郭繼峰，鄭紅星，賈 濤，顏 鵬

(1. 哈爾濱工業(yè)大學(xué)航天學(xué)院，哈爾濱150001；2. 中國(guó)空氣動(dòng)力研究與發(fā)展中心，綿陽621000)

0 引 言

近年來隨著以人工智能、芯片等技術(shù)為代表的科技革新與技術(shù)進(jìn)步，無人系統(tǒng)在遠(yuǎn)程、限制性環(huán)境中的自主行動(dòng)能力得到了較大的提升[1]。無人系統(tǒng)的自主性提升直接降低了無人系統(tǒng)協(xié)同的整體系統(tǒng)復(fù)雜度與作戰(zhàn)人員操作負(fù)擔(dān)，因此無人系統(tǒng)協(xié)同受到了廣泛的關(guān)注，無人系統(tǒng)的應(yīng)用向“自主化、協(xié)同化”發(fā)展的趨勢(shì)突出。

異構(gòu)無人系統(tǒng)通常在功能或性能上可互相補(bǔ)充，從而高效的完成任務(wù)[2-3]。例如無人水面航行器與多個(gè)小型無人機(jī)進(jìn)行協(xié)同信息采集任務(wù)[4]，無人水面航行器為小型無人機(jī)提供了遠(yuǎn)距離的航程，同時(shí)也作為通信基站與信息收集終端，為異構(gòu)系統(tǒng)提供了遠(yuǎn)距離、分布式的通信支持以及信息存儲(chǔ)空間。小型無人機(jī)則使異構(gòu)無人系統(tǒng)具備了快速、靈活的信息收集方式。異構(gòu)無人系統(tǒng)因其在執(zhí)行復(fù)雜任務(wù)中的突出優(yōu)勢(shì)，目前已受到廣泛關(guān)注。

2017年1月，美國(guó)國(guó)防高級(jí)研究計(jì)劃局(Defense advanced research projects agency，DARPA)提出了進(jìn)攻性蜂群使能戰(zhàn)術(shù)(Offensive swarm-enabled tactics，OFFSET)項(xiàng)目[5]，項(xiàng)目計(jì)劃實(shí)現(xiàn)一個(gè)步兵部隊(duì)控制250多個(gè)無人機(jī)與無人地面系統(tǒng)組成的異構(gòu)無人系統(tǒng)在存在著高大建筑、機(jī)動(dòng)、通信受限的城市作戰(zhàn)環(huán)境中進(jìn)行協(xié)同作戰(zhàn)。

2017年12月DARPA發(fā)布了地下挑戰(zhàn)賽(Subterranean Challenge)[6]，又被稱為“Sub-T”挑戰(zhàn)賽，挑戰(zhàn)賽設(shè)置了隧道、地下設(shè)施與網(wǎng)絡(luò)化洞穴三條賽道，參賽團(tuán)隊(duì)需要在賽道內(nèi)執(zhí)行搜索、檢測(cè)等一系列任務(wù)。參賽隊(duì)伍大多通過異構(gòu)無人系統(tǒng)的協(xié)同作為比賽的解決方案。內(nèi)華達(dá)大學(xué)、加州大學(xué)伯克利分校構(gòu)建的CERBERUS系統(tǒng)[7]由四足無人系統(tǒng)、輪式無人系統(tǒng)與多架微小型無人機(jī)組成，該系統(tǒng)配備了多模態(tài)感知系統(tǒng)、以及自組織網(wǎng)絡(luò)通信，能夠在地下環(huán)境中實(shí)現(xiàn)可靠的導(dǎo)航、地圖繪制和目標(biāo)搜索。CoSTAR團(tuán)隊(duì)的成員包括美國(guó)宇航局噴氣推進(jìn)實(shí)驗(yàn)室、麻省理工學(xué)院等機(jī)構(gòu)，團(tuán)隊(duì)提出的“異構(gòu)協(xié)作式彈性地下自主無人系統(tǒng)”[8]涵蓋飛行、滾動(dòng)、彈跳的多模態(tài)移動(dòng)方式，用于極端復(fù)雜地形下的有效機(jī)動(dòng)。其同樣在分布式協(xié)同規(guī)劃、抗干擾網(wǎng)狀通信、魯棒定位等方面進(jìn)行了重點(diǎn)探索。

我國(guó)目前也在積極開展無人系統(tǒng)自主協(xié)同技術(shù)的相關(guān)研究工作，空軍裝備部主辦的“無人爭(zhēng)鋒”挑戰(zhàn)賽以無人機(jī)集群的智能自主協(xié)同為考察重點(diǎn)，包括據(jù)止環(huán)境下的編隊(duì)穿越、無人系統(tǒng)協(xié)同感知與分布式融合等科目，目的是牽引該領(lǐng)域的發(fā)展方向與成果轉(zhuǎn)化應(yīng)用。中國(guó)電子科技集團(tuán)完成了200架固定翼無人機(jī)的編隊(duì)飛行試驗(yàn)，成功測(cè)試包括無人機(jī)編隊(duì)密集起飛、空中編隊(duì)等多種關(guān)鍵技術(shù)?，F(xiàn)目前關(guān)于無人系統(tǒng)自主協(xié)同的研究大多針對(duì)同構(gòu)無人系統(tǒng)，對(duì)于異構(gòu)系統(tǒng)協(xié)同的研究較少。

本文首先將基于異構(gòu)無人系統(tǒng)的規(guī)模與異構(gòu)性強(qiáng)弱對(duì)異構(gòu)無人系統(tǒng)進(jìn)行分類，并以異構(gòu)無人系統(tǒng)班組在城市環(huán)境中的作戰(zhàn)任務(wù)為牽引，梳理異構(gòu)無人系統(tǒng)協(xié)同作戰(zhàn)中面臨的挑戰(zhàn)，隨后將從異構(gòu)無人系統(tǒng)協(xié)同控制架構(gòu)設(shè)計(jì)、異構(gòu)無人系統(tǒng)協(xié)同任務(wù)規(guī)劃與決策等方面闡述異構(gòu)無人系統(tǒng)協(xié)同作戰(zhàn)中的主要關(guān)鍵技術(shù)，最后總結(jié)異構(gòu)無人系統(tǒng)協(xié)同作戰(zhàn)的進(jìn)展與挑戰(zhàn)。

