無人系統免疫智能技術

無人機10086

2020年12月29日 16:27

郭雷1,2，袁源3,*，喬建忠1，余翔1

1. 北京航空航天大學自動化科學與電氣工程學院，北京 100083 2. 北京航空航天大學大數據精準醫療高精尖創新中心，北京 100083 3. 西北工業大學航天學院，西安 710072

關鍵詞：免疫機制; 無人系統; 免疫智能; 自愈控制; 免疫控制; 自身耐受性

摘要：傳統的無人系統人工智能技術重點研究人腦思維、感知和肌電反應等領域的科學發現和技術實現。免疫反應是生物體在面臨病毒、細菌和天敵時保持生存和健康的獨特生理機制，是智能系統技術研究領域的嶄新視點。受動物應對病毒侵襲、環境劇變、天敵威脅等不利態勢的免疫反應、保護自我和進化機制啟發，提出無人系統在包含攻擊、干擾、拒止、封鎖、損傷、故障和博弈等惡劣環境和對抗模式下的生存安全問題，建立無人系統免疫智能技術的一般框架，架設無人系統和生物體之間免疫機制的橋梁。主要內容包括無人系統免疫智能技術的基本概念、反應機理、關鍵技術和研究框架，并分別從感知與診斷、適應與激勵、學習與進化等技術層面進行了問題描述。最后，對免疫智能技術的未來研究方向和應用領域進行了展望。

1 研究背景與意義

2020年新型冠狀病毒的爆發對人類健康造成了嚴重威脅, 提高人類對于新型病毒的免疫能力和自愈能力已經成為醫學和生物學家近期的主要任務。動物在億萬年進化中, 面對病毒侵襲、環境劇變、天敵侵害、種群競爭等紛繁多樣的挑戰, 依靠自身和群體的能力保證了物種的生存與進化, 其中的病原識別、免疫、自愈和進化能力是抵抗病毒、治愈病痛、戰勝天敵、適應環境、實現繁衍的關鍵要素。

智能系統的本質是使得人工設計和制造的物理系統具有某些生物的功能。近年來, 人工智能技術在思維、感知和肌電反應等領域已得到飛速發展，無人系統人工智能技術已成為研究熱點[1]。其中，受生物啟發的無人系統將基本的生物學原理轉化為工程設計規則, 憑借“道法自然”的思想創造出像自然系統一樣工作的無人系統, 使其“受生物啟發”但又具有“超越生物“的能力。文獻[2-3]分別闡述了生物無人系統和受生物啟發無人系統的研究現狀與愿景。

動物的生存和健康會受到病毒侵襲、肢體損傷和天敵侵害等方面的威脅。對無人系統而言，外界干擾、信號攻擊、不良影響、環境劇變等因素就像病毒和疾病, 會與無人系統、特別是復雜環境作業下的無人系統相伴相生。同時, 正像動物會受到肢體傷痛的影響, 無人系統在其生命期內也存在傳感器失效、執行器故障以及機構損傷等問題。另外, 正如動物在生物鏈中必須應對天敵威脅、種群競爭的挑戰，無人系統也同樣面臨著在博弈、對抗環境中競爭生存的問題。

因此, 面對外部攻擊、干擾、對抗、拒止、封鎖、故障和博弈等復雜環境, 能否通過擬人化、智能化設計使無人系統具有免疫識別、免疫適應、免疫調節和免疫進化能力的“免疫智能”系統,使之像動物一樣能夠適應環境、抵御疾病、克服傷痛和對抗天敵，是一個具有挑戰性的問題。以往免疫算法研究大多針對軟件的可靠性框架和過程控制的優化算法(參見文獻[4-5])，具有應對干擾、攻擊、損傷、對抗和博弈環境能力的無人系統免疫智能技術尚是一個空白的研究領域。免疫智能的研究目標在于將生物體的免疫原理和進化能力凝練成一種規則或機制用來指導無人系統設計，使得無人系統可以像動物一樣應對疾病侵襲、傷痛折磨、環境突變和天敵威脅。

動物的免疫過程涉及分子、細胞、組織、神經以及行為等不同層面。就無人系統而言，在對抗博弈等復雜環境下保證健康和生存，也需要從材料、結構、導航、控制、決策和管理等角度開展研究。受篇幅所限，本文重點從組織、神經和行為的視點研究具有免疫智能的無人系統導航、控制、決策和管理方法和技術。下面分別從疾病感知與診斷、適應和調節、學習和進化3個方面進行探討。

