Page 19 - 数字化测绘技术与理论研究

第一章 无人机基础

5. 面向环境感知的图像信息融合技术研究
机载传感器已经向成像化发展，大多数图像信息融合方法是针对像素级的，
同时图像理解技术不很成熟，无法直接实现环境感知。单平台机载传感器的图像
融合，以及多平台多源传感器的图像融合正在进行理论研究、技术验证和系统开

发，还没有完全实现包括来自无人机或其他渠道在内的全源情报信息融合，不能
将其合成为一个直观的全息图像画面。多无人有人机图像融合、无人机图像与非
图像信息融合的研究也鲜见报道。
6. 基于故障预测的任务规划技术研究

综合健康管理技术是提高无人机安全性、可靠性及可维护性并有效地降低成
本的重要技术途径。目前，监测与诊断技术相对比较成熟，而预测特别是寿命预
测还具有很大的挑战性。除了对突发情况进行实现任务规划外，迫切需要基于故
障预测进行实时任务规划与重规划，提高任务计划的提前性和实用性 . 优化系统

作战效能。
7. 系统综合显控技术研究
人系统综合显控技术的核心在于支持操作员和控制系统之间的协作问题。智
能控制系统提供的状态和建议必须吸引操作员的注意力并使之容易理解，而操作

员则应当以自然的方式给智能控制系统以恰当的指导。如何有效利用人机各自特
点实现人机智能融合，提高人机系统综合效能需要深入研究。
8. 无人机系统智能发育机制研究
针对如何实现无人机的复杂环境深度认知问题，力争在人工智能发育机理和

模型算法研究方面取得新的突破性进展，为无人机系统建立智能发育机制，使得
无人机系统具有与人类相似的渐进稳定学习和智能发展机制，大大提高无人机系
统的学习能力、推理能力和环境适应能力。
（三）无人机信息系统发展展望

1. 全面的环境感知与智能战场态势认知能力
与现有的有人机系统相比，未来的无人机系统将具备更加全面的环境感知能
力，包括在高度对抗的环境和恶劣气象（如雷暴、风切变、紊流）条件下，对更
广阔范围的自然环境目标与敌我目标的感知与识别等；同时，无人机系统在自主

性能方面的提升将要求无人机系统具有智能战场态势的认知能力，为复杂环境中
的自主控制提供技术基础。

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