北京中科白癫疯 http://nb.ifeng.com/a/20190918/7727689_0.shtml王海辉
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摘要：目前人类社会已进入智能化机器人时代，随着AI技术、无人系统作战运用的不断创新和发展，无人车、无人机、无人艇、无人潜航器等将在未来战场发挥显著功效，无人集群体系作战将产生颠覆性的作战样式。无人集群作战中，运用数字化、结构化、规范化的“智能机器语言”(IntelligentMachineLanguage，IML)及相应机制、协议进行信息交互，使无人集群任务规划生成、处置战场情况、作战协同以及作战实施过程更加自主高效准确。通过对无人集群IML管理与生成、编译与反编译，无人集群体系作战信息交互仿真测试，可以演示作战概念、测试无人集群机器语言运行、验证信息交互效果，从而提升无人系统实战化水平。
关键词：整车；智能无人测试；应用
引言
我国在车联网技术创新、应用实践和产业生态构建等方面均取得了积极进展，这将有利于探索实现一条网联支持无人驾驶的融合创新发展路径。本文聚焦无人驾驶应用，首先从“环境感知、计算决策、控制执行”三个环节研究提炼单车智能无人驾驶对网联协同的发展需求；其次，介绍车联网的技术与产业发展整体现状，分析探讨网联无人驾驶面临的挑战，提出加快推进网联无人驾驶发展的建议。
一、基本理念
以系统仿真为导向的建模思想，认为复杂系统理论是智能无人机群作战建模(系统系统、SoS)的重要意识形态基础系统，是一种特殊类型的系统和一套系统。该系统具有各种特点，如组成部分系统的独立性、相互依存性、明显的组织因素、共同任务的完成、逐步形成等。战争制度是一种传统的复杂的战争制度，由一种对所有各方都具有约束力的战争制度组成。复杂适应系统理论(CAS)为描述或模拟复杂战争系统的特征提供了理论基础。事实上，案例理论与企业集群现象有着内在联系，在一定程度上与企业集群理论的改进有着内在联系，同时也为企业集群现象的研究提供了反向指导。首先，就智能无人机组本身而言，尽管无人机被视为智能体，但整个无人机组是一个由若干智能体组成的复杂系统。不同的无人机智能可能具有不同的自主行为能力，通过相互作用，无人机群的集体智能最终可能出现。第二，智能无人驾驶航空器组总体上是一个开放和复杂的系统，在内部系统和外部系统之间有着广泛的非线性联系，系统的能力不仅是通过内部系统之间的相互作用产生的，而且是通过外部系统和内部系统之间的相互作用产生的，具有很大的不确定性和复杂性。最后，案例法的基本思想是，适应性会造成复杂性，关于无人驾驶飞机的自主性，必须强调，它们可以随着内部系统和外部环境的变化而变化，从而使它们能够更好地适应战争。
二、智能增强装备概述
无人驾驶智能设备是一种独立、完全自主的作战行为，或在绝大多数情况下，在无人干预或极少有人干预的情况下(例如，在决定攻击是否需要人干预时)。智能强化装备主要是无人化装备和人体装备的有机组合，以及基于人与计算机智能共生实现人与计算机功能优势互补从而提高作战能力的有机组合。无人驾驶作战装备和人类作战装备的协同一体化主要适用于协调探测和防御以及情报侦察，例如无人机、无人驾驶航空器等。年10月，美国海*的三架超级大*蜂战斗机——为网络通信和智能协作发射了架灰色山地鹏微型无人机，并进行了自己的集结、搜索定位和攻击演示。人机共生武器装备结合了人的智能和机器智能，主要通过超级机器的计算机推理能力提高了人类对战争的反应能力，重点是战场知识和辅助决策。在战场上，强大的计算机分析识别能力最大限度地发挥战争雾霾，大大提高战场上占优势的人的认知能力。关于辅助决策，复杂战场环境中的决策和指挥能力主要通过机器快速推理能力和有效的作战效果评价反馈能力得到加强，从而形成高质量的辅助决策信息，并通过创造
三、技术应用上存在缺陷
无人驾驶车辆技术应用方面的差距主要表现在两个方面:一方面，无人驾驶车辆技术本身不够成熟。无人驾驶环境的判断由雷达、光电探测器等进行将环境信息传输到中央芯片后，需要进行指令规划。在这一过程中，无人驾驶车辆受到许多场景模拟，探测器在理想状态下没有任何风险，进出车辆、红绿灯和路标的准确识别可以很大程度上保证。然而，在实践中，道路条件很复杂，例如，当交通警察使用手势表示车辆经过时，特别是当手势与红绿灯或停车标志发生冲突时，这就使人们对无人驾驶车辆的自我判断产生疑问，并造成事故
四、总体设计
（一）系统总体设计
采用智能网关集中控制方式实现无人驾驶智能小车的组队过程如图1所示。
该系统首先采用STM32集成技术和ZigBee无线通信技术实现智能网关与智能小车之间的通信功能。二是规划团队路径，将智能网关设置为主模式，将其他智能车设置为从属模式，将团队顺序发送给所有智能车。同样，所有智能奴隶模式的手推车都能正确接收团队命令，执行并返回响应信息。最后，主模式下的智能网关根据收到的组返回信息执行下一组组组操作的命令。
（二）系统硬件设计
第一，国际功能设计