2 研究框架與內容

2.1 感知和診斷技術

動物通過不同的異狀反應如發燒、咽喉腫痛等來表征疾病的出現。對于某些病毒, 動物甚至可以通過應激和誘導模式來識別和診斷。現有無人系統感知技術存在3個瓶頸：其一是靈敏性差，大多局限于目標、任務和環境感知, 對于干擾、故障和威脅的感知和診斷能力不足, 靈敏性和精確性較差。其二是隱蔽性差，易于被干擾和欺騙，被天敵發現。現有的無人系統感知技術過于依賴信息化、網絡化能力, 依靠介質間的大量信息傳輸和交換, 對于多源干擾、故障的感知和診斷不具備自主性、隱蔽性和自耐性。不僅使得無人系統的自主性弱化, 而且難以避免病毒的欺騙性和傳染性。在面對天敵可能的襲擊時, 也極易被過早發現意圖、暴露行為。如果失去網絡傳輸能力, 無人系統往往就變成了聾子和瞎子, 完全失去對于病毒和疾病的自主診斷能力。其三是能耗過大，大量的信息傳輸與交換會消耗大量能源，不利于無人系統的長時間作業和遠距離作業。

因此, 對應于動物診斷病毒、發現天敵的機制，無人系統亟需解決在干擾、故障、對抗和攻擊模式下具有自主性、隱蔽性和靈敏性的病毒感知和診斷能力，實現靈敏識別、自主隱藏和自主隔離[6]。文獻[7]從內部、外部和模型3個視角闡述了復雜系統多源干擾的物理來源、數學表征、量化分析、干擾估計、前饋補償、反饋抑制和溯源設計等問題。對應地看，病毒侵襲相當于無人系統的外部攻擊，并可造成內部信號和鏈路干擾；環境劇變相當于無人系統外部干擾、系統參數和模式變化；肌體損傷可描述為無人系統內部傳感器、執行器失效以及結構破壞等問題；天敵威脅可以描述為一個博弈對抗環境的識別和優化問題[8-10]。

從感知靈敏性角度, 多源干擾估計與分離、未知信號識別與辨識、異構分布式傳感、未知信號激勵與誘導等技術將成為潛在的研究熱點。從自主性和隱蔽性角度，無源導航定位技術、變頻多域視聽信息融合、盲區安全規劃與接近控制等技術也將成為重要的研究內容。

2.2 適應和調節技術

生物在遇到病毒侵害時, 可在分子、細胞、神經、組織和行為等層面啟動免疫反應機制, 針對不同病原體產生抗體、吞噬細胞等進行抵御。現有無人系統著重從設計層面通過器件冗余、結構強化等物理隔離手段增加魯棒性和可靠性。但是, 對于復雜多變的干擾、攻擊、故障等不可預計的無人系統“病毒”, 能否使得無人系統完成自主的隔離、抵御和抵消任務仍是一個挑戰。其中, 病毒模式的表征和分析、主被動免疫反應、精準“靶向”抗體激勵是涉及的三大任務, 這些問題目前仍是無人系統控制領域尚未有效解決的問題。

免疫控制方法和免疫優化方法近年來得到了重視，并取得了很大進展(參見文獻[11-15])。以往的研究大多從控制算法和目標優化角度體現和反映免疫反應的部分環節和功能, 沒有能夠從傳播和反饋層面刻畫免疫過程、機制和體系結構, 因此應用范圍和應用效果受到很大限制，不能從根本上解決被控對象應對病毒侵襲、環境劇變、肌體損傷和天敵威脅等問題，更無法使得無人系統具有免疫智能的能力。因此，從免疫機制、過程和系統的角度研究免疫適應和調節問題是一個具有重要意義的理論和工程問題。

另一方面，生物體在免疫過程中產生各種諸如發燒之類的反應會導致機體損傷。因此，生物體在免疫過程中具有自身免疫耐受性，避免為抗病毒而使其他器官和功能受到過度損傷。而且也避免自身能量的過快損失。同樣, 無人系統在抗病毒過程中也會產生超調、飽和、能量過度消耗等不利現象。如何使無人系統具有自身免疫耐受性和能量的優化管理是未來的一個研究重點。在已受到病毒侵害和損傷的情況下, 具有主被動適應性的病毒抵御方法涉及無人系統多約束條件下的多目標優化問題[8]。

生物的免疫和自愈能力啟發人們在能量有限、不增加硬件的情況下設計主被動適應、抗體激勵和調節方法，保證在干擾和損傷模式下的無人系統生存能力。對應動物的免疫適應和免疫調節原理，即使是從現代信息論和控制論的角度, 也有很多亟待解決的理論問題。例如，在能量固定、增益飽和的模式下, 多源干擾和未知輸入的可觀性和可抗性問題、同時抑制和抵消問題、故障模式下的自修復和自重構問題[7-10]。

