蜂群由3架海军F/A-18F战斗机成功投放，创下军用无人机蜂群最大规模飞行纪录。此次实验，无人机蜂群未预置飞行程序，发射后，在地面站的指挥下自主寻的，协同完成任务，展现了自修正、自适应编队飞行能力和集体决策能力，表明美军空射无人机蜂群正朝实战化方向迈进。该项目使用的“灰山鹑”无人机长约16.5 cm，翼展30 cm，投放质量约0.3 kg，续航时间大于20 min，飞行速度可达110 km/h。

图1 “灰山鹑”微型无人机

3)“低成本无人机蜂群”项目：美国海军研究局(ONR)于2014年4月公布了“低成本无人机蜂群”(LOCUST)项目，研发可快速连续发射的无人机蜂群，无人机之间利用近距离射频网络共享态势信息，协同执行掩护、攻击或防御任务。目前，0NR共进行了两次陆基试射实验，最近一次为：2016年5月，30架无人机蜂群在30 s内由路基平台成功连续发射，验证了无人机蜂群的编队飞行、队形变换、协同机动能力。该项目使用雷锡恩公司的“郊狼”无人机长0.91 m，翼展1.47 m，起飞质量5.4～6.3 kg，可携带约0.9 kg的载荷，飞行速度110 km/h，续航时间90 min，配装电动推进系统，每架约1.5万美元。

除上述几个项目外，美军还开展了很多配套支撑项目，如拒止环境中协同作战、分布式作战管理、近战隐蔽自主一次性飞行、摧毁蜂群作战、进攻性蜂群使能战术等项目，这些项目在功能上相互独立，各有侧重，在体系上又互为补充，融合发展。

2.2 欧洲无人机蜂群研究项目

1)多异构无人机实时协同和控制项目(COMETS)：该项目由欧盟委员会信息社会技术计划(IST)资助，研究多个异构航空器平台的实时协调与控制问题，针对多类异构无人机组成的协同探测和监视系统，设计实现分布式控制结构，集成分布式信息感知和实时图像处理技术。

2)面向安全无线的高移动性协同工业系统的估计与控制项目(EC-SAFEMOBIL)：欧盟委员会信息通信技术计划(ICT)于2011年正式启动该项目，针对高动态固定翼和旋翼无人机，开发新的预测和协同控制技术，实现跟踪多个地面目标时的分布式安全可靠的协同与协调。

3)俄罗斯也将无人机集群作为重点发展的方向。2016年7月13日，俄罗斯塔斯社报道，俄罗斯下一代战斗机方案将于2025年公布，战机飞行速度Ma数可达4～5，并且能够指挥控制5～10架装备高频电磁炮的无人机集群作战。

2.3 国内无人机蜂群研究现状

国内在无人机蜂群研究方面起步较晚，但经过多年的钻研探讨和学术积累，也取得了一些成果。在理论研究方面，西北工业大学、国防科技大学、北京航空航天大学、哈尔滨工业大学、华中科技大学和空军工程大学等高校围绕无人机蜂群的任务分配、编队控制和航迹规划等关键技术取得了实质性突破，如叶媛媛等利用满意解集合，降低计算复杂度，解决无人机协同任务分配问题；宋绍梅等人采用层次分解策略建立了多UAV航迹规划系统结构，并将多UAV的协同航迹进行了分解；曹菊红等人设计了一种指挥系统，实现对多智能体系统进行协同控制；2013年国防科技大学出版《多无人机自主协同控制理论与方法》，对多无人机任务分配、航迹规划、协同控制等课题进行了归纳与研究等等。在实验验证方面， 2017年6月，中国电子科技集团公司成功完成了119架固定翼无人机蜂群飞行试验，演示了密集弹射起飞、空中集结、多目标分组、编队合围、蜂群行动等动作，刷新了2016年珠海航展上67架固定翼无人机蜂群飞行记录，但此次实验无人机预先设置了飞行程序，距离实现无人机蜂群自主协同、智能作战还有很大的差距。