为了在传统仿真引擎、作战规划、仿真控制、态势显示等仿真支持系统[16-17]的基础上，实现无人值守集群IML的管理、生成、编译、仿真测试和半实物测试的集成运行测试环境。，需要执行无人值守集群IML数据管理、调度消息生成、正则消息生成处理、互操作性消息生成处理、IML编译和编译、半物理测试等功能。，并不断完善和扩展civicus支持系统的功能。
第二，电机驱动电路设计
智能车辆发动机由芯片L驱动，由基本芯片STM32控制。L芯片的IN1、IN2、IN3和IN4是STM32芯片的四条腿控制智能车辆车轮的低电平和高电平。OUT1和OUT2控制智能车辆左前轮和左后轮的方向。OUT3和OUT4控制智能车辆右前轮和右后轮的方向。STM32主控制单元的PB12、PB13、PB14和PB15四个针脚分别控制智能车的左前轮、左后轮、右前轮和右后轮。通过为STM32主芯片的四个针脚指定不同的低电平和高电平，智能车最终实现了五种不同的运动状态，如进、退、左、右、停。
第三，数据元素字典管理功能
数据字典管理是对模式消息、规则消息和互操作性消息等相关数据元素的统一管理，必须保持一致的数据精度。管理纲要讯息说明(schema)，标准化资料元素(例如纲要对应讯息、作业属性讯息、纲要属性讯息和纲要执行讯息)的管理，以及提供建立、编辑和储存纲要讯息说明(schema)资料等功能动作。管理规则消息字典，对隐含的作战策略和作战程序的作战规则进行分类和归类，统一管理作战计划和作战规则等。操作规则是一个由无驱动程序系统直接调用的行为函数或算法模块，操作计划是根据一定的逻辑组合操作规则，引导无驱动程序群集执行一致的战术行为操作。管理互操作性信息字典，统一管理无人值守群集操作协调消息和一般操作消息。作战协调信息包括实时动态指令信息，如训练协调、电子战协调、传感器协调、武器协调、威胁警告和情报发布。常规动作指令消息，由命令指令消息组成，如无驱动系统加速、降级和降级、左右、侦察载荷开启和关闭、武器发射等。
（三）系统软件设计
系统软件主要涉及智能车ZigBee通信模块和团队工作模块。smartcars首先通过zigzague与smartgateway通信，然后接收smartgateway发送的团队控制命令。在整个系统中，智能网关和每个智能手推车都能够通过ZigBee实时发送、接收和处理数据，智能网关在ZigBee协调员的网络中以主模式运行，所有智能手推车都处于从属模式。
第一，数据通信协议
在整个网络中，智能网关是核心节点的一部分，必须与其他智能手推车保持通信，因此它处于主动模式，智能手推车处于被动模式。智能网关必须通过ZigBee协调器与智能手推车通信，并通过发送不同的命令分别控制智能手推车。因此，在排队过程中，智能网关必须根据智能手推车的位置和当前状态发送相应的控制命令。
第二，提高对协同作用的认识
无人值守系统集群识别信息的多种、多种、多维和动态特性使得适应不同传感器类型的数据和合并分布式平台识别信息变得极为复杂[11-12]。鉴于无人驾驶导航时多个传感器之间的信息冲突，文献[13]改进了传统的D-S证据理论，采用加权方法调整不同证据的可信度，并采用demps证据组合规则整合了目标信息。关于多面无导水管群的协同数据关联，文献[14]设计了一种基于卡尔曼滤波分析的有效数据融合算法，从而缩短了通信时间；关于多传感器协调导航，文件[15]使用自适应信息共享因素(组合过滤器)进行数据融合；关于分布式多平台数据集成，文献[16]使用demps证据组合规则衡量对多来源信息的分析，从而表明该方法能够有效地解决信息集成过程中不同信息来源之间的信任冲突。
结束语：
本文探讨了系统仿真智能无人机群作战建模的基本概念。在这些概念的基础上提出了相应的总体建模框架和系统架构。该框架已与一个具体的应用实例结合起来，表明它可以指导智能无人机群模拟活动的开展。然后将对该应用实例进行进一步研究，包括:①添加更多的操作任务情景，探索模拟计划；②进一步优化模型驱动算法；③从更广泛的角度分析仿真结果。今后，可将这一框架扩大到其他类型的非智能驱动实体，并模拟其集群的运行建模。
参考文献：
[1].中国西部首个智能网联汽车试验基地重庆投用[J].电子世界,(24):4.
[2]邹甜.智能网联汽车发展背景下交通管理的探讨[J].智能城市,,5(24):12-13.
[3].法航测试无人驾驶行李拖车[J].空运商务,(12):11.
[4]王云石.低速电动智能共享汽车对智能社区的意义[J].互联网经济,(12):50-53.
[5]李永豪.浅谈中国汽车智能驾驶现状及发展[J].装备制造技术,(12):-.
[6]沈莉娟,殷企平.人工智能及其创业创新商机研究[J].大众投资指南,(24)
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[7]高扬.基于智能优化算法的无人机任务规划[D].南京邮电大学,.
[8]陈忱.无人驾驶系统中智能算法及其安全性研究[D].南京邮电大学,.
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