1 異構(gòu)無人系統(tǒng)協(xié)同作戰(zhàn)問題的牽引與分析

1.1 異構(gòu)無人系統(tǒng)的分類

異構(gòu)無人系統(tǒng)協(xié)同的難度與其數(shù)量以及種類密切相關(guān)，異構(gòu)無人系統(tǒng)協(xié)同按照規(guī)?？梢苑譃榇笠?guī)模異構(gòu)無人系統(tǒng)與中小規(guī)模異構(gòu)無人系統(tǒng)。

大規(guī)模異構(gòu)無人系統(tǒng)中異構(gòu)無人系統(tǒng)的數(shù)量范圍在數(shù)十乃至成百上千之間，大規(guī)模異構(gòu)無人系統(tǒng)中，異構(gòu)無人系統(tǒng)種類的提升將造成系統(tǒng)的指揮操作、控制、通信的難度呈現(xiàn)指數(shù)級(jí)別的上升，因此其系統(tǒng)內(nèi)的無人系統(tǒng)種類較少，其本質(zhì)上更趨向于同構(gòu)的無人系統(tǒng)。中小規(guī)模異構(gòu)無人系統(tǒng)中的無人系統(tǒng)數(shù)量較少，數(shù)量上的降低使更多種類的異構(gòu)無人系統(tǒng)協(xié)同成為可能。在戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境中可以通過較多種類異構(gòu)無人系統(tǒng)組成班組、聯(lián)隊(duì)等形態(tài)出現(xiàn)，側(cè)重能力上的互補(bǔ)以執(zhí)行高度復(fù)雜的任務(wù)，其異構(gòu)性較強(qiáng)。鑒于大規(guī)模異構(gòu)無人系統(tǒng)在本質(zhì)上更趨近于同構(gòu)無人系統(tǒng)協(xié)同，因此從中小規(guī)模異構(gòu)無人系統(tǒng)的協(xié)同角度進(jìn)行問題的牽引與分析。

1.2 異構(gòu)無人系統(tǒng)班組與協(xié)同作戰(zhàn)關(guān)鍵問題分析

1.2.1異構(gòu)無人系統(tǒng)班組的概念與城市作戰(zhàn)應(yīng)用設(shè)想

異構(gòu)無人系統(tǒng)班組是由多種異構(gòu)無人系統(tǒng)組成的中小規(guī)模協(xié)同編組，系統(tǒng)通過異構(gòu)資源的互補(bǔ)應(yīng)對(duì)復(fù)雜不確定環(huán)境，實(shí)現(xiàn)對(duì)抗環(huán)境下的靈活戰(zhàn)術(shù)運(yùn)用。城市作戰(zhàn)是異構(gòu)無人系統(tǒng)協(xié)同作戰(zhàn)的一個(gè)重要的典型場(chǎng)景[9]，城市地形復(fù)雜存在高大建筑、地下管網(wǎng)、隧道等特殊環(huán)境，常規(guī)裝備應(yīng)用困難，遠(yuǎn)距離、大規(guī)?；鹆?huì)造成非戰(zhàn)斗人員大量傷亡，不適合在城市地區(qū)使用，大范圍偵察系統(tǒng)受到對(duì)抗性環(huán)境、建筑物遮擋等不利因素影響，功能及效用不易發(fā)揮。通過異構(gòu)無人系統(tǒng)班組進(jìn)行城市作戰(zhàn)是解決上述問題的有效手段。以城市作戰(zhàn)環(huán)境中的異構(gòu)無人系統(tǒng)班組為例，其可由若干個(gè)操作人員、四足無人系統(tǒng)、小型旋翼機(jī)、小型爬行無人系統(tǒng)以及微小型無人系統(tǒng)組成。其中

1)四足無人系統(tǒng)：具備較大的負(fù)載，裝備有視覺、激光雷達(dá)、聲音等傳感器，具備較為完備的感知系統(tǒng)，可搭載其他無人系統(tǒng)在復(fù)雜地形快速移動(dòng)，并且通信能力強(qiáng)，可作為通信網(wǎng)絡(luò)的維持節(jié)點(diǎn)；

2)小型爬行無人系統(tǒng)裝備有紅外熱成像儀、超聲波傳感器，具備一定距離的通信與中繼能力，可以用于管道等狹小區(qū)域的探測(cè)以及潛入偵察；

3)小型旋翼機(jī)裝載有視覺、激光雷達(dá)、超聲波傳感器，具備一定距離的通信與中繼能力，用于環(huán)境的感知、快速偵察與監(jiān)視；

4)微小型無人系統(tǒng)不具備移動(dòng)能力，搭載振動(dòng)與聲音傳感器，可以擔(dān)任通信中繼節(jié)點(diǎn)并對(duì)環(huán)境中的異常信號(hào)進(jìn)行監(jiān)測(cè)，執(zhí)行固定區(qū)域的值守任務(wù)。

如圖1所示樓宇搜索與值守任務(wù)是異構(gòu)無人系統(tǒng)班組在城市作戰(zhàn)中的典型應(yīng)用場(chǎng)景，小型旋翼無人機(jī)負(fù)責(zé)建筑外部環(huán)境的監(jiān)視，微小型爬行無人系統(tǒng)執(zhí)行上樓與目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)，四足無人系統(tǒng)提供近距離的火力支持，在確認(rèn)樓宇安全后，在隱蔽位置布置微小型無人系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)對(duì)樓宇環(huán)境的值守監(jiān)視。

圖1 樓宇搜索與值守任務(wù)Fig.1 Building search and duty tasks

1.2.2城市環(huán)境中異構(gòu)無人系統(tǒng)協(xié)同作戰(zhàn)面臨的挑戰(zhàn)及解決思路

城市環(huán)境中異構(gòu)無人系統(tǒng)協(xié)同作戰(zhàn)同樣面臨許多挑戰(zhàn)，異構(gòu)無人系統(tǒng)異構(gòu)性在帶來系統(tǒng)能力提升的同時(shí)同樣對(duì)異構(gòu)無人系統(tǒng)協(xié)同控制架構(gòu)設(shè)計(jì)、異構(gòu)協(xié)同規(guī)劃決策等技術(shù)上帶來了挑戰(zhàn)，異構(gòu)無人系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)與問題的關(guān)聯(lián)矩陣如圖2所示，作為典型作戰(zhàn)場(chǎng)景的城市作戰(zhàn)因其環(huán)境因素、對(duì)抗條件對(duì)異構(gòu)無人系統(tǒng)的設(shè)計(jì)提出了具有實(shí)際意義的約束。因此，在解決異構(gòu)無人系統(tǒng)協(xié)同作戰(zhàn)問題時(shí)應(yīng)充分考慮其對(duì)于技術(shù)層面的影響，針對(duì)異構(gòu)無人系統(tǒng)協(xié)同作戰(zhàn)的主要技術(shù)問題，提出如下解決思路：

