柳嘉润,巩庆海,翟雯婧

(1.宇航智能控制技术国家级重点实验室·北京·100854;2.北京航天自动控制研究所·北京·100854)

0 引 言

智能自主技术作为未来颠覆性技术的重要内容之一,已在美国多个公共智库被提及和肯定。早在2013年9月,新美国安全中心发布了 《游戏规则改变者:颠覆性技术与美国国防战略》一文,认为智能自主系统是可能在军事领域造成一系列革命性变革的五大技术之一[1]。2014年1月6日,美国杂志《原子科学家公报》发表了 《即将到来的军事科技》,将无人系统、智能自主系统、网络武器、3D打印技术和定向能武器作为未来10年可对美军产生深远影响的五大新兴技术领域。2014年2月和11月,美国 《国家利益》杂志2次刊文,提到了有知觉的无人飞行器、高超音速巡航导弹与全球快速打击武器、空间武器、电磁轨道炮、超级隐身/量子隐身材等有望在未来数十年内改变战争形态的五大装备与技术。2015年5月、6月,美国NASA(National Aeronautics and Space Administration,国家航空航天局)和USAF(United States Air Force,美国空军)分别发布了NASA 2015技术路线图草案[2]和自主地平线计划[3],进一步阐述了航天、航空相关自主系统的发展方向和途径。2017年7月,国务院印发了 《新一代人工智能发展规划》,指出智能自主系统成为人工智能的发展重点[4]。要提升行业影响度、引领技术发展,同时满足型号研制、专业发展、业务高效、军民融合的多重需求,就必须大力发展适应航天特点的智能自主技术,尤其是控制与信息技术。

1 智能自主系统内涵

当前,学术界、工业界对智能相关有很多定义和分类方法,尚未达成共识。中国人工智能学会李德毅院士等积极推动智能科学与技术一级学科的设立,将智能技术分为脑认知、机器感知与模式识别、自然语言处理与理解、知识工程、机器人与智能系统5个领域[5]。有观点将人工智能的核心归为数据、算法、计算能力三大部分,也有专家学者将人工智能的功能划分为认知、预测、决策、集成四类。

1.1 智能的概念

对无人系统而言,智能是指具备自动地获取和应用知识的能力、思维与推理的能力、问题求解的能力和自动学习的能力。是个体对客观事物进行合理分析、判断及有目的地行动和有效地处理周围环境事宜的综合能力。依靠飞行器实现智能化的飞行控制,是人工智能的高级阶段,是难度较大的研究方向。

1.2 自主的概念

自主是指拥有感知、观察、分析、交流、计划、制定决策和行动的能力,表示出无人系统自我管理的状态和质量。能自行做出选择的系统可称为自主系统。其要点是不依赖人而作选择。

1.3 智能自主系统特点

既智能、又自主的系统,可称为智能自主系统。或者说,智能自主系统是具备高等级智能性的自主系统。将智能自主系统的能力归纳为以下几个方面。

(1)感知与理解 (Perception&Understanding)

感知是认知心理学中一个基本概念,包括感觉和知觉。感觉是对客观事物个别属性的反映,知觉则是整体反映。理解则是比感知更复杂的一种信息处理能力,更为抽象,也含有较多主观色彩。

感知与理解的具体应用包括:PNT(Positioning,Navigation,and Timing,定位、导航授时);对自主系统内部状态的感知;对自主系统周边环境的感知;寻找突出特征,检测异常或突发事件;对目标的感知与识别;态势感知;对数据的实时机载分析,对人类状态、行为和意图的理解与预测等方面。

(2)运动与操作 (Movement&Operation)

运动能力是指自主系统改变自身空间位置的能力,具有快速性、敏捷性、机动性等特点。操作能力是指自主系统改变外部环境的能力,主动地对外界环境施加影响,借此达到一定目的。它们都属于执行层面,需要通过控制来实现。

运动与操作的具体应用包括:根据需要运送物体;极端地形下的移动性;地表之下的移动性;极端条件下的交会和对接;捕获和停靠小行星与非合作目标接近甚至超过人类水平的车辆驾驶或飞行器驾驶;接近甚至超过人类水平的灵巧操作安全的运动与操作;各种运动的控制等方面。

(3)学习与适应 (Learning&Adaption)

学习是指通过对输入的外界信息进行处理,加工提炼后成为自身所掌握的知识。训练是一种常见的学习方法,例如自主学习、迁移学习是当前热点。适应是主动地调整或改变自身的参数、状态甚至结构,改良自身的行为特征,以适应任务、外部环境、内部状态的变化,通过调参、重构、修复、自演化等,都能提升系统自身的知识、技巧、性能,增强系统在其他方面的能力,从而能更好地适应环境、完成任务。

学习与适应的具体应用包括:从人类经验或者其他机器人经验中学习的系统;对故障的适应、隔离与修复、容错规划、实时故障诊断和重规划;基于学习成果的变参数、变结构、变外形、变推力等方面。

(4)规划与决策 (Planning&Decision-Making)

规划是指计算一系列有序行动的过程,能使世界由当前状态转变为期望状态,最优地分配资源,并满足硬约束、优化软约束。决策是指做出决定或选择,是一种在各种替代方案中考虑各项因素做出选择的认知、思考过程。规划与决策是自主与自动相区别的一个关键特征,体现了预先设定和随机应变的巨大区别。