目前，国内外都认识到无人机蜂群作战的巨大前景，将其作为前沿课题开展了很多研究工作。欧美军事强国设立了多个无人机蜂群相关的重点项目，涵盖了从作战概念到实质验证的无人机蜂群的各项关键技术，涉及了从大型到微型的各种级别的无人机，取得了不少突破性的成果，并且稳步向着实战化迈进。国内的研究大多还停留在概念和理论研究阶段，实质性的验证试验较少。显然，国内外的研究仍然存在着很大的差距，但是就目前来看，即使对于处在领先地位的美国而言，无人机蜂群作战也还处于起步阶段，距离真正实现能用于复杂战场环境下无人机蜂群还有很大的差距，面临一系列问题需要解决。

3 目前面临的关键技术挑战

无人机蜂群的实质是由大量单功能和多功能无人机共同组成，在交感网络的支撑下，以群体智能涌现能力为核心，基于开放式体系架构综合集成构建的，具有抗毁性强、低成本、功能分布化等优势和智能特征的作战体系。因此其研发过程中面临诸多的技术难题，主要包括：

1)环境感知与认识。无人机蜂群的感知与认识能力是其控制与决策的依据。作战过程中，无人机蜂群所面临的是动态的、对抗的战场环境，任务、威胁及自身状态均处于不断变化中，任何感知偏差都可能产生灾难性后果，因此精准的态势感知与认识至关重要。目前集群感知手段主要有：一是基于机载传感器，主动获取战场环境的态势感知；二是基于数据链，接收蜂群其他个体的态势共享信息，形成统一的通用操作视图。相关技术主要包括协同目标探测、协同目标状态融合估计、协同态势理解与共享等。

2)多机协同任务规划与决策。无人机蜂群的规划与决策能力是其作战过程的核心能力。不同的任务在作战目标、时序约束、任务要求等方面存在显著的差异性，并且任务之间可能存在约束关系，因此如何规划最优作战策略显得尤为关键。针对预知的低威胁任务，通过分析集群任务过程和特点，建立任务规划数学模型，生成高效合理的任务计划，以达到最佳的作战费效比。针对对抗、不确定的高威胁任务，需要实时评估战场环境和无人机蜂群的整体状态，及时进行任务再分配和重规划，快速响应动态的战场态势，提高完成任务的概率。

3)信息交互与自主编队控制。无人机蜂群的信息交互与自主控制能力是完成作战任务的前提。信息交互要考虑在受单机性能、通信带宽、电磁干扰等影响，通信次数和通信量受限的情况下，如何确保系统的可靠性和鲁棒性。自主编队控制是指在执行任务过程中，如何形成并保持一定的几何构型，以适应平台性能、任务环境等要求，主动解决编队生成、编队保持、智能避障和不同环境下编队重组等问题。目前，无人机蜂群编队控制方法主要有领航-跟随法、虚拟领航法和行为控制法。

4)人机智能融合与自适应学习。目前大部分无人机是遥控的或半自主的，并且每个操作员只能实时控制单架无人机，这样的能力显然不能满足无人机蜂群的需要。对于集群而言，无人机数量越多，集群内部的自组织机制越复杂，需要的人机融合能力越高，因此无人机蜂群的指控关系必须被重新定义与设计。根据《美国空军无人机系统飞行计划2009—2047》的描述，随着技术的发展，一名操作员将监督或操作多架多任务无人机实施“更加集中、更加持续、更具规模”的集群任务，到2047年，使集群完成“观察—判断—决策—行动”(OODA)回路的时间缩短为微秒，甚至纳秒级，真正实现人机融合和自适应学习的职能作战模式。

4 结束语

目前，国内外对无人机蜂群的研究仍然处于起步阶段，除了技术问题，无人机蜂群仍面临着一些发展问题：一是无人机蜂群作战尚没有明确、统一的的作战概念，致使其发展方向相对独立分散; 二是无人机蜂群自主化和智能化会削弱人在回路中的作用，很多学者担心其将来可能失控，甚至成为人类的威胁，使得这一新的理念难以被广泛认可，限制了蜂群技术的发展。

无人机蜂群作战是一个复杂、长远的发展的过程，尽管存在诸多难点，但是随着作战理念的发展和智能化水平的提高，无人机蜂群作战将是一种必然趋势。因此，应加强对无人机蜂群作战的研究，从无人机与有人机的协同作战向智能蜂群、立体蜂群方向过渡，稳扎稳打，抢占无人机蜂群作战领域的制高点。■