圖2 異構(gòu)無人系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)與問題的關(guān)聯(lián)矩陣Fig.2 Correlation matrix of key technologies and problems in heterogeneous unmanned system

1)構(gòu)建以兼顧“異構(gòu)性、對(duì)抗性、自組織性”為中心的異構(gòu)無人系統(tǒng)協(xié)同控制架構(gòu)。異構(gòu)無人系統(tǒng)的能力差異，以及對(duì)對(duì)抗環(huán)境的適應(yīng)性與自組織性直接影響整體系統(tǒng)的穩(wěn)定性與有效性，因此，架構(gòu)設(shè)計(jì)以異構(gòu)性、對(duì)抗性以及動(dòng)態(tài)自組織性為中心；

2)攻關(guān)以異構(gòu)資源協(xié)調(diào)以及不確定環(huán)境推理為重點(diǎn)的協(xié)同規(guī)劃與決策技術(shù)。異構(gòu)無人系統(tǒng)間的計(jì)算負(fù)載不均衡、計(jì)算速度差異性較大，使得系統(tǒng)一致性行為獲取難度增大。同時(shí)戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境中的不確定因素較多，導(dǎo)致異構(gòu)無人系統(tǒng)對(duì)于環(huán)境的判斷可能存在較大差異，不利于一致行為的達(dá)成。應(yīng)合理協(xié)調(diào)人與無人系統(tǒng)之間的協(xié)同關(guān)系。因此應(yīng)以異構(gòu)資源協(xié)調(diào)以及不確定環(huán)境推理為重點(diǎn)；

3)重點(diǎn)研究以自組織通信鏈路與無鏈路的自然交互手段相結(jié)合的智能交互技術(shù)。異構(gòu)無人系統(tǒng)受到高大建筑、封閉室內(nèi)環(huán)境的遮擋以及電磁干擾等方面的影響，通信鏈路的穩(wěn)定性容易受到影響，在提高通信鏈路帶寬、距離、穩(wěn)定性、自組織性的同時(shí)，應(yīng)考慮通過特殊動(dòng)作、行為等間接的自然交互方式，實(shí)現(xiàn)無人系統(tǒng)之間以及人與無人系統(tǒng)之間的高效通信交互；

4)聚焦適應(yīng)復(fù)雜背景、欺騙式偽裝、遮擋等不利因素的目標(biāo)感知技術(shù)。城市戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境中存在大量、多樣的復(fù)雜背景、光學(xué)特征以及遮擋造成的特征缺失，使得無人系統(tǒng)對(duì)目標(biāo)的檢測(cè)與穩(wěn)定跟蹤比較困難，應(yīng)針對(duì)遮擋、復(fù)雜背景分割、動(dòng)態(tài)目標(biāo)跟蹤等難點(diǎn)問題進(jìn)行重點(diǎn)考慮；

5)著眼于黑暗、煙塵等傳感退化環(huán)境下的魯棒感知技術(shù)。城市戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境，尤其是地下環(huán)境中存在著黑暗、煙塵、潮濕等諸多不利因素，容易造成傳感器的失效與傳感器的退化，導(dǎo)致無人系統(tǒng)喪失有效的環(huán)境感知能力，因此應(yīng)考慮多模傳感器協(xié)同的復(fù)合感知手段，提升退化環(huán)境下的感知魯棒性。

2 關(guān)鍵技術(shù)

2.1 異構(gòu)無人系統(tǒng)的協(xié)同控制架構(gòu)設(shè)計(jì)

異構(gòu)無人系統(tǒng)的協(xié)同控制架構(gòu)是設(shè)計(jì)異構(gòu)無人系統(tǒng)的最基本問題，集中式控制架構(gòu)、分布式控制架構(gòu)、有限集中式控制架構(gòu)是三種最為典型的架構(gòu)[10]。設(shè)計(jì)合理的協(xié)同控制架構(gòu)是解決異構(gòu)無人系統(tǒng)中計(jì)算負(fù)載分配不均衡[11]、通信鏈路穩(wěn)定以及無人系統(tǒng)行為控制等問題的關(guān)鍵。

集中式控制架構(gòu)中存在中央控制單元，異構(gòu)無人系統(tǒng)的感知、狀態(tài)等信息向上匯集到中央控制單元，中央控制單元依據(jù)全局化的信息進(jìn)行統(tǒng)一的行為規(guī)劃[12]。集中式控制架構(gòu)的優(yōu)點(diǎn)在于：1)協(xié)同控制依據(jù)的信息完整;2)行為完全預(yù)測(cè)與受控。其缺點(diǎn)也較為明顯：1)對(duì)中央控制單元的狀態(tài)敏感;2)節(jié)點(diǎn)數(shù)量的增加會(huì)造成整體系統(tǒng)協(xié)調(diào)的性能下降;3)對(duì)通信的依賴性強(qiáng);4)中央控制單元的計(jì)算負(fù)擔(dān)較重;5)節(jié)點(diǎn)對(duì)于環(huán)境變化的反應(yīng)速度較慢。

分布式控制架構(gòu)采用分散的通信與控制形式，系統(tǒng)中并不存在中央控制單元，節(jié)點(diǎn)依據(jù)相互間的信息交互進(jìn)行行為的控制[13]。分布式控制架構(gòu)的優(yōu)點(diǎn)在于:1)其降低了系統(tǒng)對(duì)于某一單個(gè)節(jié)點(diǎn)存續(xù)的依賴;2)充分地利用了各節(jié)點(diǎn)計(jì)算能力;3)對(duì)通信的依賴性較弱;4)節(jié)點(diǎn)對(duì)于環(huán)境的反應(yīng)速度較快;5)節(jié)點(diǎn)數(shù)量的增加不會(huì)造成整體系統(tǒng)性能的明顯下降。分布式控制架構(gòu)的缺點(diǎn)在于：1)難以獲得周圍環(huán)境的完整信息;2)異構(gòu)無人系統(tǒng)的個(gè)體行為受控性弱、難以預(yù)測(cè);3)可能由于信息的不一致造成節(jié)點(diǎn)沖突。