规划与决策的具体应用包括:多关节机械臂/机械手实时路径规划;车辆、飞行器、探测器等载体实时路径规划;可动态调节的任务规划;战术规划与决策;满足硬约束、优化软约束的资源分配等方面。

(5)沟通与协同 (Communication&Cooperative)

沟通是自发、主动、有目的性的向其他主体传递信息。协同是指多个主体共同完成某一公共的目标,强调整体效益,不排除牺牲个体效益。沟通与协同是自主系统与其他主体进行互动的行为方式,是智能自主系统的高级属性。

沟通与协同的具体应用包括:信息摘要与报告;根据需要寻求指导;人-机接口;完全沉浸式的远程呈现;高效、安全、保密的通信;协同的感知与理解;协同的路径规划;协作中的学习、适应;异构系统的协同等方面。

2 智能控制系统与经典控制系统的关系

经典控制系统是一个由传感器、控制律、执行机构和被控对象构成的闭环系统,它处于特定的环境条件之下。经典的控制系统与智能材料、智能认知、智能规划与决策、智能计算、智能通信等新兴因素进行有机结合,大大增强和扩展了控制系统的能力,也就形成了智能控制系统。智能控制系统还可以与其他智能系统,包括人类在内,发生信息交互,甚至可以实现智能从人向装备的转移。

图1 从控制系统向智能自主系统的延伸

回顾控制理论的发展历程,1932年,奈魁斯特 (H.Nyquist)关于反馈放大器稳定性的论文,开创了定量分析的闭环控制理论。随后,在空间技术发展的推动下,控制理论得到了大发展。随着计算机技术的发展,形成了智能控制理论和技术。电子信息科学技术与控制理论相结合,又使控制论向大系统理论发展,控制系统显现出规模庞大、结构复杂、因素众多、功能综合的特点。

随着被控对象日益复杂,原有的控制器设计方法和手段单一、性能与可靠性低,已经不能满足控制系统的需求。因此,传统的控制系统必将逐渐发展成理论体系完备的智能自主系统。

3 航天智能自主系统

3.1 航天智能自主系统的特点

与其他应用场景相比,航天智能自主系统有其自身特点。可归纳为:

(1)快速性或实时性

航天任务对于快速性和实时性要求比其他系统更高,同时,航天系统所面临的问题更复杂、规模更大、层级更多,因此需要对航天智能自主系统有特殊的严格要求。

(2)可靠性与收敛性

在飞行器所处的特殊工作环境下,仍然要求确保系统的软、硬件高可靠地实现期望功能。同时,规划、决策、控制等在线的算法,往往要求可靠地收敛。还要求系统对故障的容忍、吸收、化解能力更强。

(3)不确定性、不可预知性和对抗性

除了众所周知的模型不确定性之外,主要是指航天智能自主系统所处的工作环境和所能获取的原始信息,往往具有不确定性、不可预知性。在空间探索等场景下,还要求智能系统能在很少甚至没有先验知识的前提下,完成探索任务。在军事应用场景下,非合作、强对抗的色彩更重,甚至还存在欺骗性信息。

3.2 航天智能自主系统架构

结合航天场景,提出了一种基于信息流和知识流的系统框架,如图2所示。

在环境与本体及目标感知模块中,被感知或被控对象为飞行环境、本体及打击目标。环境与本体及目标感知模块是智能控制系统的眼、耳,具有看、听的功能。通过环境与本体及目标感知获取感知信息,通过动态知识库的配合与辅助完成感知信息处理与融合,并将相应信息流转化为知识流送入智能健康管理及智能规划、决策与控制功能模块。

智能健康管理模块负责系统的故障检测、识别、预示与自恢复,向智能规划、决策与控制模块提供生存和健康状态等信息,并在必要时输出功能或系统重构需求指令。

图2 基于信息流与知识流的系统框架

智能规划、决策与控制模块是智能控制系统的大脑,具有信息处理和决策控制的功能。它由环境与本体及目标感知、智能健康管理、动态知识库提供输入信息,进行信息加工和智能规划、决策,分为任务级和轨迹级2个层级,分别完成整个任务和自主执行层面涉及的相应工作。其中任务级侧重多目标、多约束、多任务的系统级规划与决策,如任务目标的选择与调整,轨迹级则侧重具体单项任务的规划与控制,如飞行轨迹的规划及最优指令的生成。轨迹级通过信号流将操作、控制与执行指令输出到飞行器本体,对智能材料、智能结构、本体环境等施加控制,构成了先进飞行器智能自主系统的整个闭环。

人机接口与动态知识库连接,是实现知识动态更新和管控的手段之一,人的因素也通过人机接口引入到智能自主系统之中。

4 结束语

随着控制与信息技术的发展、军民融合的需要,智能自主系统已成为航天技术发展的战略方向。相关的理论、方法、技术与产品,将显著提升航天产品的智能化水平,实现颠覆性突破,推动和牵引战略性新兴产业发展。控制论与信息论是人工智能理论的前身和基础,覆盖了系统工程中的所有环节,对整个航天产品和产业的拉动作用大,同时与结构、材料等其他学科的关联密切。航天控制的自主性强,基础相对较好,同时航天工程遇到的不确定因素多,需要控制与信息技术来解决。因此,控制与信息技术是拉动整个航天智能技术发展的重要抓手。面对当前态势,需要立足近年来开展智能控制相关工作的基础,摆正心态,发挥合力,做实当下,放眼未来,共同推动航天智能自主技术的快速发展。