吕品
摘 要：近年来，随着军用、民用科技的迅速发展，其相关领域的自动化程度越来越高。而在自动化领域，载体的自主定位、對周围环境的智能感知是重要的技术保障。《定位与导航》课程是自动化专业的专业课程，主要介绍定位、导航相关技术。然而，该课程授课内容目前没有跟踪最新的定位与感知方式。针对于此，本文分析了军用、民用科技发展对智能感知的需求，并相应地提出了《定位与导航》课程的授课改进意见。
关键词：智能感知 自主定位 定位与导航
中图分类号：G642 文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2018）07（c）-0225-02
智能感知指的是通过传感器对载体自身进行定位，并对目标物进行测量与认知[1]。近年来，随着物联网、无人驾驶、共享经济的发展，对智能感知技术提出了越来越高的要求。物联网是要将每个物体进行联网，其核心技术之一是对网络中的每个物体进行定位。无人驾驶是汽车行业未来的重要发展方向，需要对周围环境进行智能感知。共享经济是对物品进行共享使用的一种经济模式，其实现的前提之一即是需要对物品进行定位。
为了适应新兴科技的产生与变革，贯彻创新驱动发展的方针，国家发布了“中国制造2025”的战略计划。而教育部为了储备相应人才，于2017年推出了高等学校的新工科建设计划，目的是探索符合中国国情的工程教育新模式。
《定位与导航》课程是属于高校自动化专业的一门专业课，其主要讲授航空、航天、航海以及车辆等多种载体的定位技术与方法。在21世纪前，定位技术主要服务于军方，民用定位需求较少。由于该课程设立较早，因此课程内容主要围绕军用导航技术开展。近年来，随着导航民用技术的不断发展，需要结合实际需求，在课程中对相关技术进行介绍与演示，以使学生能够学习到前沿知识。
1 军民新型智能感知技术
智能感知是一项军民共用的共性技术。在军用方面，其涉及对战机、战车、军舰等载体自身的定位，以及对敌方目标的感知。在民用方面，其应用领域更为广泛：车辆定位、无人机定位、行人导航、人脸识别等，均涉及到了定位与感知的相关技术。
1.1 军用领域对智能感知的需求
卫星导航系统凭借其全球性、连续性、高精度，是目前应用最广的导航系统，例如，美国的GPS，我国的北斗。卫星导航系统属于无线电导航方式，其通过太空中的卫星对地发射无线电信号，载体通过接收机接收信号并对自身进行定位，该种导航方式易受外界干扰。在现代战争中，卫星导航系统这种弱点容易被利用，造成严重后果。例如，在2011年与2017年，伊朗通过干扰与模拟卫星导航信号，诱捕了美国两架无人机。
随着战争对抗性增强，要求导航具有更强的自主性与可靠性。DARPA（Defense Advanced Research Projects Agency），美国国防高级研究计划局，是隶属于美国国防部的行政机构，主要负责研发军事高新技术。近年来，DARPA制定了多项卫星导航拒止环境下的导航发展规划[2]。卫星导航拒止，指的是由于自然或人为因素，卫星导航系统无法使用的环境。
2014年，DARPA启动了轻质小型自动化（Fast Lightweight Autonomy，FLA）计划，目的为提高小型无人机在GPS拒止环境中执行自主飞行任务的能力。2016年，麻省理工学院完成了FLA项目首飞，其研发的小型旋翼飞行器达到了20m/s的飞行速度。2017年，FLA项目进行了避障飞行测试。试验飞行器中搭载了惯性传感器、激光雷达、视觉传感器等多类传感器，实现了自主避障飞行。2018年，FLA项目进行了室内自主感知、路径规划飞行测试。
2015年，DARPA启动了拒止环境下联合作战（Collaborative Operations in Denied Environment ，CODE）计划，旨在提高GPS拒止环境下的多无人机编队的自主协作能力。2016年，CODE项目完成了仿真论证，其通过仿真模拟了多架无人机编队，并实现了仿真环境下的多无人机自主协作。2018年，CODE项目进行了飞行测试，完成了编队飞行、避开禁飞区、GPS拒止环境下相对导航、动态路径规划等任务。
1.2 民用领域对智能感知的需求