有限集中式控制架構(gòu)并不是一種嚴(yán)格的集中式或者分布式協(xié)同控制架構(gòu)[14]，系統(tǒng)中央控制單元可能存在多個(gè)，異構(gòu)無人系統(tǒng)節(jié)點(diǎn)并不將所有信息反饋給中央控制節(jié)點(diǎn)，而是反饋重要的或者中央控制單元訂制的有限信息。中央控制單元更多的作用是監(jiān)督與協(xié)調(diào)，而非全局式的控制，其是集中式控制架構(gòu)與分布式控制架構(gòu)的一種平衡，意圖在較為全面的協(xié)調(diào)無人系統(tǒng)的同時(shí)，來降低通信、計(jì)算等負(fù)擔(dān)。

2.2 異構(gòu)無人系統(tǒng)協(xié)同任務(wù)規(guī)劃與決策

異構(gòu)無人系統(tǒng)的協(xié)同任務(wù)規(guī)劃與決策問題要在優(yōu)化總體目標(biāo)、滿足任務(wù)相關(guān)約束與異構(gòu)無人系統(tǒng)能力以及功能等方面約束的前提下，實(shí)現(xiàn)人與異構(gòu)無人系統(tǒng)間任務(wù)的合理分配以及異構(gòu)無人系統(tǒng)的行為規(guī)劃，獲得高效可靠實(shí)現(xiàn)任務(wù)的解決方案。其本質(zhì)上可以視作最優(yōu)決策或動(dòng)態(tài)決策問題。對(duì)應(yīng)于異構(gòu)無人系統(tǒng)的協(xié)同控制架構(gòu)其也可以分為集中式與分布式協(xié)同任務(wù)規(guī)劃與決策兩種類型。

2.2.1集中式任務(wù)規(guī)劃與決策

最優(yōu)的集中式解決方案很難獲得，因?yàn)樗鼈冃枰u(píng)估大量候選解決方案以保證最優(yōu)化。目前解決集中式任務(wù)規(guī)劃問題的主要方法集中在精確式與啟發(fā)式方法[15]。精確式方法在處理較小規(guī)模問題時(shí)可以獲得最優(yōu)的解，但是其計(jì)算復(fù)雜度受問題規(guī)模的影響較為嚴(yán)重。啟發(fā)式方法目的是在可接受的計(jì)算時(shí)間內(nèi)獲得問題的次優(yōu)解。

1)精確式求解方法

文獻(xiàn)[16]提出一種有界的最優(yōu)規(guī)劃方法以解決存在優(yōu)先級(jí)、同步等時(shí)序約束情況下的多無人系統(tǒng)任務(wù)規(guī)劃問題。文獻(xiàn)[17]提出了一種同時(shí)選擇異構(gòu)無人機(jī)裝載的傳感器與路線的問題模型，并通過列生成方法有效的解決了此問題。文獻(xiàn)[18]針對(duì)團(tuán)隊(duì)定向問題提出了一種分支定界算法，算法允許解決100個(gè)任務(wù)目標(biāo)的實(shí)例。文獻(xiàn)[19]提出一種分支-定價(jià)-切割算法用于解決具有時(shí)間窗約束的異構(gòu)車輛路線規(guī)劃問題。文獻(xiàn)[20]提出了一種基于凸優(yōu)化理論的有人/無人機(jī)協(xié)同系統(tǒng)的航跡規(guī)劃方法，分別基于有人機(jī)與無人機(jī)的任務(wù)特點(diǎn)設(shè)計(jì)了航跡規(guī)劃器與編隊(duì)規(guī)劃器，對(duì)兩規(guī)劃器模型進(jìn)行近似與凸化，并利用凸優(yōu)化算法進(jìn)行求解。

2)啟發(fā)式方法

啟發(fā)式方法不能提供理論上的保證，但是通過大量的實(shí)驗(yàn)證明了其有效性。文獻(xiàn)[21]通過對(duì)異構(gòu)無人機(jī)協(xié)同任務(wù)規(guī)劃問題的分析，將權(quán)重策略與多目標(biāo)進(jìn)化算法相結(jié)合，引導(dǎo)初始解的分布以解決大規(guī)模問題難以收斂的問題。文獻(xiàn)[22]利用遺傳算法對(duì)異構(gòu)無人機(jī)的偵察、打擊、驗(yàn)證一體化任務(wù)問題進(jìn)行了算法設(shè)計(jì)，并基于兩階段隨機(jī)規(guī)劃模型解決了隨機(jī)速度擾動(dòng)時(shí)解的穩(wěn)定性問題。文獻(xiàn)[23]提出了一種啟發(fā)式任務(wù)分配與全排列序列規(guī)劃方法，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法能有效地解決規(guī)模較大的問題。文獻(xiàn)[24]重點(diǎn)研究了城市環(huán)境下異構(gòu)無人系統(tǒng)協(xié)同運(yùn)輸?shù)娜蝿?wù)調(diào)度與路徑規(guī)劃問題。

2.2.2分布式任務(wù)規(guī)劃與決策

分布式規(guī)劃方法通過分別部署于各異構(gòu)無人系統(tǒng)中，團(tuán)隊(duì)中的節(jié)點(diǎn)全部參與計(jì)算，通過信息的交互，實(shí)現(xiàn)一個(gè)統(tǒng)一的目標(biāo)。分布式規(guī)劃方法中分布式約束優(yōu)化和基于市場(chǎng)協(xié)商的方法是兩種主流方法。

