T-CICC 02004-2025 无人系统协同感知、决策与控制 智能决策

T/CICC2025-09-29发布2025-09-29实施中国指挥与控制学会发布IT/CICC02004—2025前言 12规范性引用文件 13术语和定义 14智能决策 14.1总体概述 14.2总体目标 24.3任务解析 24.3.1任务理解 24.3.2目标排序 24.3.3任务分解 34.3.4装备编组 34.3.5方案生成 34.3.6方案优化 44.4规划调度 44.4.1任务分配 44.4.2资源调度 44.4.3冲突消解 54.5重规划 54.5.1任务重规划 54.5.2方案重规划 6T/CICC02004—2025本文件按照GB/T1.1-2020《标准化工作导则第1部分：标准化文件的结构和起草规则》的规定编请注意本文件的某些内容可能涉及专利。本文件的发布机构不承担识别专利的责任。本文件由中国指挥与控制学会提出。本文件由中国指挥与控制学会归口。本文件起草单位：东南大学、北京理工大学、南京航空航天大学、合肥工业大学、西北工业大学、北京航空航天大学、南京擎苍智能科技有限公司、杭州市滨江区浙工大人工智能创新研究院、南京信息工程大学、珠海紫燕无人飞行器有限公司。本文件主要起草人：温广辉、房肖、周艳、栾萌、赵丹、付俊杰、万颖、周佳玲、吕跃祖、段培虎、唐元祎、刘鹏飞、彭秀辉、杨浩、王融、王鹏、熊曦、都海波，余兰林，朱文武，巩龙炎，从永正、赵宇、刘永芳、王琦少、彭朝霞、宣琦、朱俊威、葛泉波、朱亚楠、王江平、李钊、梅粲文。1T/CICC02004—2025无人系统协同感知、决策与控制智能决策本文件规定了无人系统协同感知、决策与控制智能决策模块的总体流程、核心模块和功能要求。本文件适用于无人系统协同感知、决策与控制智能决策模块的设计、开发和应用。2规范性引用文件下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款。其中，注日期的引用文件，仅该日期对应的版本适用于本文件；不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改单）适用于本文件。T/CICC02001-2025无人系统协同感知、决策与控制术语T/CICC02002-2025无人系统协同感知、决策与控制总体架构3术语和定义T/CICC02001-2025界定的术语和定义适用于本文件。4智能决策4.1总体概述智能决策的总体目标由指挥控制人员下达，明确任务边界与成功准则。无人系统依据该目标，通过自主运行形成闭环决策流程，涵盖任务理解、目标排序、任务分解、装备编组、方案生成、方案优化、任务分配、资源调度、冲突消解、任务重规划与方案重规划等过程，实现了在复杂动态环境中的自适应协同。在这一闭环决策链路中，人员主要负责全局监督、效能评估与异常干预，而不直接参与常规决策循环。无人系统智能决策的总体框架见图1。2T/CICC02004—2025图1无人系统智能决策总体框架4.2总体目标智能决策的总体目标由指挥控制人员通过指挥系统、任务管理模块或高层智能决策单元下达，构成全局性任务指令。这些指令严格约束无人系统的目标导向、行动优先级及资源分配原则，同时反映出指挥控制人员的总体意图与最终决策权。总体目标具有以下三重核心特性：a)强指导性：作为效能评估的核心基准，由指挥人员最终裁定，定义了任务成功的量化度量标准；b)动态稳定性：在任务周期内，目标基线由指挥控制人员确定并保持稳定，但允许在响应突发态势时衍生出子目标；c)决策锚点：作为任务解析、规划调度及重规划的唯一最高准则，所有决策必须确保与总体目标的一致性。4.3任务解析4.3.1任务理解任务理解是无人系统对总体目标的解析过程，通过将抽象的总体目标分解并转化为一系列具体、可操作的任务要素，为任务分配、资源调度等后续步骤提供基础输入。任务理解的主要内容见表1。