习题
7.5典型应用案例
7.4自组织网络
7.2系统组成和模型
7.3研究和发展现状
高级人工智能人才培养丛书
7.1自主无人系统的概念和特征第七章自主无人系统
1.基本概念
自主无人系统通常指通过融合人工智能、机电控制、计算机、通信、材料等多种先进技术进行自我操作或管理而不需要人工干预的人造系统。
自主化可以看作是自动化的外延，是智能化和更高能力的自动化。从这种意义上看，自主无人系统就是能够持续监视自身状态，并根据内部或外部事件自动调整其状态和执行操作以满足预定目标的系统。
自主无人系统与人相比，人能够更好地把握目标任务，进行态势评估，制定行动方案和应对特殊情况。但是，人不善于快速持续地处理大量数据，也不善于长时间保持注意力，而自主无人系统能够弥补人的不足。自主无人系统的发展应用，促使人工智能的研究从过去聚焦制造模拟人(生物)行为的机器扩展到对已有机器进行自主化和智能化的改造革新
1
·自主表达的是行为方式，强调由自身决策完成某行为；智能则是完成行为过程的一种特殊能力，关注运用的方法及策略是否符合自然规律或人的行为规则。
乙
·自主与智能之间的关系应该是：自主在前，智能在后，二者应该相辅相成；自主未必智能，但自主希望有智能；智能依赖自主，智能的等级取决于自主权的高低，智能是自主与知识及其知识运用的结合体。
3
·因此，自主无人系统的设计应遵循上述自主与智能的关系准则。在构造自主无人系统时，应赋予系统相当程度的自主和智能能力，以满足系统自身的特点和人的需求。
2.关键特征
自主性和智能性是自主无人系统最重要的两个特征。利用人工智能的各种技术，如图像识别、人机交互、智能决策、推理和学习，是实现和不断改善自主无人系统这两个特征的最有效方法。
7.1自主无人系统的概念和特征
习题
7.2系统组成和模型
7.5典型应用案例
7.4自组织网络
7.3研究和发展现状
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自主无人系统是一种智能化的自动控制系统，参照传统自动化系统[3],自主无人系统主要由控制器，被控对象，执行装置(执行器)和测量装置(检测器)四部
分构成。
扰动信号
补偿信号
输出信号
执行装置被控对象
控制器
反馈控制
A比较环节
1.系统组成
输入信号
测量装置
7.2系统组成与模型第七章自主无人系统
2.系统模型
1)系统体系结构
AUS的体系架构主要包含两个主要部分：一是基于数据的实时感知和处理来获悉环境信息，二是基于环境态势的认知进行自主调配和控制，强调人、机和环境的的互相依存关系和协调共生。依据这种思想，其体系架构自下而上可以划分为四个层级，分别是智能感知层、信息处理层、态势认识层和自主配置层。
2)系统评价指标
无人自主系统的性能表现依赖于自主认知、自主控制和群体智能三大评价指标。具体而言，自主认知一级指标可以包括数据采集、碰撞避免、对象分类、对象识别、推理和语义理解等二级指标；自主控制一级指标可能包括载人、远程控制、故障诊断、提前设计、仿生和自主操作几个二级指标；群体智能一级指标可包括结构控制、任务规划、合作、任务重规划、合作探究和职责等二级指标。
7.2系统组成与模型第七章自主无人系统
2.系统模型
6语义理解
5推理
4对象识别
3对象分类
2避免碰撞
1数据来集
1123456
载远故一提仿自
人程一障前生主控诊设操
制断计作
结构控制
任务规划2
任务重规作4!3
合作探究5
职责6
群体智能
自主认知
自主控制
●信任度
●自动化
·自主化
·人机协同
·其他考虑
7.2系统组成与模型
2.系统模型
人
2
5
3)系统设计要素
第七章自主无人系统
m寸
习题
7.5典型应用案例
7.1自主无人系统的概念和特征
7.3研究和发展现状
7.4自组织网络
7.2系统组成和模型
高级人工智能人才培养丛书
7.3研究发展现状