北航郭雷院士团队 | 仿生智能导航：从方法论、系统论到行为论
文摘
科技
2024-08-30 12:01
北京
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研究团队
李文硕：北京航空航天大学杭州创新研究院
刘鑫，胡鹏伟，杨健，余翔，郭雷：北京航空航天大学
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Wenshuo LI, Xin LIU, Pengwei HU, Jian YANG, Xiang YU & Lei GUO. BIO-inspired intelligent navigation: from methodology, system theory, to behavioural science. Sci China Inf Sci, 2024, doi: 10.1007/s11432-024-4131-9
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随着无人系统任务场景日益复杂，如何在干扰、拒止、非结构化环境下实现高精确、高可靠的自主导航成为一个迫切需要解决的问题。由于导航系统可以类比为生物的信息感知系统，通过模拟与复现生物的智能信息获取与处理能力是实现自主导航的一条可行途径。受生物的智能信息感知机制启发，本文作者认为仿生智能导航的概念内涵应包含如下三个层面：① 方法论层面，类比于生物神经解译，研究智能运动估计算法；② 系统论层面，类比于生物感知器官，研制智能传感器件与导航系统；③ 行为论层面：类比于生物与环境自主交互能力，设计智能多场景自适应导航策略与行为。本文围绕以上三个层面，阐述了仿生智能导航的基本研究思路以及作者团队现已取得的部分研究进展。![]()
图1 仿生智能导航研究思路示意图
与生物的神经、器官和行为相对应，无人系统仿生智能导航研究应包含方法（智能运动估计算法）、系统（智能传感器件与导航系统）和行为（智能多场景自适应导航策略与行为）三个层面。在方法层面，动物通过神经中枢实现多源运动信息解译与融合，其智能性主要体现在对干扰与不确定性的认知和处理能力。对自主导航系统而言，干扰与不确定性呈现物理多来源、数学多类型、通道强耦合等特点，给运动估计算法设计带来了更大的挑战。为此，作者团队针对传统卡尔曼滤波与贝叶斯估计理论中高斯、独立、同分布干扰假设的局限性，近十余年来建立并发展了复合干扰滤波理论，为复杂干扰与不确定环境下的智能运动状态估计提供了一类有效解决方案。在系统层面，作者团队通过揭示动物复眼的偏振感知机理与各类不确定因素的影响特性，建立了多源误差深耦合的偏振量测模型，克服了传统瑞利散射模型仅适用于理想光学条件的局限性。在此基础上，设计了模拟昆虫/螳螂虾复眼的新型仿生偏振传感器以及惯性/偏振紧组合的仿生智能导航系统，实现了不依赖于卫星信号的三维自主定姿，提高了导航系统对干扰、拒止、非结构化任务环境的适应能力。 在行为层面，作者团队面向我国自主导航领域重大需求，针对特定应用场景设计了跨域自适应切换、点源式快速解算等仿生智能导航行为，成功应用于跨域高动态飞行、陆基武器装备快速初始对准以及水下全自主导航等任务场景，实现了仿生智能导航从方法、系统到行为的全链条创新。![]()