表1任务理解的主要内容4.3.2目标排序目标排序是指依据环境态势、目标价值及系统能力等指标，对目标对象进行智能筛选和优先排序，以实现效益最大化。主要流程如下：3T/CICC02004—2025a)目标特征标准化：统一多源传感器采集的目标参数格式，归一化处理目标位置、类型、风险等级等异构数据，构建结构化特征数据库，消除不同探测装备的量纲差异与精度偏差；b)多维度价值评估：综合评估目标价值（如核心结点优先级高于普通结点）、时敏性（如运动目标的逃离时间窗口）及体系关联性（目标在对方网络中的拓扑影响力建立动态价值权重模型；c)约束匹配：标注超出系统现有能力范围的目标，识别需要多平台协同的复合型高价值目标，生成目标-能力可行性映射表；d)动态优先级生成：融合目标价值评估结果与约束条件，构建综合优先级评分模型，实时响应环境变化（如新目标出现或原有目标状态突变）并触发优先级动态调整；e)可执行方案输出：生成带时效标记的目标序列（紧急/常规/持续监视），输出包含目标空间分布与关联关系的态势图谱，为任务规划提供结构化输入。4.3.3任务分解任务分解是将高层复杂任务按照逻辑关系、时序约束与资源需求，拆解为一系列原子化、可独立执行或协同完成的子任务的过程。主要流程如下：a)约束建模：明确影响任务执行的自然条件（地形高程/气象参数/电磁环境）与规则约束，构建约束参数矩阵，为任务分解可行性提供依据；b)任务分解：从功能维度（感知/执行/分析）和过程维度（准备/实施/收尾）对总体任务进行分解，生成最小可执行子任务，确保子任务间的逻辑完备性与互斥性；c)唯一性标识：为每个子任务分配全局唯一的编码；d)动态关系绑定：定义子任务间的时序依赖、资源竞争及效果关联，生成任务关系拓扑图。4.3.4装备编组装备编组指根据任务需求、环境约束及无人系统的能力，将无人系统个体动态组合为功能互补的无人群组，以优化任务执行效能的过程。主要流程如下：a)任务需求解析：提取任务目标的核心能力需求（检测精度/运行强度/续航时长等），构建任务-能力匹配矩阵，明确所需无人系统类型、数量及功能组合方式；b)异构能力评估：建立涵盖运动性能、载荷能力、通信带宽等维度的无人系统能力模型，量化个体无人系统的技术参数与协作潜力，生成全局能力特征图谱；c)环境约束建模：集成地理信息、电磁频谱分布、气象条件等环境参数，构建三维动态约束场，识别限制装备部署或任务执行的禁入区/高风险区；d)动态编组策略生成：基于任务需求与资源可用性，生成编组方案；e)冗余安全设计：为关键子任务配置备份装备，设置故障接管阈值与自愈逻辑，降低单点失效引发的级联风险；f)实时效能迭代：嵌入编组效能反馈机制，在线评估当前编组的执行效能，并在效能下降时触发动态重组机制。4.3.5方案生成4T/CICC02004—2025方案生成过程以环境态势和总体目标为基础，结合解析得到的子任务集及任务优先级，生成多个备选决策方案。在此过程中，需综合考虑资源配置、任务时序安排、地理环境约束以及态势变化等关键因素，并通过规则推理或智能算法构建最优行动方案。4.3.6方案优化方案优化是在生成多个备选决策方案后，通过智能算法与动态评估，进一步提升决策方案的可行性、有效性与适应性的过程。其核心是基于态势变化、资源约束调整及任务目标演进，对备选方案进行系统性改进，从而形成更优的决策方案。主要流程如下：a)输入标准化处理：规范环境数据（地形障碍、风险区域范围）、任务需求参数（优先级权重、资源上限）及系统状态（续航能力、通信延迟），消除多源异构数据的量纲差异与精度偏差；b)子任务序列重排：响应实时环境变化（新增限制区域、突发设备故障），对方案执行序列进行在线重排，标记紧急调整项与可延迟优化项，生成增量更新指令集；c)优化策略：根据效能评估结果实施方案改进；d)闭环验证输出：将优化方案注入虚实融合验证环境，通过多场景推演测试其稳定性，输出带版本标签的最终方案。