据悉，近年来美国陆军不断尝试寻找一款新型无人机系统，要求性能优于现役的RQ-7“影子”无人机，特别强调低噪声水平和垂直起降能力。随着测试的消息不断被曝光，4款候选无人机的神秘面纱慢慢被揭开!

RQ-7“影子”无人机

在揭秘候选无人机之前，我们先来简单地了解下RQ-7“影子”无人机。

RQ-7“影子”无人机是美国研制装备的一种轻型侦察无人机。该机体积小，重量轻，使用灵活，可以用C-130运输机运送至需要的部署地区。该无人机是上世纪90年代的设计，目前已累计飞行时长超百万小时。

RQ-7是“影子”系列当中最新的无人机系统，享有“陆军的眼睛”之美称，可以让陆军指挥官在作战中“第一发现，第一了解，第一行动”。

这架无人机的主要有效载荷是以色列飞机工业POP 300插入式光学有效载荷，它由一个前瞻性红外摄像机、一个带有可选择的近红外滤光器和一个激光指针的白天电视摄像机组成。全套系统包括飞机、任务载荷模块、地面控制站、发射与回收设备和通讯设备。满负荷系统可连续执行任务72小时。

RQ-7可以探测到距离美陆军旅战术作战中心125千米以外的目标，可在8000英尺的高空全天候侦察到3.5千米倾斜距离内的地面战术车辆。

虽然“影子”无人机的美名远播全球，也多次入选全球最先进无人机排行榜，但噪声大却成为制约其进一步发展的瓶颈。因此，寻找候选无人机也就被提上了日程。

四款候选无人机角逐激烈

根据美国陆军的未来垂直起降现代化计划，“影子”无人机的替代品被称为“未来战术无人机”(FTUAS)，将比“影子”无人机更安静、更小型化、更容易运输和部署。此外，美国陆军还希望新型无人机能够部署在直升机上，采用“空中发射”的方式。

美国陆军表示，未来的新型侦察无人机能够利用集群效应来探测、诱骗、干扰雷达和通信系统，实施网络攻击、欺骗和干扰GPS，以及动态交战。

根据曝光的资料，目前有四款候选无人机正在进行角逐。它们分别为德事隆公司的Aerosonde HQ、马丁无人机及诺斯罗普格鲁曼的V-Bat垂直起飞无人机、Arcturus UAV生产的JUMP 20无人机以及L-3哈里斯的 FVR-90无人机。

德事隆公司的Aerosonde HQ是一种弹射发射和网络回收无人机系统，该系统最近正在尤马进行测试。官员们指出，该系统相对安静，这是一个关键卖点。德事隆公司在其网站上称，该系统设计用于陆地和海基远征作战，配备了15小时飞行的多智能有效载荷和便携式设备，并在高海拔地区拥有出色的光学设备。

对于垂直起降的要求，4款无人机中的3型都选择了固定翼+四旋翼的复合翼布局形式，在满足垂直起降要求的同时，也兼顾了固定翼无人机的航时长、速度高、距离远等优势。

相对特别的是V-Bat无人机，采用“尾坐式”，涵道螺旋桨在起降阶段提供垂直升力，固定翼飞行阶段则是作为推进动力。凭借独特的设计，V-Bat自亮相之时就一直关注度颇高，频频参与美军多军兵种的测试试验，包括作为水面舰艇的舰载无人机。

而JUMP 20无人机，是这4型无人机中体型最大的，翼展18英尺(5.48米)，重量为210磅(95千克)，相对有着更大的载荷能力和航程，其燃油、可用有效载荷总和约为60磅，通过灵活调整燃料与任务载荷，具备9~15小时的长续航能力。

不过，无人机平台的硬件性能只是方面之一，软件层面的“无人机-有人机”协同能力也是“下一代战术无人机”的核心性能。

而对于无人机协同作战能力需具备哪些关键技术呢？我们一起来看一下：

有人机与无人机执行协同任务时,一方面要充分利用无人机的优势;另一方面也要充分利用有人机飞行员的智慧和综合判断能力,排除干扰,在复杂条件下指挥和协调无人机完成作战任务，要实现有人机与无人机之间的快速，无缝的连接，涉及的关键技术主要有:交互控制技术，协同态势感知,协同目标分配，协同航路规划技术毁伤效能评估技术和智能决策技术。

