0 引　言

无人艇系统是将各个分离的子系统组合连接成为一个整体，并能够使彼此之间协调工作，高效完成特定任务的集成平台。

水面无人艇按照用途分为军用和民用，军用领域无人艇广泛应用于海上情报侦察搜集：对我方海域进行巡逻，及时发现并传回外来船舶的详细信息；反潜反水雷：利用声呐对水下水雷等威胁目标进行探测；海上打击：通过无人艇上携带的武器对目标进行打击；海上救援：对危险海域进行取证救援。军用领域最具代表性的是美国的“斯巴达侦察兵”和以色列的“保护者”无人艇，主要功能是反水雷、情报侦察和监视。民用领域无人艇广泛应用于海洋测绘：对无海洋地理信息的海域进行测绘，获取海底地形、海水深度等信息；海洋气象监测：预报赤潮、海冰、浒苔等自然灾害，对海水取样分析水质；海上应急救援：对危险海域进行取证救援。民用领域最具代表性的是美国的“波浪滑翔机”和日本的Aquarius，主要功能是海洋边境巡逻和监测。

1 系统功能需求

无人艇系统根据不同的任务需要具有不同的能力需求：强大的信息获取能力、精准的任务规划能力、信息处理能力、可靠的通信能力、火力打击能力、异常处理能力、强大的生存能力、多任务载荷模块化搭载能力^[2]。

1）强大的信息获取能力

要求无人艇能够获取自身的位置信息、航行姿态信息，艇上载荷设备信息，油量电量信息，水上水下环境信息，海图信息，任务目标信息，母舰或协同艇信息等。

2）精准的任务规划能力

能够进行基于海图的任务规划，能够进行基于目标的任务点及载荷执行动作设置。

3）信息处理能力

能够对于导航雷达、激光雷达、光电视频、航行视频、AIS等接受到的目标信息进行点迹聚类^[3]处理，进行目标数据融合，构建无人艇实时的环境地图模型。

4）可靠的通信能力

能够满足艇端与母舰、任务控制台之间的数据通信，要求具备足够的数据带宽、实时性，具备较低的丢包率和误码率；具备数据加密功能，能够确保数据远程传输过程中不被截获和破解；能够满足光电视频、雷达视频、航行视频、声呐图像、控制指令、状态回传报文的传输。

5）火力打击能力

要求无人艇具备一定的火力打击能力，具备搭载机枪、轻型导弹、水雷、鱼雷等武器的能力，在喊话驱离无效的情况下，能够执行打击任务。

6）异常处理能力

面对艇体或载荷设备异常情况下，能够执行自动返航、重启发动机、启动灭火器、自毁程序等。

7）强大的生存能力

具备良好的机动性和适航性，具备可靠的稳性和抗沉性，在恶劣海况下具备生存能力，配备自扶正装置，在倾覆时能够自动扶正。

8）多任务载荷模块化搭载能力

无人艇装备有多种武器和设备，面对不同的任务，如巡逻警戒，反潜反导，环境探测等，需要无人艇能够对不同设备进行启停，减少耗电和数据传输压力，有针对性的根据任务分配武器和设备，实现同一无人艇平台多任务载荷切换的功能。

2 系统组成

针对水面无人艇的功能需求，进行水面无人艇系统设计，无人艇系统包括：艇平台系统、环境感知系统、导航系统、综合信息处理系统、航行控制系统、任务控制系统、任务载荷设备、智能演进系统。