在民用方面，随着现代化社会的发展，各类行业对智能感知也提出了越来越迫切的需求。无人驾驶汽车是近年来新兴的产业，其属于智能汽车的一种，通过传感器与算法实现无人驾驶的目的。在无人驾驶中，自主定位与环境感知是其重要的两项技术。自主定位指的是对汽车的实时位置进行估计，通常采用惯性传感器、GPS以及视觉传感器实现。惯性传感器、GPS目的是提供车辆的绝对位置，视觉传感器是为了测量相对车道线的相对位置，为车道线定位提供保障。环境感知指的是需要对车辆周围的其他车辆、行人、路标等进行辨识，从而为车辆的后续控制提供参考。
近年来，民用无人机得到了较大的发展，以大疆科技为代表的企业以代表了国际无人机行业的最高水平。民用无人机被广泛应用于娱乐摄影、精准农业、物流运输、交通监测、资源勘探等领域[3]，而准确的定位与感知技术则是其成功执行任务的前提。例如，在精准农业中，为了得到准确的位置，需要采用差分GPS技术；在电力巡查中，为了能够准确跟踪电缆，视觉巡线是一种较好的解决方案；在洞穴勘察中，超声波、激光测距技术是无人机避障的有力保障。
家用机器人是指为家庭服务的特种机器人，其可提供运输、清洗、监护等服务。对于机器人，其若想实现与人的互动，必然需要感知人类的位置、行为、甚至情绪。而且，机器人在执行任务的过程中需要对自身进行定位，并对周围障碍进行感知。目前，机器人常用的传感器包括视觉传感器、激光雷达、轮速传感器等。
2 定位与导航课程改进与实践
通过上文分析，可以看出无论在军用还是民用领域，对载体自身的定位，以及对周边环境的感知均是一项重要的共性技术。这要求在《定位与导航》课程中，需要结合军民需求，讲授相应的理论知识，并结合实际应用实例进行分析。针对于此，对该课程的讲授提出以下建议。
2.1 调整、完善授课内容
在目前的《定位與导航》课程中，其授课内容主要围绕惯性导航、卫星导航、无线电导航等传统的导航方式。而在智能感知时代，其出现的许多新型导航方式没有包含在授课内容中。主要包括以下几类：基于固定设施的导航、视觉导航、激光雷达导航、穿戴式导航。基于固定设施的导航，指的是需要预先架设固定设备，以作为导航的参考基准，例如运动捕捉系统、超宽带定位、wifi定位等。视觉导航，指的是通过机器视觉原理，对载体的位置、姿态进行估计。在激光雷达导航中，通过激光雷达传感器对周围环境的点云信息进行感知，从而进一步确定载体自身位置。穿戴式导航是利用智能穿戴设备，如智能手表、智能头盔、智能鞋、智能眼镜等，安装微型导航传感器，从而对行人进行导航。需要结合这些新型的导航技术，对现有课程内容进行补充。然而，由于上述技术较为前沿，目前还未有与之相关的教材。因此，教师在准备课程时，需要结合相关的学术论文、网络资料进行整理。
2.2 结合工程实际，进行项目讲解与实物演示
定位与导航是一门面向工程的专业课程，为了让学生能够做到学以致用，在授课的时候需要结合实际进行讲解。一方面，产教融合，结合实际的工程项目对相关内容进行阐述。例如，在讲解视觉导航时，可以结合无人机、无人车中的视觉导航方案。另一方面，在教学中采用模具直观、实物直观的方式，令学生对学习对象有直观的认识。例如，为更好的讲解穿戴式导航设备，作者团队研发了基于智能头盔、智能鞋的穿戴式设备，在教学中取得了良好效果。
3 结语
军用、民用技术的发展对智能感知提出了更高的需求：在军用领域，作战平台在拒止环境下的自主导航、环境感知是现代战争的重要技术；在民用领域，广域范围内的定位、环境的智能认知是未来的发展方向。《定位与导航》作为相关课程，需要从授课内容、授课形式上进行相应调整与改进，以适应时代的发展。
参考文献
[1]赵艳芝，张瑞敏.物联网中的智能感知[J].科技视界， 2016，43（12）：249.
[2]王慧哲，曾庆化.基于因子图的无人机全源导航关键技术研究[J].导航与控制，2017，16（2）：1-5.
[3]Pin Lyu， Yasir Malang.Autonomous cyanobacterial harmful algal blooms monitoring using multirotor UAS [J]. International Journal of Remote Sensing， 2017，38（8-10）：2818-2843.