有人/无人机的交互控制技术

有人机和无人机在执行任务过程中承担不同职责，通过相互之间的数据，信息交互，实现任务的协同整个协同任务过程中，有人机操作人员不仅要接收来自地面的指挥控制信息，执行本机作战任务，还要根据战场情况指挥控制无人机，这大大增加了有人机操作人员的工作负担，设计简单有效的有人无人机协同交互控制方式,将为任务的完成提供有力保障，这类交互可采用不同的手段来实现,比如语音文本，图形等。然而，无论采用何种方式，都必须定义一套完整的指令集,以便于交互信息在无人机端的识别,理解，执行以及在机间数据链中的传输协同任务指令集包含以下3个方面;有人机任务命令集，无人机指令集以及指令编码指令集的设计应该满足:完备,简约,规范的要求,为实现有人/无人机之间方便快捷的交互奠定基础。

有人/无人机协同态势感知

有人/无人机协同态势感知是对时间与空间纵深内各元素的感知领悟,以及对它们的企图,即将发展的状态趋势的理解，协同态势感知通过以下步骤完成：利用各种传感器获取所有可以得到的信息，理解获得信息中对我态势有利的信息，估计态势可能发展的方向,假定它不受外力影响,评价外来因素对预测的影响。有人无人机编队通过态势感知中获得的信息优势,利用战场的绝对知识从而采取正确的决策和行动。态势感知的方法有基于性能的方法，主观性方法以及问卷或询问性方法。在复杂的环境中,性能的方法缺乏敏感性和诊断价值,主观法没有意识到它们所获得的信息可能丢失从而缺乏精确性,而问卷方法由于某些未曾考虑事件的发生导致调查的有效性下降。Endsley提出了一种直接的基于态势感知全球评估技术的询问式方法，在问讯中随机冻结仿真,询问的结果与冻结仿真的态势进行比较,比较结果使得态势感知的自我评价和观察评估技术更趋客观。

协同目标分配方法

协同目标分配指为有人/无人机协同一致完成任务,考虑各种约束条件,对飞机分配攻击目标,确定打击目标的武器，进行武器配置和编队配置,确定目标的打击点/方向以及有人机与无人机协同的武器投放区域等有人/无人机协同目标分配是组合优化问题,是一类NP难题，这类问题的求解主要有两种思路,一是精确搜索,如穷举法;另一种是启发式搜索,在搜索过程中加入一定启发因子，指导搜索向一个比较小的范围内进行，如模拟退火，禁忌搜索,神经网络和遗传算法等等无论哪一种思路,巨大的计算代价始终是NP问题的一个难以克服的难点。目前,一些新的方法和理论也被用来解决此类目标分配问题，如Hopfield神经网络,满意决策理论,蚁群算法,拍卖理论,市场调配理论等并且还显示一定的有效性。

有人/无人机协同航路规划技术

有人/无人机协同航路规划，是在有人/无人机协同目标分配方案的基础上，规划出各飞机可行的有效的协同航路，数学规划是一类多阶段决策过程的最优化方法。数学规划方法最近的应用是解决了ROSAT卫星的观测任务规划问题。Denton等人在用数学规划计算三维最优路径时，把三维最优路径分解成水平方向和垂直方向分别进行计算，较好地解决了维数灾难问题混合整数线性规划(MILP)法，通过分解任务分配和路径规划问题,同时将飞行器动力模型在允许范围内线性化处理,构造一个整数线性规划模型来处理规划问题。A*算法生成飞机的飞行航路，通过使包含危险和航路长度的代价函数最小，得到简单的二维航路。D*优化算法在不断地知识学习中，应用图论技术持续地修正路径和有效地生成一条新的优化路径，可以实现实时的动态路径重规划。Voronoi图表由于构造算法简练,几何意义明确而广泛应用于求解机器人和飞行器路径规划问题。在人工智能方法求解任务规划问题中，除了启发式搜索法和专家系统法以外，还有神经网络法,模糊控制法，遗传算法等。