艇平台系统由艇体本身、动力推进、电力供应组成。

艇体本身包括艇体、驾控台、布放回收装置、自扶正装置等；动力推进包括发动机组、喷水推进器和转向机构等；电力供应包括启动电池组、日用电池组、充电管理单元等。

通信系统包括北斗（通信模块），无线宽带通信设备、卫星通信、海事电话等；

导航系统包括北斗（导航模块）、船用光纤陀螺罗经、航姿等；

环境感知系统包括光电设备、前视声呐、侧扫声呐、避碰声呐、导航雷达、激光雷达、AIS接收机、气象仪、航行视频传感器等；

综合信息处理系统包括导航雷达处理板、光电处理板、声呐信息处理板、视频板、交换板等；

航行控制系统包括岸基航行控制中心、艇载航行控制中心、底层控制箱、航控备份板等；

任务控制系统包括岸基任务控制中心、艇载任务处理中心等；

任务载荷设备包括各种任务载荷设备（如机枪、导弹等）；

智能演进系统包括智能演进平台（计算集群、存储集群等）。

3 子系统功能、技术难点及技术途径

1）艇平台功能

具备有人/无人/遥控3种工作模式；

具有基础平台运行能力，为无人艇系统提供基本运行环境；

具有符合水面无人功能需求的续航力和自持力，在快速性、适航性、隐身性上符合水面无人艇执行的任务要求；

具备模块化载荷加装功能；

具备兼顾港口部署、随母舰工作2种模式下的布放回收功能。

技术难点：高性能艇型设计、优化推进方式。

技术途径：多样化矢量控制技术^[4]。

加大高性能艇型水动力性能研究力度，采用仿真计算及航模试验等多种方式进行艇型研究；对于双体艇、三体艇、小水线面艇、槽道艇、水翼艇、气垫船等多种高性能艇型，研究其快速性能、纵向稳定性、耐波性、操纵性，适航性等性能指标，采用多样化的附体设计或喷气、断级等设计方式，改善艇体性能；开展喷水推进器、对转桨、槽道桨等对于无人艇的矢量控制技术，建立艇体六自由度运动模型，建立艇体运动相应方程，进行操纵性仿真，以达到对无人艇精细操控的目的；开展表面桨、可调距桨的推进性能理论研究，研究表面桨运行过程中空化作用的形成机理，进而计算推力的大小，以对桨的型线设计提出改进及优化的空间。

2）通信系统功能

具备为艇平台和岸基任务控制中心提供通信的功能；

具备组建、管理、维护、优化自组网络功能；

具备控制指令传输、状态信息传输、环境信息传输、目标信息传输功能；

具有抗频率选择性衰落、抗单频和脉冲干扰能力，具备高频谱利用率、高灵敏度和低信噪比门限优点。

技术难点：超短波电台的超视距传输。

技术途径：基于散射通信的多艇信号中继技术^[5]。

针对岸基任务控制中心要求对事件现场的实况进行语音、视频和数据等多种业务的实时通信，以保障固定任务控制中心对紧急事件的实时掌控，设计多艇中继通信站，集成散射通信、短波、超短波和地空电台等多种通信手段以及多种信息采集处理方式，采用散射通信方式，实现无人艇与固定任务控制中心间的宽带超视距传输功能。

3）导航系统功能

具备导航信息收集能力（位置、姿势、速度、航向等）；

具备显示目标实时位置、航速功能，为威胁判断提供数据基础；

具备快速定位和导航，具备航迹偏差报警、紧急事件报警、海上遇险报警功能。

技术难点：无定位情况下的导航定位。

技术途径：高精度船位推算算法+多种匹配定位算法。

战场环境下，敌方对于该区域内GPS的欺骗等手段将导致定位失效，要求必须使用船位推算算法进行定位，它是指将位置已知的船位作为推算起点，以此开始，依靠艇体自身的加速度测量设备，推算出一定时间后具有一定精度的实时艇体位置、姿态等的定位方法；此种方法随着时间的累积将造成误差的积累，使得船位精度推算迅速降低；以惯性导航、地形匹配、地磁匹配等导航方法进行导航定位，作为船位推算过程中纠偏量的输入，提高导航精度。

4）环境感知系统功能

具有AIS信息收集、数据采集、情报收集、环境信息收集能力；

具有水下静态目标探测、水面目标识别、跟踪、捕获能力；

具有航行视频监控、目标识别、跟踪能力。

技术难点：基于航行视频的目标识别。

技术途径：基于深度学习的目标识别技术^[6]。

经典模式识别方法更多依赖预先考虑对图片进行人工分类和标定，与经典模式识别方法的人工填装知识不同，深度学习方法试图通过让计算机模拟人脑感知视觉信号的机制，进而设计深层的网络来实现海上目标识别的功能。首先对航行视频进行防抖去噪处理，以卷积神经网络和区域提名为基础，分析不同尺寸卷积核、不同隐含层及各层神经网络间的全连接或部分连接关系对海上目标识别性能影响，设计深度学习网络模型，在大量数据训练下，抽象出不同目标间的区别特征，以完成目标识别任务。

5）综合信息处理系统功能

具备导航雷达点迹处理、光电视频处理、水下声呐等探测设备信息处理、环境信息处理，以及多传感器信息融合等功能；

具备数据交换、防火墙管理、病毒隔离、信息加密、防篡改、协议解析等功能；

具备视频存储、压缩、发布功能；

具备冗余备份功能。

技术难点：信息加密、防篡改。

技术途径：DES（Data Encryption Standard）数据加密技术。

为防止情报数据、任务规划、航行控制、任务载荷控制等相关信息被恶意盗取或篡改，并针对无人艇信息网络传输实时性及海量数据量传输的要求，利用DES数据加密技术实现快速、标准化加密，起到保护传输内容不被窃取和篡改的目的。

技术难点：多传感器信息融合。

技术途径：基于人工神经网络的多传感器信息融合技术^[7]。

由于不同传感器配置、探测条件的不同，无法对多传感器的目标信息进行完全匹配，导致目标信息精确度不高，快速目标定位不及时等问题。因此利用人工神经网络方法对多传感器探测信息进行融合。根据输入目标信息的数据来源及输出信息内容需求，设定网络节点权值，确定神经网络的分类标准，利用前向传播拟合信息融合非线性映射关系，得出不确定性推理机制，利用先验知识对融合算法输出模式作出解释。

