有人机与无人机协同，是指一架或一架以上的有人机与一架或一架以上的无人机，组成一定队形并存在指挥协同关系的一种混合编队形式，用于遂行各类作战任务。
近年来，无人机(unmanned aerial vehicle，UAV)发展迅速，作为新型作战力量，已从传统的侦察监视、水文气象等信息支援和信息保障领域，向具有攻击和杀伤能力的火力打击方向发展，在未来战争中将承担更加重要的作战任务。随着无人机技术的发展和无人机装备数量的增加，这种新型作战力量如何真正融入作战体系，并在未来战争中充分发挥体系作战的优势，成为各国争相研究的一个重要课题。然而面对日趋复杂和激烈的战场环境，以及战术任务的多重性与复杂性，无人机很难独自完成高强度对抗的作战任务。因此，根据未来战争对无人机的作战任务需求，结合有人机、无人机的作战特点，在信息化、网络化、智能化、体系对抗作战环境下，采取有人机和无人机编队协同作战，将实现有人机与无人机之间及整个作战体系之间信息和资源的共享，以及各自优势的充分发挥，对于提高整个系统的作战效能，具有重大的军事应用价值。
在混合编队中，无人机可以是性能较高的、功能较全面的大型无人机，也可以是性能较低、功能较为单一的小型无人机，无人机与有人机之间通过战术通用数据链进行信息交互，共同构成一个完整团队。两者编队协同作战，除延续了原有作战编队的部分特征外，还大大拓展了原有编队的形式与内涵，既面临使用挑战(如建立系统协同模式、协同规则等)，也面临技术挑战(如系统有效连接的技术群)。有人机与无人机实现协同作战的基础，是具备简洁有效的无人机控制能力的有人机平台、拥有一定自主能力的无人机以及高效且可靠的数据链系统的组合。
随着无人机技术的发展和无人机装备数量的增加及广泛使用，如何将无人机与传统的有人驾驶飞机协同使用，充分发挥各自的优势，成为国内外研究的重要课题。协同决策问题是控制科学与工程学科的研究热点，是有人机与无人机协同作战指挥控制的关键技术之一。在有人机与无人机的协同控制过程中，有人机操作员应避免直接介入无人机的底层控制系统，将更多的认知资源用于处理高层次的规划、决策和管理等任务，这种在控制领域从更低层次的技能行为向更高层次的认知行为的转变被称为“监督控制”模式；同时，由于有人机与无人机协同的异构性特征，在协同决策过程中，需要遵循特定的协同机制，既要有效利用有人机操作员的认知能力，提高对战场态势的理解、分析、判断和预测能力，又要充分发挥无人机智能决策系统在感知、运算、存储等方面的巨大潜力。
在认知科学、信息科学、控制科学和人工智能技术融合交叉且迅猛发展的时代背景下，人与自主智能系统协同问题研究的需求变得越来越迫切。因此，本书针对未来有人机与无人机协同决策技术的发展趋势，提出了有人机与无人机有限干预式和认知智能交互式两种协同决策机制，并分别介绍了具体的模型建立和方法实现过程。全书内容分为8章：第1章介绍了研究背景、意义与国内外研究现状；第2章介绍了有限干预式协同决策机制；第3章介绍了有限干预式协同决策模型；第4章介绍了认知智能交互式协同决策机制；第5章介绍了有人机操作员工作负荷与认知负荷评估模型；第6章介绍了基于认知智能交互的人机协同态势评估与威胁评估模型；第7章介绍了基于认知智能交互的人机协同任务分配与航路规划模型；第8章介绍了基于认知智能交互的有人机与无人机协同决策仿真系统。
本书为作者近年来在该领域研究成果的总结，回应了研究的热点问题，反映了最新的研究进展和趋势；技术、方法和模型力求与实际装备水平和应用场景紧密结合，充分反映了有人机与无人机协同中“人在回路中”和“人在回路上”的主要特征。
在信息科学、控制科学、认知科学和人工智能技术融合交叉且迅猛发展的时代背景下，人与自主智能系统协同问题研究的需求变得越来越迫切。基于有人机与无人机协同决策技术的发展趋势，本书内容聚焦有人机与无人机协同决策中“人在回路”的主要特征，提出了有人机与无人机有限干预式和认知智能交互式两种协同决策机制，重点研究了有限干预式协同障碍规避、威胁规避和攻击决策模型，有人机操作员工作负荷与认知负荷评估模型，认知智能交互式协同态势评估、威胁评估、任务分配、航路规划模型和决策仿真系统等问题。本书可供指挥控制及智能决策系统设计、分析、研制和应用领域的科研人员和工程技术人员阅读和使用，也可供高等院校信息类相关专业的研究生、教师参考。