2.3 學習和進化技術

動物在應對病毒過程中會產生抗體, 還可以有效的吞噬細胞, 同時抗體也會隨著病毒的變異而進化。免疫系統應該具備典型病毒的應答機制、應激反應、反射機制和記憶功能。對于無人系統而言, 首先要學習作業環境中可能存在的病毒、疾病和傷痛模式, 完成數學上的表征和描述,這個過程是一個對應于遺傳的離線學習階段。經強化學習和神經網絡訓練后, 還可以通過自適應、自組織的優化過程來實現學習和估計。從神經層面看, 相當于設計多個自學習、自組織回路來體現動物的聯想記憶、神經應激和再生過程[16]。

雖然群體免疫的思想在人類社會中充滿爭議，但是卻可以給無人系統免疫算法設計帶來啟示。對于遭受攻擊或干擾的無人系統集群，賦予集群中每個子系統免疫能力的代價過大。可以通過無人系統集群的異構分布式設計，提高病原識別和抗體激勵能力，降低攻擊或干擾沿拓撲傳播的能力，從而形成真正的“群體免疫”。這種分布式異構設計不同于目前熱門的集群控制方法，將免疫過程對應的抗體細胞、酶細胞、淋巴細胞以及吞噬細胞等分別對無人系統集群的個體賦能，實現無人系統集群的免疫。通過事件觸發和拓撲生成等機制，可實現無人集群的再生和重構。

進化是動物個體和種群得以延續的重要保證, 目前的進化算法大多從任務的優化角度開展研究, 如何從應對病毒侵襲、天敵威脅和環境劇變的角度開展神經回路網絡的生成進化研究仍然是一個難題, 這對于博弈和對抗環境下的無人系統生存問題具有重要意義。未來的研究重點包括：設計無人系統具有學習和進化能力的在線信息檢測和識別回路, 使無人系統在病毒和損傷情況下完成拓撲、機構和任務重構任務。最終使無人系統在博弈和對抗環境下通過學習形成記憶能力, 并通過遺傳和機制共享記憶, 從而實現對對抗和干擾等各種抗原的迅速免疫。

3 結論與建議

受到生物體病原識別、應激與進化功能的啟發, 本文從感知與診斷、免疫與自愈、學習與進化等方面介紹了免疫無人系統的發展前景和研究方向。免疫無人系統的特點是在使無人系統面對外部攻擊、干擾、對抗、拒止、封鎖、故障和博弈等復雜工況時具有病原識別、抗體誘導、應激反射、神經再造、聯想記憶、群體協同和種群進化等免疫與自愈能力, 保證自我耐受性的條件下自主地監控潛在威脅、防御病毒侵害、抵御外界入侵、調控自身肌體、完善應變機制、實現機能進化、保障健康運行。

具體來說，具有免疫智能的無人系統應該具備以下4種能力：① 自隱：非對稱監視條件與易感環境下的態勢感知與隱蔽潛伏能力；② 自耐：在能量受限條件、陌生惡劣生態、無支援對抗模式下的耐受能力；③ 自愈：受攻擊、感染、損傷、故障模式下的生存、反擊能力；④ 自生：在病毒變異、攻擊升級的情況下具有對于干擾、攻擊的聯想、記憶、學習與進化能力。免疫智能技術主要應用于非理想環境(如軍事對抗、生態惡劣、反恐防暴、瘟疫污染等)和非合作態勢(如干擾、攻擊、對抗、損傷、故障和博弈模式)。從追求任務的精準性轉化到惡劣、對抗環境下的生存能力、隱蔽能力和自愈能力。

免疫智能技術給無人系統提出了一些新的挑戰，包括未知信號識別與辨識、干擾誘導與激勵、多源干擾學習與分離、監視規避與隱蔽、分布式異構運動感知與調度、能量自主管理與分配、無源自主導航定位、多域視聽信息融合、盲區安全規劃與接近控制、多源干擾自耐抑制與補償、損傷模式自愈與重構、安全拓撲生成與進化，這些方向可望成為智能系統技術未來發展的重要內容。

參考文獻

[1] YANG G Z, BELLINGHAM J, DUPONT P E, et al. The grand challenges of science robotics[J]. Science Robotics, 2018, 3: eaar7650.

[2] MAZZOLAI B, LASCHI C. A vision for future bioinspired and biohybrid robots[J]. Science Robotics, 2020, 5: eaba6893.

[3] TRIMMER B A. Metal or muscle? The future of biologically inspired robots[J]. Science Robotics, 2020, 5: eaba6149.

