中国指挥与控制学会会刊 
1 指控智能人机交互的需求分析
1.1 智能化的作战决策需求
1.2 高效、便捷指控操作的需求
现代战场态势瞬息万变,反应时间越短,在作战过程中占据的优势就越大;反应时间过长,则会增加敌方采取发现、规避甚至反击的机会。紧急遭遇情况下,操作人员在嘈杂的环境中,因紧张、精神疲劳等因素极易造成操作失误,导致大大增加操作时间,降低操作效率。指控系统的反应时间由数据处理时间、人机交互时间、武器反应时间等几部分组成,现有技术体系下,数据处理和武器的反应时间大幅提高空间非常有限,而智能人机交互的研究还处于起步阶段,所以便捷高效的人机操控可有效缩短作战反应时间。根据作战任务组织用户人机交互界面,向指挥员呈现关注的信息,根据具体特定需求、特定事件、特定时间、特定方式,向指挥员推送特定的信息,便于指挥员进行决策;或者通过分析平时训练过程中各种态势下记录的系统执行数据,分析操作手的操作习惯以及作战任务执行过程中的上下文信息,自动判断系统要完成的功能,自动对人机交互界面进行调度,提高操作手的操作精度和准度,实施快速指挥。
2 基于MAS的智能人机交互实现方法
2.1 MAS技术
MAS是多智能体集合,利用多智能体之间相互协作,感知并响应环境的变化,并做出主动、理性的行动,通过学习、推理、相互协作解决问题[4]。MAS模型如图1 所示。
MAS能够感知外界的环境信息,随环境、上下文以及语境的变化做出响应;能够与使用者、其他Agent交互沟通和协作;能够按照自由规律独立运行,自主进行判断,根据运行预期进行修正反馈[5]。上述特点使得人们可以有效地利用MAS解决智能人机交互问题,实现指控人机交互界面自动调度、参数智能推荐以及作战信息的智能推送。
2.2 智能人机交互系统架构设计
为了实现指控系统人机交互的智能化、便捷化,需充分继承已有应用子集,利用多种数据库提供的大数据支持下,利用MAS等多智能体之间协调、分析、处理,进而得到一个最优的人机交互处理方案并反馈给指挥员,如图2 所示,主要包括基础设施层、基于MAS的智能交互集与应用子集、作战任务包等三层。
2.3 MAS人机交互子集设计
在上述三层结构中,MAS智能人机交互集的设计是重中之重。在既定的指控系统基础设施、应用子集和各种作战任务前提下,通过设计MAS智能人机交互集,利用多智能体之间以及现有应用子集的协调、处理,最终得到人机交互处理方案。其中任务分解Agent将作战任务根据人机交互需求分解为若干子功能,之后通过功能Agent、意图Agent、上下文分析Agent三部分针对每个子功能建模、分析、迭代匹配进行作战意图预判,并通过交互整合Agent自动对人机交互进行调度输出,自学习Agent是对训练过程进行自我记忆进而实现人机交互的精度和准度。最后下面简单对任务分解Agent、功能模型Agent、意图分析Agent、上下文分析Agent、交互整合Agent、自学习Agent展开设计。
任务分解Agent首先对任务输入进行分析,并根据输入的指令,将战场态势信息、战场环境信息等进行整合分析,利用匹配模型和模型库中已有模型进行匹配,确定与任务关联的子任务,其流程图见图3 。
功能模型Agent以任务分解Agent的输出项为输入,根据子功能的输入、输出以及特性提取特征,与模型库中已有模型的特征进行匹配,确定与任务关联的子任务,一般子任务为指控系统软件应用子集的子类,其流程图见图4 。
意图分析Agent首先根据作战任务和战场态势,明确所处各个作战阶段的输入输出,分析战场态势,并对所处环境等因素进行攻防决策分析,此时需对典型态势库、海洋环境库等进行检索和匹配,根据匹配结果进行作战指令分析,最后通过构建求解意图模型,形成作战意图,移交至上下文分析Agent进行上下文分析,其流程见图5 。
上下文分析Agent根据作战意图及个人偏好分析下一步作战指令,进而形成自适应作战命令,进一步对需要装订的各项参数,根据战场环境、作战态势对参数库中的参数进行检索和匹配,消除冲突,自动给出作战参数,并将输出结果移交给交互整合Agent,其流程见图6 。
交互整合Agent通过对鼠标、键盘、功能键等输入通道的输入信息以及语音、显示器、大屏等输出通道的输出信息进行统一优化整合。对于输入信息,基于时序、通道优先级及使用者的习惯等因素进行句法和词法的整合、分析、检索和匹配,形成确切的作战指令,移交功能子集进行处理。对于输出信息,同样基于时序、通道优先级及使用者的习惯对输出信息进行优化整合,自适应的向指挥员(或操作手)推送特定的指挥信息,其流程见图7 。
3 结束语
本文对舰艇指控系统人机交互现状和需求进行了分析,面向未来的海上信息化作战,为满足高效、便捷作战指控需求,提出了一种基于MAS技术的指控智能化人机交互框架,并开展Agent设计,为未来舰艇指控系统智能化提出了一种有效的解决方案。