1)基于分布式約束的方法

異構(gòu)無人系統(tǒng)的協(xié)同任務(wù)規(guī)劃問題可以被建模為分布式約束優(yōu)化問題[25]，精確求解分布式約束優(yōu)化問題是NP-hard的[26]，因此max-sum等近似求解方法得到了廣泛的關(guān)注。文獻(xiàn)[27]將無人機(jī)分隊(duì)協(xié)同收集災(zāi)難現(xiàn)場(chǎng)實(shí)時(shí)航空?qǐng)D像問題構(gòu)建成分布式約束優(yōu)化問題，并使用完全異步和分散的max-sum算法進(jìn)行求解。文獻(xiàn)[28]重點(diǎn)關(guān)注在重大災(zāi)害時(shí)，來自多個(gè)機(jī)構(gòu)的多個(gè)異構(gòu)人系統(tǒng)組成團(tuán)隊(duì)來協(xié)同處理災(zāi)害任務(wù)問題，其將它作為分布式約束最優(yōu)化問題來進(jìn)行建模并通過max-sum算法來解決。文獻(xiàn)[29]針對(duì)任務(wù)及無人系統(tǒng)存續(xù)狀態(tài)動(dòng)態(tài)變化的問題，提出了一種結(jié)合分支定界的快速max-sum方法以加快規(guī)劃的速度。

2)基于市場(chǎng)協(xié)商的方法

在分布式任務(wù)規(guī)劃算法中，基于市場(chǎng)協(xié)商的方法相較于其他方法更為受到關(guān)注?；谑袌?chǎng)協(xié)商的方法需要通信來共享出價(jià)和結(jié)果，一致性捆綁算法可有效減少通信需求。文獻(xiàn)[30]基于擴(kuò)展的一致性捆綁算法(CBBA)來求解動(dòng)態(tài)環(huán)境中異構(gòu)無人系統(tǒng)協(xié)同問題，擴(kuò)展算法在保持原算法魯棒收斂性的同時(shí)，對(duì)任務(wù)的有效時(shí)間窗、燃料成本和無人系統(tǒng)能力的異質(zhì)性都做出了適當(dāng)?shù)奶幚?。文獻(xiàn)[31]提出了一種集群自組織的方法，該方法既不依賴于全局知識(shí)，甚至它不需要無人系統(tǒng)進(jìn)行通信。

2.3 智能交互技術(shù)

2.3.1無人系統(tǒng)之間的交互技術(shù)

異構(gòu)無人系統(tǒng)之間的團(tuán)隊(duì)成員可以基于兩種方式進(jìn)行交互。一種是通過通信鏈路進(jìn)行直接的信息交互[32]，第二種則是通過線索來進(jìn)行間接的信息交互[33]。也就是說一個(gè)無人系統(tǒng)通過觀察另一個(gè)無人系統(tǒng)的線索來進(jìn)行交互，線索可以通過約定特殊的動(dòng)作、標(biāo)記或者推斷而獲得。在無法保持穩(wěn)定、頻繁的通信時(shí)，基于線索的交互方式是一種有效的補(bǔ)充方式，可提升交互的魯棒性。

文獻(xiàn)[34]在無先驗(yàn)的環(huán)境信息以及通信鏈路的條件下，通過基于線索的交互方式實(shí)現(xiàn)了多無人系統(tǒng)的區(qū)域覆蓋任務(wù)，并驗(yàn)證了算法的魯棒性。文獻(xiàn)[35]提出了一種基于生物的協(xié)同策略，無人系統(tǒng)可以通過在重要位置上進(jìn)行標(biāo)記以縮短路徑長(zhǎng)度。文獻(xiàn)[36]研究了類似于飛行動(dòng)作、蜜蜂的搖擺等運(yùn)動(dòng)信號(hào)作為傳遞信息的手段，在確定性協(xié)議框架下，實(shí)現(xiàn)了無人系統(tǒng)間的高效交互。文獻(xiàn)[37]研究了由兩個(gè)子群組成的異構(gòu)無人系統(tǒng)群在室內(nèi)環(huán)境下自組織協(xié)同導(dǎo)航的問題，實(shí)現(xiàn)僅基于線索的指令交互與導(dǎo)航。文獻(xiàn)[38]研究了基于線索的交互方式在極端簡(jiǎn)單化的無人系統(tǒng)中的應(yīng)用，其使用多個(gè)ePuck機(jī)器人以及一個(gè)帶有1500個(gè)嵌入式射頻識(shí)別標(biāo)簽的地板作為線索介質(zhì)，成功的完成了全局最優(yōu)的導(dǎo)航地圖的建立。

2.3.2人與異構(gòu)無人系統(tǒng)之間的交互技術(shù)

人在與異構(gòu)無人系統(tǒng)之間的交互中承擔(dān)著監(jiān)督與控制的任務(wù)，并扮演著不同的角色，主要包括：任務(wù)計(jì)劃、教學(xué)、監(jiān)控、干預(yù)和學(xué)習(xí)。文獻(xiàn)[39]將這些角色按順序描述為:1)在任務(wù)開始之前對(duì)任務(wù)計(jì)劃的制定;2)以特定的方式指導(dǎo)計(jì)算機(jī)執(zhí)行特定的任務(wù);3)監(jiān)視無人系統(tǒng)以確保任務(wù)的正確執(zhí)行;4)必要時(shí)干預(yù)調(diào)整無人系統(tǒng)的自主運(yùn)行;5)從觀察與交互中學(xué)習(xí)，以改善交互手段或計(jì)劃的制定。

文獻(xiàn)[40]考慮了在軍事行動(dòng)中人與無人車輛之間的接口類型與交互方案，以增強(qiáng)操作員監(jiān)督多個(gè)無人車輛的能力。文獻(xiàn)[41]提出一種稱作“Flying Frustum”的三維空間接口，它可以在地形的物理模型上使用筆交互來控制半自主無人飛行器，并將信息流定位到物理模型上。文獻(xiàn)[42]在無人機(jī)飛行路徑生成中使用手勢(shì)與語音兩種自然語言交互接口，并與鼠標(biāo)等傳統(tǒng)交互方式進(jìn)行了對(duì)比，分析表明自然語言接口是傳統(tǒng)接口的良好替代品。文獻(xiàn)[43]利用加速度計(jì)和陀螺儀對(duì)手勢(shì)指令進(jìn)行感知，然后利用logistic回歸模型對(duì)手勢(shì)指令進(jìn)行分類。結(jié)果表明，該系統(tǒng)可以作為一個(gè)自然界面，幫助操作者指導(dǎo)無人飛行器的行為。