毁伤效能评估技术

目标毁伤效果评估是指对目标实施攻击后，对目标的毁伤效果进行的综合评价，根据评估的结果,指挥员可以判断已实施的火力打击是否达到预期的毁伤效果，是否需要再次打击,对于节约武器资源和抓住战机有着重要的意义，无人战斗机在机载武器攻击目标的同时对战场进行监视,并利用电视摄像机或全景照相机对目标进行拍摄,对拍摄到的杀伤效果进行分析。由于无人战斗机可能受到地面防空设施的攻击,所以有人驾驶飞机需要对总体攻击效果以及本方的损伤状况进行评估。

智能决策

战场环境的瞬息万变产生了大量的信息，客观上需要飞行员根据战场信息的变化，及时,准确地制定和调整编队中无人战斗机的作战方案,但是,在实际战场环境中,飞行员在心理上和生理上都很难胜任这样繁重的工作，因此需要一套高智能化水平的智能决策系统辅助飞行员进行战术决策。

对于新无人机的地面控制站要能够飞起来，可以直接通过“阿帕奇”“黑鹰”等直升机的机组人员来空中操控。

美国陆军官员表示，他们计划在2020财年对这4种候选系统进行测试，并在全国主要基地、陆军国家训练中心和联合预备训练中心对士兵进行评估。在最终报告公布后，官员们希望在2021年选出一个RQ-7“影子”的继任者。

现代战争中,由于战场环境的瞬息万变,打击一些稍纵即逝的目标和时间敏感的目标已经成为作战的关键，以往的作战流程已经不能满足要求,需要在侦察到目标后且在其重新隐蔽之前,立即作出判断,对其进行打击具备侦察/打击一体化能力的无人战斗机可以及时地向其发现的目标发动攻击,不需要其他武器平台的支援,提高了攻击的反应时间和打击目标的准确性,而且在数据链遭到破坏的情况下仍然能够对目标实施打击，未来无人战斗机的发展必将是要在大力提高无人机的自主程度以及打击时敏目标上下功夫。目前我国对于无人机作战方面的研究也越发重视，有不少企业为了助力无人机事业发展，专为科研人员开发出先进的无人机集群研发平台，省去不必要的底层搭建工作，有效提高开发效率，更系统更全面的对无人机方面进行多方位研究。

已经开发好的无人机集群平台，可提供先进的光学定位系统、激光定位系统、GPS、RTK等多种定位平台，定位系统覆盖面积可根据客户要求定制。

平台接口丰富、开放性强，用户不需要掌握太多的底层编程技术即可完成算法的修改和验证。支持C、C++、Python、ROS、Matlab/Simulink等多种编程环境，提供完善的二次开发接口。

室内无人控制平台还可提供多种无人机，还可以根据需求集成光流、激光定高，差分GPS等传感器，实现在室内和室外的精确定位，导航和控制；为了便于客户的进一步开发，提供了无人控制平台相关的二次开发接口。

支持多种集群通信系统（如：WIFI、数传、等多种集群通讯方式）。

可提供无人机编队飞圆形、空间8字、空间螺旋，队形变换，从跟随、空地协同等无人机编队例程。这些例程完全开源。多种视频教程由浅入深地为用户讲解实验的原理、步骤、目标等，并附有相应的配套例程代码，方便用户快速掌握、理解。

平台开放性高，接口丰富。可以很方便地进行二次开发。还可根据用户的实际需求定制整个系统平台，并提供相应的技术支撑和详细的例程和说明书指导。满足用户的个性化和差异化需求，使平台更加契合用户的使用特点和习惯，提升体验感和交互率，减少用户熟悉平台的时间成本，大大提高用户的开发效率和体验。研发平台可以配套无人系统仿真研发平台。

研发平台所有的例程都可以在仿真平台中模拟仿真。可以软件在环仿真，硬件在环仿真，实现仿真和实物开发有机结合。可以在实测之前通过仿真测试验证算法的可靠性和有效性，然后无缝切换到本集群研发平台。大大提高研发效率。

平台应用方面：可用于无人系统的动态建模和控制研究、运动规划、避障控制、多信息融合、编队控制、多智能体协调控制、无人系统自主控制等方面。

无人作战飞机是20世纪90年代中期出现的一种新的武器系统概念，发展无人战斗机的最终目的是在人不干预或极少干预的条件下，自主完成作战任务 ，所以提高无人机智能化，自主性是未来无人机技术研究的关键所在。