无人机混合智能协同的指挥控制体系研究

摘要：无人机混合智能协同指挥控制体系是未来智能化战争的核心支撑技术之一。本文从体系架构、人机交互、任务规划与效能评估等维度，系统梳理了无人机混合智能协同的关键技术与研究进展。研究表明，以“人在回路上”的自主协同控制体系为基础，通过多智能体分层架构与混合主动规划方法，可有效实现有人机与无人机的动态互补与深度协同。然而，复杂战场环境下的实时决策、异构平台互操作性与效能评估仍是亟待突破的难点。未来需进一步融合认知智能、群体智能与人机混合智能，推动指挥控制体系向“体系智能”方向演进。

关键词：无人机混合智能协同；指挥控制体系；人机混合交互；多智能体系统

一、混合智能协同的体系架构设计

无人机混合智能协同的指挥控制体系需兼顾集中式决策效率与分布式抗毁性。牛轶峰等提出的“分层自主协同控制体系”为核心框架，包含无人机端自主协同控制系统与有人机端人机混合主动监督控制系统。其中，无人机端通过群组协调智能代理层实现多机任务分配与冲突消解，而有人机端通过离机自主代理层完成人机权限切换与意图融合。该架构支持“飞行员-有人机-无人机”三者的能力互补，例如飞行员负责高阶战术决策，无人机集群执行动态目标跟踪与饱和打击。此外，张杰勇等提出基于决策粒度的指挥控制系统，通过任务分解与资源映射，实现不同层级（战略-战役-战术）的协同闭环。

近年来，分布式架构的实时性显著提升，动态组网技术的应用使得有人机与无人机间的信息交互更为高效。例如，模块化中间件方案通过标准化接口实现多源数据的统一解析，为异构平台协同提供了技术基础。边缘计算技术的引入使得数据处理更贴近任务节点，减少通信延迟对协同效率的影响。同时，分层架构的设计需考虑容错机制，例如当部分节点失效时，系统可通过冗余链路重构通信网络，确保任务连续性。研究指出，基于区块链的分布式账本技术可增强数据可信度，防止关键指令在传输过程中被篡改。

二、人机混合交互与控制核心技术

人机混合交互是提升协同效能的关键。王海峰院士指出，飞行员与无人机的角色互补性直接决定任务完成度，需通过智能界面降低操作负荷。权限自适应切换技术可根据任务阶段动态调整控制权限。例如，在强对抗环境中由无人机自主规避威胁，而在目标识别环节由飞行员介入确认。此类技术需解决权限交接时的状态同步问题，避免因信息滞后导致决策冲突。

意图共享与认知对齐技术通过自然语言处理与可视化手段，将飞行员指令转化为无人机可执行的指令链。语义解析算法可将语音指令（如“优先压制防空雷达”）自动分解为侦察、定位与打击子任务。同时，增强现实（AR）头盔可将无人机回传的态势信息叠加至飞行员视野，减少认知负荷。混合主动规划方法强调无人机与人的协同决策，例如无人机基于实时情报生成备选路径，供飞行员快速裁决。在防空压制任务中，无人机可结合电子干扰强度与燃料余量，生成风险最低的突防路径。强化学习算法的引入使系统具备在线优化能力，例如通过历史任务数据自动调整权限切换阈值。

此外，脑机接口技术的探索为直接神经信号交互提供了可能。通过解析飞行员脑电波中的意图信号，系统可提前预测操作需求，缩短反应时间。但此类技术目前仍面临信号噪声抑制与伦理合规性等问题。

三、动态任务规划与协同决策机制

复杂战场环境下，无人机需具备动态重构与自主协同能力。混合合作竞争模型可优化任务执行效率，兼顾通信资源约束与战术目标。例如，在空地协同通信任务中，无人机集群可基于博弈论动态调整编队形态，优先保障关键节点的带宽需求。此类模型需解决局部优化与全局目标的冲突，例如通过激励机制引导无人机主动承担高风险任务。

异构蜂群管理技术支持多旋翼与固定翼无人机的统一调度。其内置的故障检测模块可实时诊断硬件异常，并通过避障机制重新规划航迹。分布式一致性算法在编队保持中展现强鲁棒性，但需解决时延与避障的耦合冲突。时间同步协议的应用可有效控制编队位置误差，例如通过时钟漂移补偿算法将定位偏差缩小至亚米级。

针对多目标打击任务，协同决策机制需平衡效率与公平性。拍卖算法通过竞标机制分配目标，使无人机基于自身弹药量与位置选择最优目标。动态环境中目标优先级可能突变，需结合在线学习技术实时更新价值函数。深度强化学习可评估威胁等级变化，动态调整任务权重。多智能体强化学习框架能够实现无人机间的经验共享，加速策略收敛。此外，联邦学习技术的引入可在保护隐私的前提下实现跨平台知识迁移，提升群体智能水平。

四、指挥控制体系效能评估与未来挑战

当前评估方法多聚焦单一指标，但多标准评估框架可综合性能、成本、可靠性等维度。例如，在反恐巡逻任务中，体系效能可量化为目标识别准确率、响应时间与系统存活率的加权综合值。该框架为参数调优提供依据，例如通过灵敏度分析确定通信带宽对效能的影响权重。此外，基于数字孪生的仿真平台可构建虚实结合的测试环境，支持大规模场景下的效能验证。

未来挑战集中于三方面：其一，跨域互操作性需突破异构平台的协议标准化问题，通用数据链标准的制定仍面临加密算法兼容性挑战。其二，智能水平瓶颈体现在预编程规则难以应对高度不确定性。知识图谱与强化学习的结合可增强动态决策能力，例如构建战术规则库并结合实时数据生成抗干扰策略。其三，伦理与安全风险涉及自主武器系统的责任归属问题。技术层面需开发抗欺骗算法，防止敌方通过数据注入操纵决策链，同时需通过法规明确人类在关键决策环节的最终裁决权。此外，群体智能的涌现特性可能引发不可预测行为，需建立动态监控与干预机制。

总结

无人机混合智能协同指挥控制体系的发展，标志着人机协同从简单指令交互向深度智能融合的跨越。现有研究通过分层架构设计、动态权限分配与混合决策机制，初步实现了有人机与无人机的功能互补与效能叠加。随着认知计算与群体智能技术的演进，无人机混合智能协同体系有望从“任务执行工具”进化为“战场认知伙伴”，最终形成具备自组织、自适应能力的智能作战生态。

参考文献：

[1]张杰勇， 钟赟， 孙鹏等. 有人/无人机协同作战指挥控制系统技术[J]. 2021.

[2]牛轶峰， 沈林成等. 无人–有人机协同控制体系研究[J]. 2013.

[3]吕茂隆， 段海滨等. 无人机集群空中博弈对抗体系指挥控制模型[J]. 2024.