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| 內容簡介： |
本书为”无人机系统特征技术系列”之一，本书基于双层“观察一判断一决策一行动(OODA)”任务回路，围绕内回路的多机自主协同，外回路的人机智能协同展开研究，全面介绍了无人机一有人机协同控制的基础理论与方法，重点包括协同控制体系与协同模式、协同态势理解与预测评估、协同意外事件响应与处理、多机自主协同决策与规划、多机自主协同飞行控制、动态任务分配与监督控制、面向任务的综合仿真验证等内容。
本书可供智能自主无人系统技术、无人/有人协同系统技术、多无人系统协同技术领域的研究人员、工程技术人员参考使用，也可作为高等院校相关专业的参考书。
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| 關於作者： |
沈林成，1965年生，国防科技大学智能科学学院教授、博士生导师。历任机电工程与自动化学院院长、智能科学学院院长、研究生院院长等职。长期从事智能无人系统和飞行器任务规划教学科研工作，担任国务院学位委员会第七届、第八届学科评议组成员，第五届全国工程专业学位研究生教育指导委员会委员，国家空管专家咨询委员会委员，装备发展某专业组组长，国防973项目技术首席科学家。先后承担国防973、演示验证、型号研制等国家和军队重大科研项目20余项，授权国防/发明专利20余项，出版专著/译著10余部，发表SCI论文50余篇，EI论文100余篇，获军队/省部级科技奖—等奖2项（排名第1）、二等奖3项，荣立二等功1次、三等功1次。
牛轶峰，1979年生，国防科技大学智能科学学院教授、博士 生导师，无人系统首席教授。主要从事智能无人系统自主协同控制教学科研工作。担任中国自动化学会UAS自主控制专委会副主任、普及工委会副主任，人工智能学会模式识别专委会委员，航空学会制导导航与控制分会委员，装备发展某专业组办公室主任，军科委某专家组专家，《GNC》《无人系统技术》《无人机》编委。主持和参加国防973、国家自然科学基金、装备预研等国家/军队重点项目20余项。获军队/省部级科技奖一等奖1项、三等奖1项，获国家级教学成果二等奖1项，出版专著/译著10部，联合发起国际自主无人系统大会系列活动，发表论文100余篇，获授权发明专利20余项，先后入选校“青年拔尖人才”“领军人才”培养计划。荣立三等功1次。
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| 目錄：
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第1章 无人机-有人机协同控制研究综述
1.1 背景与意义
1.1.1 研究背景
1.1.2 基本概念
1.1.3 主要挑战
1.2 无人机-有人机协同的关键问题
1.2.1 “人在回路上”的自主协同控制体系结构
1.2.2 人-机系统能力匹配
1.2.3 人-机协作的态势感知与理解一致性
1.2.4 按需即时信息传递与智能化信息分发
1.2.5 对抗条件下意外事件响应与不确定性实时规划
1.2.6 多平台协同行为自同步、自学习能力
1.3 无人机-有人机协同技术的发展现状与趋势
1.3.1 国外项目研究情况
1.3.2 国外技术研究现状
1.3.3 国内研究发展情况
1.3.4 发展趋势
参考文献
第2章 无人机-有人机协同控制体系与协同模式
2.1 无人机-有人机协同任务模式
2.1.1 以有人机为主体，无人机配合
2.1.2 以无人机为主体，有人机协助
2.1.3 无人机与有人机双向互补互动
2.2 基于工作流的OODA协同控制流程分析与建模
2.2.1 影响协同模式的相关要素
2.2.2 基于工作流的协同控制流程分析
2.2.3 基于工作流的OODA协同控制领域建模
2.3 无人机-有人机协同控制与互操作标准规范
2.3.1 无人系统互操作性概念研究
2.3.2 无人机-有人机协同控制流程分析
2.3.3 无人机-有人机系统互操作标准规范
2.4 无人机-有人机协同控制体系结构设计
2.4.1 互操作条件下无人机-有人机协同作战体系
2.4.2 无人机-有人机协同系统架构设计
2.4.3 基于多智能代理的协同控制体系结构
2.5 本章小结
参考文献
复杂条件下无人机-有人机协同态势感知
3.1 环境复杂度分析与人机共享态势
3.1.1 环境复杂度分析
3.1.2 人-机共享态势理解
3.2 复杂环境下无人机-有人机协同目标检测识别
3.2.1 融合显著性信息的物体性检测方法
3.2.2 基于部件模型的小样本目标识别方法
3.2.3 复杂背景下人机协同多目标检测方法
3.3 面向协同态势感知的目标状态滤波融合
3.3.1 多机协同无环境信息条件下自适应交互多模型无迹粒子滤波融合
3.3.2 多机协同有环境信息条件下变结构多模型粒子滤波
3.3.3 人机协同交互式学习的人在回路图像目标跟踪
3.4 面向编队协同空面任务的战场态势评估及可视化
3.4.1 弹炮混编威胁空间建模
3.4.2 态势评估与战术决策分析
3.4.3 基于深度学习的空面任务态势评估
3.5 本章小结
参考文献
第4章 无人机-有人机协同意外事件处理策略
4.1 意外事件分层分类协同决策体系结构
4.1.1 意外事件跨认知层次协同处理机制
4.1.2 基于知识库的意外事件分层映射方法
4.2 意外事件特征建模与响应策略
4.2.1 意外事件特征聚类分析与建模
4.2.2 典型意外响应策略
4.2.3 意外事件一响应行为知识库构建
4.3 意外事件实时检测与识别方法
4.3.1 异常事件的主动检测与监控
4.3.2 其他手段的意外事件实时检测
4.4 意外事件在线推理与决策方法
4.4.1 基于规则的匹配映射响应
4.4.2 基于动态贝叶斯决策理论的策略推理
4.4.3 未建模意外人机协同决策与自学习方法
4.5 本章小结
参考文献
第5章 不确定条件下多机自主协同决策与规划
5.1 无人机-有人机协同规划与多机协同策略生成
5.1.1 无人机-有人机协同任务规划框架
5.1.2 概率模型检测下多无人机协同策略在线合成
5.1.3 仿真实验与分析
5.2 对抗环境下多机多目标协同行为决策方法
5.2.1 基于时变贝叶斯网络的编队空面任务战术决策建模
5.2.2 基于时变贝叶斯网络的编队空面任务战术决策推理
5.3 动态不确定环境下多机协同实时任务规划
5.3.1 多无人机协同对地攻击问题分析
5.3.2 基于分层优化的多无人机多目标协同攻击轨迹规划
5.3.3 仿真试验验证
5.4 多机协同目标跟踪规划与运动导引方法
5.4.1 多无人机协同Standoff跟踪问题
5.4.2 多无人机协同Standoff跟踪导引方法
5.5 本章小结
参考文献
第6章 同构／异构多机编队自主协同飞行控制
6.1 面向长僚机编队的在线运动规划与控制方法
6.1.1 离散时间左平凡化达朗贝尔一庞德里亚金模型
6.1.2 基于离散时间DP模型的变分最优控制问题
6.1.3 基于C／FD—GMRES的变分最优控制问题滚动求解
6.1.4 基于李群变分最优控制的无人机运动规划
6.1.5 基于微分几何与SE(3)的几何编队会合方法
6.2 基于类鸽群规则的多机编队可扩展性控制方法
6.2.1 编队控制问题描述
6.2.2 类鸽群规则与编队可扩展性
6.2.3 类鸽群规则下的收敛速率分析
6.2.4 可扩展性与收敛速率仿真验证
6.3 不确定通信下多机编队协同行为一致性控制方法
6.3.1 恒定不确定通信下同构网络编队控制
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