第1章 绪论 11.1 研究背景及意义 11.1.1 研究背景 11.1.2 研究意义 21.2 国内外发展现状 51.2.1 有人机与无人机协同作战发展现状 51.2.2 有人机与无人机监督控制技术发展现状 91.2.3 有人机与无人机协同决策技术发展现状 111.2.4 模糊认知图模型理论研究发展现状 12第2章 有人机与无人机有限干预式协同决策机制分析 162.1 基于有限干预的无人机自主决策问题描述 162.2 基于有限干预的无人机自主等级 172.3 无人机层次化自主决策模型框架 182.4 有人机有限干预触发策略与介入方式 202.4.1 有限干预触发策略 202.4.2 有限干预介入方式 212.5 无人机自主等级调节机制 222.5.1 自主等级的评估方法 232.5.2 自主调整的维度 252.5.3 无人机可变自主模型 272.6 有人机与无人机有限干预式协同决策运行调度机制 282.7 本章小结 30第3章 有人机与无人机有限干预式协同决策模型 313.1 有人机与无人机有限干预式协同决策任务描述 313.2 有人机与无人机协同障碍规避决策模型 323.2.1 无人机障碍规避动作层次划分 323.2.2 无人机障碍规避决策的FCM模型 333.2.3 障碍规避的有人机有限干预决策模型 353.3 有人机与无人机协同威胁规避决策模型 363.3.1 无人机威胁规避动作层次划分 363.3.2 无人机威胁规避自主决策FCM模型 363.3.3 威胁规避的有人机有限干预决策模型 383.4 有人机与无人机协同攻击决策模型 393.4.1 无人机攻击决策动作层次划分 413.4.2 无人机自主攻击决策FCM模型 413.4.3 协同攻击的有人机有限干预决策模型 473.5 有人机与无人机有限干预式协同决策仿线 有人机与无人机协同障碍规避决策仿线 无人机威胁规避任务案例仿线 无人机目标攻击任务案例仿线章 有人机与无人机认知智能交互式协同决策机制分析 704.1 认知智能交互式协同决策机制模型框架 704.1.1 情境觉知层 714.1.2 决策推理层 714.1.3 执行干预层 724.2 有人机操作员认知负荷评估 734.2.1 常用的评估方法 744.2.2 基于SVM的分类原理 774.3 无人机智能情绪模式 784.3.1 无人机智能情绪模式定义 784.3.2 无人机智能情绪模式FCM模型 794.3.3 案例分析 834.4 本章小结 85第5章 有人机操作员工作负荷和认知负荷评估模型 865.1 有人机操作员工作负荷评估模型 865.1.1 基于飞行任务的工作负荷实验 865.1.2 实验仪器设备 865.1.3 眼动、生理指标选择及采集 895.1.4 眼动、生理数据处理 905.2 有人机操作员认知负荷评估模型 965.2.1 N-back任务 965.2.2 基于N-back任务的认知负荷评估实验 975.2.3 基于N-back任务的实验软件与仪器设备 985.2.4 眼动、脑电指标选择与采集 995.2.5 眼动、脑电数据处理 1025.3 有人机操作员工作负荷和认知负荷评估模型优化 1115.3.1 模型分析 1115.3.2 组合分类器设计 1145.3.3 分类结果验证及对比 1165.4 本章小结 124第6章 认知智能交互式人机协同态势评估与威胁评估模型 1256.1 基于认知智能交互的人机协同决策任务想定 1256.2 基于认知智能交互的人机协同态势评估模型 1266.2.1 协同态势评估定义与模型结构 1266.2.2 基于IFCM的认知智能交互式协同态势评估建模方法 1276.2.3 认知智能交互式协同态势评估模型 1296.2.4 案例仿线 基于认知智能交互的人机协同威胁评估模型 1376.3.1 协同威胁评估分析 1376.3.2 认知智能交互式协同威胁评估模型结构 1386.3.3 基于IFCM和遗传算法的威胁评估建模方法 1396.3.4 认知智能交互式协同威胁评估模型 1406.3.5 案例仿线章 认知智能交互式人机协同任务分配与航路规划模型 1487.1 认知智能交互式人机协同任务分配模型 1487.1.1 协同任务分配问题分析 1487.1.2 认知智能交互式人机协同任务分配模型结构 1497.1.3 认知智能交互式人机协同任务分配模型 1497.1.4 案例仿线 认知智能交互式人机协同航路规划模型 1557.2.1 协同航路规划问题分析 1557.2.2 认知智能交互式人机协同航路规划模型结构 1557.2.3 认知智能交互的协同航路规划模型 1557.2.4 案例仿线章 认知智能交互式有人机与无人机协同决策仿线 认知智能交互式人机协同决策仿线 有人机与无人机协同飞行控制仿线 飞行操纵杆数据采集与处理 1668.2.3 仿线8.4.2 仪器仪表子系统 1738.5 仿线（本文编辑：王芳）一起阅读科学!科学出版社│微信ID：sciencepress-cspm专业品质 学术价值原创好读 科学品味科学出版社视频号
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