6）航行控制系统功能

具备有人驾驶、无人驾驶模式切换功能；

具有航路计算、预定航路自主航行能力；

具有对主机油门和喷泵的监控、伺服控制能力；

具有自主避障能力，航路重规划能力。

具备异常检测、自我保护功能，在危险情况下，具有紧急停船功能；

技术难点：动力系统精确控制。

技术途径：航行控制数字化建模。

由于不同的动力系统具有不同的航行效果，故需要通过大量试验，对无人艇的油门、喷泵和倒斗之间的控制效果进行数字化建模，拟合控制效果曲线，通过优化航行控制算法，对无人艇的航行效果进行优化，达到转弯效果人为可控，航行轨迹很好贴合规划路径，航行侧偏距最小的效果。

7）任务控制系统功能

具备工作模式切换功能，可选择有人、无人、遥控工作模式；

具备对艇平台设备、航行设备、载荷设备的显示、监控及控制功能；

具备作战规划输出、协同角色划分、编队组成、航行路线、载荷设备控制策略等任务规划功能；

具有对任务中出现的异常情况处理能力，例如发动机重启、自动返航等功能。

技术难点：自主控制能力。

技术途径：主动多模型控制技术^[8]。

针对目前任务控制系统大多由判断条件驱动系统控制逻辑，导致系统存在自主化、智能化水平不高，受外界条件约束且遇突发事件处理能力有限等缺点。主动式多模型控制技术采用模型分组、合成和实时控制指令生成技术，用于具备机动性强、干扰随机、高性能、实时性要求的系统控制。该技术根据使用场景、使用范围、系统复杂度将多个软件模块进行分解重组，建立多级系统控制机制，利用强化学习的奖励机制训练系统组合规则，形成主动多任务的控制方法。

8）任务载荷设备功能

具备接收并执行任务载荷控制命令、任务载荷状态反馈功能；

具备接收并执行任务规划命令、自主执行功能；

具有搭载机枪、导弹等多任务载荷加载能力；

技术难点：多任务载荷快速加载。

技术途径：载荷模块化加载技术。

对各个任务载荷进行功能的分析分解，从顶层开展任务载荷功能、性能的设计约束，保证各探测设备探测区域互补，任务载荷功能搭配齐备；统一任务载荷接口，载荷以服务的形式加载运行，模块化设计功能单元，建立相对独立性、标准化、通用化的机械及电气接口，设计模块化软件系统结构、模块化软件接口，使得载荷轻便化加载、快速部署使用、快速升级；开展武器载荷、探测载荷等多种载荷的适配性研究，在成熟产品的基础上依据无人艇自身条件进行适应性改装，使得各种载荷能够在海上复杂环境下发挥各自的性能优势。

9）智能演进系统功能

具有满足高强度分布式计算需求的能力；

具有多种开发框架，支持增量式迭代开发；

具备多种智能算法数据集生成能力，提供海量训练数据；

具有对典型作战任务的水面无人艇相关智能算法的演进更新能力。

技术难点：模块化、智能化的算法加载与更新。

技术途径：智能算法构件化^[9]及资源共享技术。

由于多种智能算法接口不统一、输入输出数据的差异常常导致系统的复杂度增高、逻辑性变差。利用面向算法级的数据处理、数据存储、候选集生成与融合的技术，设计算法构件化的封装、组合方法，实现智能算法组件的动态维护和调用；根据任务梯次、网络资源的情况，利用面向任务的算法自适应协同技术，实现智能算法的资源共享。

4 水面无人艇发展路线

目前国内水面无人艇经过十余年的发展，取得了一定成就，但相比于发达国家仍有改进提高的空间。根据美国国防部发布的《无人系统综合路线图2017–2042》中对未来无人系统发展趋势的分析，未来的无人系统应突破互操作性、自主性、网络安全以及人机协同四项关键技术，满足未来全部作战域的联合作战需求。

1）互操作性

针对无人系统的协同工作特点，弱化有人/无人系统的耦合度，开展无人系统的跨领域、跨平台的协同合作关系，利用公共/开放式架构，满足多系统交互对数据、信息、控制、服务等快速集成、有效传输、模块化加载、高质量计算的需求。

2）自主性

无人自主系统要求无人系统能够正确判断自身所处环境，做出合理任务决策，系统自主化决策将直接影响无人系统作战方式，因此自主化程度将推动作战形式的转变。目前人工智能对自主化的发展起到了重要作用，但战场环境数据的缺乏不能完全满足人工智能海量训练数据的要求，因此结合基于模糊逻辑的自主行为规划方法，建立作战行为规则，推动决策的生成。

3）网络安全

针对无人系统对网络信息的依赖性，一方面确保网络传输的完整性、可靠性、安全性和可用性，关注网络信息传输的弹性化自防御、自修复的保障机制。另一方面，从根本解决无人系统对信息的依赖性，对系统异常收发数据能够智能检测，判断信息可靠性，选择性执行。

4）人机协同

基于无人系统的互操作协同任务的需求，由数据策略向人机交互过渡，并向人机协同转换。驱动人机接口设计方向转变，以任务与集群为中心，建立广域信息收发机制，促进多源信息融合，推进经验共享，形成无人系统多模态控制。