2.4 目標(biāo)感知技術(shù)

目標(biāo)感知技術(shù)是異構(gòu)無人系統(tǒng)協(xié)同作戰(zhàn)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，是異構(gòu)無人系統(tǒng)理解環(huán)境并對(duì)目標(biāo)進(jìn)行控制與影響的前提，目標(biāo)感知技術(shù)涵蓋目標(biāo)檢測(cè)、目標(biāo)跟蹤、目標(biāo)識(shí)別、目標(biāo)行為理解與分析等內(nèi)容，其中目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤是進(jìn)行識(shí)別、行為理解與分析的基礎(chǔ)，并且在有人參與且計(jì)算資源限制的情況下，異構(gòu)無人系統(tǒng)可以通過數(shù)據(jù)的壓縮傳輸將目標(biāo)識(shí)別、行為理解與分析等中高層任務(wù)交由人來完成。因此重點(diǎn)從目標(biāo)檢測(cè)與目標(biāo)跟蹤兩部分進(jìn)行展開。

2.4.1目標(biāo)檢測(cè)

目標(biāo)檢測(cè)的目標(biāo)是將復(fù)雜背景進(jìn)行分割，去除無關(guān)的信息，提取任務(wù)相關(guān)的前景目標(biāo)，實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確的目標(biāo)分類與定位，按照處理手段的不同其可以被分為基于背景建模與前景建模的目標(biāo)檢測(cè)方法。

1)基于背景建模的目標(biāo)檢測(cè)方法

基于背景建模的目標(biāo)檢測(cè)方法通過同一無人系統(tǒng)采集的不同時(shí)間的背景信息或來自其他無人系統(tǒng)采集的同一時(shí)間段的背景信息，通過對(duì)比差分，提取前景信息。文獻(xiàn)[44]針對(duì)復(fù)雜環(huán)境下前景目標(biāo)檢測(cè)的背景建模問題。提出了一種結(jié)合光譜、空間和時(shí)間特征來描述背景外觀的貝葉斯框架與基于學(xué)習(xí)的方法來適應(yīng)漸變和突變的背景變化。文獻(xiàn)[45]針對(duì)動(dòng)態(tài)背景、光照變化、偽裝等復(fù)雜場(chǎng)景中的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)問題，提出了一種具備魯棒性的背景減法技術(shù)，減少了動(dòng)態(tài)背景、光照變化以及偽裝等因素對(duì)結(jié)果的影響。

2)基于前景目標(biāo)建模的目標(biāo)檢測(cè)方法

基于前景目標(biāo)建模的目標(biāo)檢測(cè)方法，其可以分為兩個(gè)階段，即離線訓(xùn)練與在線檢測(cè)。相較于基于背景建模的目標(biāo)檢測(cè)方法對(duì)環(huán)境的適應(yīng)能力更強(qiáng)，通過合理的特征選取以及分類器設(shè)計(jì)，可以取得較好的目標(biāo)檢測(cè)效果。文獻(xiàn)[46]提出了空間失配核方法，使其可以捕獲圖像中視覺關(guān)鍵字之間的空間依賴關(guān)系。文獻(xiàn)[47]提出了一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的三維點(diǎn)云目標(biāo)檢測(cè)方法，其在KITTI基準(zhǔn)上證明了方法的有效性，并且表明在基于激光和視覺的方法中，三層以下的Vote3Deep模型的性能突出。文獻(xiàn)[48]提出了一種基于域適應(yīng)Faster RCNN的復(fù)雜背景目標(biāo)檢測(cè)方法，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明與經(jīng)典的Faster RCNN相比，模型的檢測(cè)精度得到整體性的提升，并且提升了對(duì)小樣本數(shù)據(jù)集與低質(zhì)量圖像的檢測(cè)精度。

2.4.2目標(biāo)跟蹤

目標(biāo)跟蹤是基于初始時(shí)間序列中的目標(biāo)的大小、顏色、紋理、位置、速度等信息，對(duì)后續(xù)時(shí)間序列中該目標(biāo)的特征進(jìn)行匹配，實(shí)現(xiàn)目標(biāo)大小、位置等特征的預(yù)測(cè)。其主要難點(diǎn)在于解決環(huán)境的變化、遮擋、快速運(yùn)動(dòng)、尺度變化等因素對(duì)于目標(biāo)跟蹤的影響。按照處理過程的不同，可以分為生成式跟蹤方法與判別式跟蹤方法兩種。

1)生成式目標(biāo)跟蹤方法

生成式目標(biāo)跟蹤方法基于當(dāng)前圖像與目標(biāo)的相似度匹配劃定跟蹤區(qū)域，不對(duì)背景信息與目標(biāo)信息進(jìn)行分類，在目標(biāo)被遮擋或發(fā)生變化的情況或目標(biāo)運(yùn)動(dòng)較快的情況中容易產(chǎn)生目標(biāo)的丟失。文獻(xiàn)[49]提出了一種結(jié)合紋理和顏色特征的自適應(yīng)mean shift算法，克服被跟蹤對(duì)象對(duì)雜波干擾、光照變化以及背景的影響敏感的問題。文獻(xiàn)[50]在跟蹤算法中加入加權(quán)背景信息以增強(qiáng)方法的魯棒性。

2)判別式目標(biāo)跟蹤方法

判別式目標(biāo)跟蹤方法將目標(biāo)跟蹤視作一個(gè)二分類問題，基于目標(biāo)與背景環(huán)境的特征對(duì)圖像進(jìn)行分類，以深度學(xué)習(xí)等方法進(jìn)行分類器的訓(xùn)練，由于其同時(shí)考慮了背景與目標(biāo)的雙重信息，其效果一般較好。文獻(xiàn)[51]提出了一種適合于有效地進(jìn)行廣義Hough變換的隨機(jī)森林方法，提高了廣義Hough變換在目標(biāo)檢測(cè)中的跟蹤性能。文獻(xiàn)[52]等通過使用完全概率相關(guān)向量機(jī)生成滿足高斯分布的觀測(cè)值來直接估計(jì)目標(biāo)區(qū)域的位移。文獻(xiàn)[53]提出了一種用于飛機(jī)跟蹤的快速深度學(xué)習(xí)跟蹤網(wǎng)絡(luò)，并通過遷移學(xué)習(xí)來彌補(bǔ)飛機(jī)目標(biāo)跟蹤中的樣本量較小的問題。