4.4规划调度4.4.1任务分配任务分配是指通过智能优化算法，将任务集动态映射至相应的无人群组，实现任务能力需求、个体执行能力与群组协同约束的最优匹配。核心要求如下：a)任务负载均衡：合理分配任务负载，避免无人群组过度负担或闲置，从而提高整体工作效率；b)协同要求：考虑子任务与多子任务之间的协同需求，确保多个无人群组能够有效协作，避免任务重复或冲突；c)任务需求分析：根据总体目标和任务需求，解析子任务的能力要求（如技能、资源、时空窗）及其依赖关系；d)群组能力评估：评估每个无人群组的能力，确保子任务与无人群组能力之间的匹配；e)优先分配：考虑任务的重要性和紧急程度，确保关键任务能够优先分配；f)动态调整：根据任务执行的实时情况和环境变化，动态调整任务分配，以确保任务的连贯性和成功率；g)任务跟踪反馈：建立任务进度跟踪与反馈机制，实时监测任务执行情况，及时调整任务分配。4.4.2资源调度资源调度是指在一定的约束条件下，基于实时态势感知数据，合理分配和调度有限资源，以最大化资源利用率和任务完成率的过程。通过融合环境感知数据、目标感知数据、任务需求及系统自身状态数据，实现资源分配的动态优化。主要流程如下：a)需求量化与优先级排序：根据任务类型、风险等级与时效性对任务进行优先级划分，明确资源投放重点；b)资源缺口识别与权重分配：对比任务需求与现有资源存量，识别资源短缺类型，并结合风险评估与任务紧迫性，为各类资源需求分配权重；5T/CICC02004—2025c)资源分配方案生成：依据任务优先级、资源属性、环境约束及负载均衡要求，调用预设规则或智能分配算法，生成可行的资源分配方案；d)资源调度执行与动态调整：在环境突变时，触发重调度机制，优先保障关键任务所需资源。4.4.3冲突消解冲突消解是指通过多源态势感知、数据融合、分布式智能决策与动态协同策略，在复杂动态环境中解决无人系统因任务逻辑矛盾或资源竞争占用导致的冲突问题。主要冲突类型见图2。主要流程如下：a)冲突预检测与类型识别：根据系统运行态势，自动识别潜在的冲突风险，包括但不限于时间冲突、资源冲突和任务冲突等、明确冲突的参与装备、触发条件和发生时段，为后续处理提供清晰的判断依据、对冲突类型进行归类与标识，便于系统按类别调用匹配的消解策略模板；b)冲突分析与优先级排序：分析各类冲突对任务执行效率、系统稳定性及关键资源使用的影响、综合考虑任务紧迫度、资源稀缺性及冲突范围等因素，对冲突事件进行优先级排序、建立冲突处理队列，确保优先处置对系统影响较大的关键冲突；c)冲突消解策略生成与执行：针对不同类型的冲突，匹配相应的消解策略，包括时间协调、任务顺序重排、资源重新分配等、根据系统内部协同机制，协调各无人系统行动方案，形成一致的冲突解决动作、消解策略，在不影响主要任务目标的前提下，尽量减少系统改动，确保调整高效、风险可控；d)方案验证与动态调整：在执行前对冲突消解方案进行快速验证，评估其对当前系统运行状态的影响；实施过程中持续监控各无人系统的状态和任务进展，动态评估方案执行效果；若发现新的冲突或原方案效果不佳，自动触发调整机制，进行补充优化，实现冲突处理闭环控制。图2冲突类型4.5重规划4.5.1任务重规划任务重规划是指当环境突变、任务目标调整或无人系统状态异常时，对原有任务分配、优先级及执行逻辑进行动态修正的过程，以确保任务的连贯性和资源的高效利用。主要流程如下：a)异常监测与触发：借助多源传感器实时扫描，识别环境突变、任务异常、装备故障，生成重规划触发事件列表；b)态势评估与任务影响分析：输入触发事件列表、当前任务树、资源占用情况，依据风险等级或任务紧急程度调整任务优先级，明确受影响的子任务及其上下游依赖关系，并评估任务调整后所需的新增资源；6T/CICC02004—2025c)重新规划调度：对任务重组与分配，将任务匹配至具备相应能力的空闲无人系统，输出新的任务分配方案。4.5.2方案重规划方案重规划是指基于实时态势