[4] MARIA A, ALI R. Towards the development of robot immune system: A combined approach involving innate immune cells and T-lymphocytes[J]. Biosystems, 2018, 172, 52-67.

[5] HU Y, LUO W. Robotic immune systems: An architecture[C]∥IEEE Symposium Series on Computational Intelligence (SSCI). Piscataway: IEEE Press, 2018: 1098-1103.

[6] 楊照華，祁振強，房建成.空中目標的免疫識別算法[J].光學精密工程,2006,14(5):922-928.

YAGN Z Y,QI Z Q,FANG J C.Immune recognition algorithm and its application to air target detection and recognition[J].Optics and Precision Engineering,2006,14(5):922-928 (in Chinese).

[7] GUO L, CAO S. Anti-disturbance control for systems with multiple disturbances[M]. Boca Raton: CRC Press, 2013.

[8] 郭雷，余翔，張霄，等.無人系統安全控制系統技術：進展與展望[J].中國科學: 信息科學, 2020, 50(2): 184-194.

GUO L,YU Z,ZHANG X,et al.Safety control system technologies for Us:Review and prospect[J].Science in China (Information Sciences), 2020, 50(2): 184-194 (in Chinese).

[9] YU X, ZHANG Y M. Sense and oid technologies with applications to unmanned aircraft systems: Review and prospects[J]. Progress in Aerospace Sciences, 2015, 74: 152-166.

[10] YUAN Y, YANG H, GUO L, et al. Attack analysis and design of networked control systems under attack[M].Boca Raton: CRC Press, 2019.

[11] BAYAR N, DARMOUL S, HAJRI-GUJ S, et al. Fault detection, diagnosis and recovery using artificial immune systems: A review[J]. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 2015, 46: 43-57.

[12] CASTRO L N D, ZUBEN F J V. An evolutionary immune network for data clustering[C]∥Brazilian Symposium on Neural Networks. Piscataway: IEEE Press, 2000.

[13] DASGUPTA D, YU S, NINO F. Recent advances in artificial immune systems: Models and applications[J]. Applied Soft Computing, 2011, 11(2): 1574-1587.

[14] CANHAM R, JACKSON A H, TYRRELL A. Robot error detection using an artificial immune system[C]∥Conference on Evolvable Hardware. Piscataway: IEEE Press, 2003: 199-207.

[15] 焦李成，杜海峰，劉芳，等.免疫優化計算學習與識別[M].北京:科學出版社,2006.

JIAO L C,DU H F,LIU F,et al.Immune computation for optimization learning and recognition[J].Beijing:Science Press,2006 (in Chinese).

[16] MASUTTI T A S, CASTRO L N D. A self-organizing neural network using ideas from the immune system to solve the tra veling salesman problem[J]. Information Sciences, 2009, 179(10): 1454-1468

Immune intelligence of unmanned system

GUO Lei1,2, YUAN Yuan3,*, QIAO Jianzhong1, YU Xiang1

1. School of Automation Science and Electrical Engineering, Beihang University, Beijing 100083, China 2. Advanced Innovation Center for Big Data-Based Precision Medicine, Beihang University, Beijing 100083, China 3. School of Astronautics, Northwestern Polytechnical University, Xi’an 710072, China

Abstract:The traditional artificial intelligence of the unmannedsystem puts research focus on scientific discovery and technical implementation in the fields of human thought, perception and electromyographic response. The immune reaction is a unique physiological mechanism such that the organism could retain survival and health facing with the virus, germ and natural enemy. The so-called immune reaction inspires the unmanned system community, which includes the reaction including coping with the virus invading, the abrupt change of the environment, and the threatening of the natural enemy. In this paper, the survival problems of the unmanned system in the face of theattack, disturbance, jamming, blockade, damage, failure, and gaming are investigated. An universal framework of the immune intelligence of the unmanned system is established. In addition, the gap between the organism and the unmanned system is bridged. Considering the basic concept, reaction mechanism, key techniques and general framework, our paper puts research attention on the unmanned system. The problem is addressed from the perspectives of the perception and diagnosis, adaption and inspiration as well as learning and evolution. Finally, several possible future research directions of the immune intelligence techniques are provided

Keywords:Immune mechanism; unmanned system; immune intelligence; self-healing control; immune control; self-tolerance

引用格式：郭雷，袁源，喬建忠，等.無人系統免疫智能技術[J]. 航空學報, 2020, 41(11): 024618. GUO L, YUAN Y, QIAO J Z, et al. Immune intelligence of unmanned system[J]. Acta Aeronautica et Astronautica Sinica, 2020, 41(11): 024618 (in Chinese). doi:10.7527/S1000-6893.2020.24618