2.5 環(huán)境感知技術(shù)

環(huán)境感知技術(shù)是無人系統(tǒng)與外界環(huán)境進(jìn)行自主交互的關(guān)鍵，其內(nèi)涵是指無人系統(tǒng)依靠自身裝載的傳感器實(shí)現(xiàn)對(duì)周圍環(huán)境與自身狀態(tài)的感知。重點(diǎn)討論地形感知、語義建圖兩個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié)。

2.5.1地形感知

無人系統(tǒng)基于視覺、激光雷達(dá)、超聲波等外部傳感單元提取周圍環(huán)境的特征信息，可以為無人系統(tǒng)提供環(huán)境中障礙距離、角度、尺度等直觀感知信息，同時(shí)可基于IMU、氣壓計(jì)等內(nèi)部傳感單元實(shí)現(xiàn)對(duì)自身狀態(tài)的感知，進(jìn)而獲取較為全面的直觀環(huán)境信息。然而在城市、地外行星等復(fù)雜環(huán)境中僅僅依靠障礙距離、角度、尺度等直觀信息無法保證無人系統(tǒng)的安全導(dǎo)航，例如外觀平整的地面，可能由于松軟、泥濘等因素導(dǎo)致無人系統(tǒng)無法通信，因此有必要對(duì)地形進(jìn)行精確的感知，地形感知可主要分為地形分類與地形重構(gòu)兩方面。

1)地形分類

哈爾濱工業(yè)大學(xué)航天學(xué)院針對(duì)基于視覺或激光雷達(dá)的環(huán)境感知技術(shù)無法完全的預(yù)測(cè)地形的可穿越性及缺少對(duì)地形的軟硬程度等物理特性的判斷的問題，提出了一種基于輪地相互作用引起的車輛結(jié)構(gòu)三維振動(dòng)的地形分類方法[54]:首先通過無人車的慣性測(cè)量單元獲取不同地形下無人車測(cè)得的加速度信息。然后，學(xué)習(xí)已知地形的振動(dòng)特征，移動(dòng)實(shí)驗(yàn)平臺(tái)與傳感器布置方式如圖3所示,利用快速傅里葉變換將標(biāo)記的三軸振動(dòng)矢量變換為頻域，然后通過歸一化得到訓(xùn)練特征向量，采用改進(jìn)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，得到振動(dòng)與地形類型之間的映射關(guān)系。最后，對(duì)混凝土、草地、砂、礫石和混合料五種環(huán)境進(jìn)行了分類試驗(yàn)。經(jīng)過20次隨機(jī)測(cè)試實(shí)驗(yàn)，分類精度在88.99%～100%范圍內(nèi)，實(shí)現(xiàn)了無人車行進(jìn)過程中對(duì)地形的分類及軟硬程度的判斷。

圖3 Jackal移動(dòng)實(shí)驗(yàn)平臺(tái)與傳感器布置Fig.3 Jackal mobile experiment platform and sensor layout

2)地形重構(gòu)

地形重構(gòu)問題在無人系統(tǒng)領(lǐng)域被廣泛關(guān)注。文獻(xiàn)[55]提出了一種利用低空立體視覺圖像序列建立高分辨率地形高程圖的方法。文獻(xiàn)[56]針對(duì)行星漫游器地形相關(guān)導(dǎo)航中的地形匹配問題，提出一套三維地形特征提取匹配方法，仿真結(jié)果表明，對(duì)于激光雷達(dá)獲取的三維地形數(shù)據(jù)，方法在特征重復(fù)檢出率和正確匹配率方面性能較好。文獻(xiàn)[57]提出了一種利用移動(dòng)機(jī)器人和激光測(cè)距儀生成城市環(huán)境緊湊三維地圖的方法。

哈爾濱工業(yè)大學(xué)航天學(xué)院針對(duì)基于視覺和激光雷達(dá)的地形測(cè)量受到強(qiáng)烈光照和沙塵暴等環(huán)境影響的問題，提出了一種振動(dòng)/陀螺耦合地形估計(jì)方法[58]，通過對(duì)測(cè)量不確定度和運(yùn)動(dòng)不確定度的分析，推導(dǎo)出地形更新模型，并進(jìn)行了仿真與實(shí)物測(cè)試，室外地形重構(gòu)結(jié)果如圖4所示，表明基于振動(dòng)/陀螺耦合的地形估計(jì)方法可以有效的重構(gòu)地形紋理。

圖4 室外地形重構(gòu)結(jié)果Fig.4 Results of outdoor terrain construction

2.5.2語義建圖

同步定位與建圖技術(shù)也被稱為SLAM技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了傳感信息向物理環(huán)境空間模型的轉(zhuǎn)換，并通過環(huán)境特征實(shí)現(xiàn)了自身位姿的同步估計(jì)，語義建圖是在幾何與外形地圖的基礎(chǔ)上進(jìn)行語義的分割，獲得環(huán)境中障礙類別等更為高層的環(huán)境信息，實(shí)現(xiàn)更為豐富的環(huán)境理解。

文獻(xiàn)[59]提出了一種新的基于區(qū)域的目標(biāo)檢測(cè)器設(shè)計(jì)方案，它能有效地整合來自掃描窗口局部模型和全局外觀提供的信息，對(duì)人或其他具備關(guān)節(jié)動(dòng)物的語義分割中獲得了很好的性能。哈爾濱工業(yè)大學(xué)航天學(xué)院針對(duì)退化環(huán)境中視覺傳感器可能受到功能限制的問題，提出了基于視覺/觸覺融合的語義地圖構(gòu)建方法，語義融合實(shí)現(xiàn)框架如圖5所示，主要由三部分來實(shí)現(xiàn)語義的融合，分別為基于視覺的語義建圖、基于振動(dòng)觸覺的地形分類以及兩者的融合，該方法使無人系統(tǒng)即使在視覺失效的情況下，通過振動(dòng)觸覺依然可以提供有限范圍內(nèi)的地形認(rèn)知精度。

圖5 語義融合實(shí)現(xiàn)框架Fig.5 The framework of semantic fusion

3 進(jìn)展與挑戰(zhàn)

