Page 20 - 数字化测绘技术与理论研究

Research on Digital Surveying and Mapping Technology and Theory
数字化测绘技术与理论研究

2. 复杂条件下的自主导航、规划与控制能力
无人机系统将采用新一代自主导航与智能控制技术，既能够实现在局部范围
内的精确导航定位，对无人机进行复杂的动作控制，也能够实现具有大范围长航
时高精度定位能力的远程精确打击。无人机系统在具备环境感知与战场态势认知

能力的基础上，将能够进行复杂条件下的自主规划与决策，具有灵活的自主性和
抗干扰能力。
3. 人机智能融合与学习适应能力
无人机系统的典型特征是“平台无人，系统有人”。随着无人机系统智能化

水平的提高，具有自主控制能力的各类无人机系统等将与有人系统共同完成作战
任务，并且通过无人机系统具备的人机智能融合与学习适应能力，将逐渐实现无
人机与有人系统的高效协同。
4. 复杂环境认知与学习

环境认知技术使无人机系统具备信息收集和环境认知能力，能够感知、识别、
理解其所处的战场环境，是无人机系统实现高层次自主的基础。借鉴人类认知过
程突破认知信息处理技术，对无人机系统发展极为重要。需重点解决以下问题：
人类生物视觉的环境认知机理、仿生物视觉的目标识别、复杂环境认知算法、基

于认知的学习和推理方法、高效的环境建模手段等。
5. 多平台分布式协同能力
各类无人机系统在提高单个平台自主能力的同时，多平台之间利用 C4KISR
系统及数据链实现分布式协同也是一个重要的发展趋势，如协同侦察、协同监视、

协同作战等。
6. 多机协调规划与控制能力
多无人机协调规划与控制必须对多无人机在实际环境中运行时所面临的感
知、执行、通信以及环境动态变化等非理想情况，甚至可能遇到的失效等极端情

况进行充分考虑与处理。需重点解决以下问题：多无人机任务分配与协调、多任
务冲突检测与消解、多无人机协同航路规划、编队运动协调规划与控制、集群自
组织等。需重点解决以下问题：开放式实时协同体系结构、跨平台信息分发、多
平台多源数据时空一致性、资源管理调度、多种协同支持机制等。

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