浅析无人机在武警部队中的应用

浅析无人机在武警部队中的应用

作者：曾强凯梁志贤周进军

来源：《科教导刊·电子版》2018年第04期

摘要在未来复杂战场环境中，随着无人机技术的快速发展，多无人机协同对多目标点进行侦查和实施打击是未来战争的必然选择。本文介绍了无人机产生的背景及其在军事领域的发展历程，重点分析了无人机在武警部队应用中可能出现的问题，总结出可使用群智能优化算法对无人机进行任务分配和路径规划的解决方法。

关键词无人机群智能任务分配路径规划

1无人机在武警部队的应用背景

人民武装警察部队担负国家赋予的安全保卫任务以及防卫作战、抢险救灾、参加国家经济建设等任务。这些任务的共同特点是具有突发性、事件涉及区域较广、人员数量较多、不确定因数较多、危险系数较大，而事发区域兵力分散较广，不能第一时间掌握现场情况，有效控制现场局面，也就给我方指挥人员在短时间内根据现地地形制定出一套确实可行的实施方案增加了非常大的难度。无人机以其机动性好、连续性强、零伤亡、隐身性能好、高超速过载、寿命费用相对较低等诸多特点，可以在复杂、恶劣、狭小的环境中作业，并在近几年的局部战争中表现优异，得到一致好评。通过多无人机协同编队对事件发生区域的先期侦查，可以迅速判断事件的性质和初步情况，然后将情况反馈给现场指挥员，指挥员根据收集到的信息可以更加快速准确的制定出可行方案并付诸实施，有效控制了人员伤亡率、大大提高了事件处置的效率。对未来部队在更加多元化、复杂化的战场环境中处置任务具有十分重要的意义。

2无人机在军用方面的发展历程

无人机最早启用于20世纪40年代，二战中将无人靶机用于训练防空炮手，成为近代无人机使用的趋势的先河；随着电子技术的进步，无人机在担任侦察任务的角色上开始展露它的弹性和重要性，20世纪55年代到74年的越南战争，海湾战争乃至北约空袭南斯拉夫的过程中，无人机都被频繁的用于执行军事任务；1982年以色列IAI航空工业公司首创以无人机担任其他角色的军事任务；在黎巴嫩战争时期，侦察者无人机曾在以色列陆军和以色列空军的服役中担任重要战斗角色；以色列国防军主要用无人机进行侦查，情报收集，跟踪和通讯；20世纪90年代，海湾战争后，无人机开始飞速发展和广泛运用。美国军队曾经购买和自制先锋无人机在对伊拉克的第二次和第三次海湾战争中作为可靠地系统；后来西方国家充分认识到无人机在战争中的作用，竞相把高新技术应用到无人机的研制与发展上：新翼型和轻型材料大大增加了无人机的续航时间；采用先进的信号处理与通信技术提高了无人机的图像传递速度和数字化传输速度；先进的自动驾驶仪使无人机不在需要陆基电视屏幕领航，而是按程序飞往盘旋点，改变高度和飞机下一个目标。

3无人机在武警部队的应用分析

我国武警部队“点多、线长、面广”，广泛分布在城镇、平原、山川、森林等广袤的地域。通过大量调研分析，武警部队现有无人机使用存在以下问题：

（1）现有无人机使用方式受参谋业务人员的主观影响较大，客观性差；

（2）现有无人机使用方案制定过程复杂，实效性能差；

（3）现有无人机使用方式单一、死板，对不同类型无人机的选择主要取决于相关参谋人员的个人经验，合理性差。

针对上述存在问题，可以通过群智能优化算法仿真得到较好的解决。

在监控方面，2008年Kingston D等提出了一种新的分布式监控应用—周界监视，构建了无人机集群协同进行监控的新模式；在目标跟踪方面，2006年Wheeler M等对多无人机群协同追踪目标进行了系统分析，并用基于积木块算法对模型求得了最优解；在集群协同作战方面，2012年Hu J等运用基于多代理的网络使协同作战的无人机群实现了多目标的搜索寻优算法；在路径规划方面，2009年Sujit等提出了基于粒子群的算法实现了对无人机集群路径的最优规划；在任务分配方面，2016年周邵磊等人提出了一种Dubins路径和改进快速随机扩展树相结合的快速航迹预估方法，有效避免了多种影响因素，确保了协同任务分配的实时性和有效性。

武警部队担负不同任务的战场环境对无人机的要求和影响是不同的，需要面向任务需求的同时结合信息化智能化的手段、根据不同类型无人机的特点，有效、合理地进行任务分配，以确保武警部队中心工作的圆满完成。

参考文献

[1] Kingston，D&R.Holt &R.Beardy ，et al.Decentralized perimeter surveillance using a team of UAVs[J].IEEE Transactions on Robotics，2008，24（06）.

[2] Wheeler ，M.& B.Schrick& W.Whitacre，et al.Cooperative tracking of moving targets by a team of autonomous UAVs[J].25th Digital Avionics Systems Conference，2006.

[3] Hu J，Xie L，Xu J.VisionBased multi-agent cooperative target search[J].12th International Conference on Control Automation Robotics & Vision（ICARCV），2012.

[4] Sujit， P.B&R.Beard .Multiple UAV path planning using anytime algorithms[J].In proceeding of American Control Conference，2009：2978-2983.

[5] 周邵磊，尹高扬，李韬等.无人机协同多任务分配的快速航路预估算法[J].战术导弹技术，2016，10（03）：59-60+64.