異構(gòu)無人系統(tǒng)通過系統(tǒng)間功能、性能的差異互補(bǔ)，可以執(zhí)行由單一或同構(gòu)無人系統(tǒng)難以執(zhí)行的復(fù)雜任務(wù)。協(xié)同控制架構(gòu)設(shè)計(jì)、協(xié)同任務(wù)規(guī)劃與決策技術(shù)、智能交互技術(shù)、目標(biāo)感知技術(shù)、環(huán)境感知技術(shù)作為異構(gòu)無人系統(tǒng)協(xié)同作戰(zhàn)的關(guān)鍵技術(shù)，在自主無人系統(tǒng)、多機(jī)器人系統(tǒng)、無人機(jī)蜂群系統(tǒng)等多個(gè)相關(guān)技術(shù)領(lǐng)域受到了廣泛的研究與關(guān)注。在此基礎(chǔ)之上，異構(gòu)無人系統(tǒng)協(xié)同作戰(zhàn)對(duì)其提出了新的技術(shù)需求。結(jié)合異構(gòu)無人系統(tǒng)協(xié)同作戰(zhàn)的技術(shù)需求與相關(guān)關(guān)鍵技術(shù)的研究現(xiàn)狀，對(duì)異構(gòu)無人系統(tǒng)的相關(guān)技術(shù)進(jìn)展與面臨的挑戰(zhàn)進(jìn)行如下總結(jié)：

1)協(xié)同控制架構(gòu)設(shè)計(jì)方面，協(xié)同控制架構(gòu)設(shè)計(jì)是多機(jī)器人系統(tǒng)、無人機(jī)蜂群系統(tǒng)、異構(gòu)無人系統(tǒng)等存在多平臺(tái)協(xié)同的復(fù)雜系統(tǒng)需要解決的共性問題。雖然集中式控制架構(gòu)、分布式控制架構(gòu)、有限集中式控制架構(gòu)等典型架構(gòu)已被提出，但研究偏重理論層面，實(shí)際應(yīng)用中涉及的相關(guān)問題并未深入結(jié)合。異構(gòu)無人系統(tǒng)協(xié)同控制架構(gòu)的設(shè)計(jì)在其基礎(chǔ)上更應(yīng)關(guān)注系統(tǒng)魯棒性、計(jì)算效率與負(fù)載均衡、整體性能優(yōu)化等更為具體的實(shí)際問題。

2)協(xié)同任務(wù)規(guī)劃與決策方面，對(duì)于異構(gòu)無人系統(tǒng)協(xié)同作戰(zhàn)，其面臨的環(huán)境存在高度的不確定性，傳感器噪聲、硬件損傷、通信干擾等因素都會(huì)對(duì)系統(tǒng)的整體性能造成影響，目前相關(guān)研究對(duì)于不確定、對(duì)抗環(huán)境下的協(xié)同任務(wù)規(guī)劃與決策研究有待深入，通過不確定性推理、智能學(xué)習(xí)等手段使異構(gòu)無人系統(tǒng)具備不確定條件下的高度自主性與靈活性將是一個(gè)具有挑戰(zhàn)性的問題。

3)智能交互方面，人與無人系統(tǒng)以及無人系統(tǒng)之間的交互方式有直接交互與間接交互兩種。通過通信設(shè)備直接進(jìn)行系統(tǒng)交互已經(jīng)得到了諸多學(xué)者的廣泛的研究與關(guān)注。通過約定動(dòng)作、標(biāo)記等基于線索推斷的間接交互目前研究相對(duì)薄弱，目前缺乏基本理論的支撐。間接交互在遠(yuǎn)距離交互、通信干擾等直接交互受限環(huán)境下可以作為系統(tǒng)交互的有效支撐，其基本理論、系統(tǒng)設(shè)計(jì)等方面存在廣闊的研究前景與技術(shù)挑戰(zhàn)。

4)目標(biāo)感知方面，目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤是異構(gòu)無人系統(tǒng)實(shí)施對(duì)環(huán)境與目標(biāo)干預(yù)的前提，目前相關(guān)研究往往針對(duì)特定場(chǎng)景下、特定目標(biāo)的檢測(cè)與跟蹤，對(duì)于開放式、自然環(huán)境下的普適性目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤研究較為薄弱，開展開放式、自然環(huán)境下的非特定目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤具有較為突出的實(shí)際意義。

5)環(huán)境感知方面，基于視覺、激光雷達(dá)、GPS等傳感器的無人系統(tǒng)環(huán)境感知是目前的研究熱點(diǎn)，其相關(guān)理論與技術(shù)受關(guān)注度較高?？紤]異構(gòu)無人系統(tǒng)協(xié)同作戰(zhàn)所處的復(fù)雜環(huán)境存在煙塵、黑暗、潮濕等退化條件，將嚴(yán)重影響傳感器的性能，開展結(jié)合非常規(guī)傳感器的退化環(huán)境感知問題研究，可以作為環(huán)境感知的有效支撐，有助于提升復(fù)雜環(huán)境下的感知魯棒性。

總體來說，異構(gòu)無人系統(tǒng)協(xié)同作戰(zhàn)相關(guān)技術(shù)在取得一定成果的同時(shí)也存在著許多問題，需要進(jìn)一步的研究完善。

4 結(jié) 論

本文以異構(gòu)無人系統(tǒng)班組城市作戰(zhàn)為牽引，提出了異構(gòu)無人系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)、異構(gòu)無人系統(tǒng)協(xié)同規(guī)劃與決策、通信交互、目標(biāo)感知、環(huán)境感知等關(guān)鍵技術(shù)，同時(shí)指出應(yīng)重點(diǎn)考慮異構(gòu)無人系統(tǒng)的機(jī)動(dòng)方式、機(jī)動(dòng)性能、通信能力、計(jì)算能力等異構(gòu)性，以及其作戰(zhàn)環(huán)境中的目標(biāo)遮擋、黑暗、煙塵、通信間斷等不確定性、對(duì)抗性對(duì)異構(gòu)無人系統(tǒng)的影響。針對(duì)上述關(guān)鍵技術(shù)的研究現(xiàn)狀與特點(diǎn)進(jìn)行了闡述，最后明確了異構(gòu)無人系統(tǒng)協(xié)同作戰(zhàn)的進(jìn)展與挑戰(zhàn)。