近年来,无人作战飞机(Unmanned Combat Aerial Vehicle, UCAV)在世界范围内得到了迅速发展,并对现代战争形态的发展产生了深远影响。随着作战环境日益复杂,作战任务日益多样,UCAV单独执行任务的可能性越来越小,如何通过有效的控制策略支持多架UCAV协同作战并实现整体作战效能最佳,是一个极具理论价值与现实意义的问题。在UCAV自主能力不断增强的趋势下,分布式控制成为多UCAV协同任务控制的一个重要发展方向。为了弥补集中式控制的不足以更有效地支持多UCAV协同作战,论文对多UCAV协同任务控制中基于协商的分布式任务分配与任务协调技术开展研究,将每架UCAV都作为有限中央控制下的智能体,各UCAV在自主规划的基础上通过相互协商实现作战过程中的任务划分与分工协作。围绕上述问题,论文开展的研究工作及主要创新点如下:(1)建立了多UCAV协同任务控制模型。定义了多UCAV协同任务控制的相关概念,揭示了任务之间两类典型的约束,即时序约束和促进约束,分析了影响多UCAV协同作战效能的因素,进而建立了多UCAV协同任务控制问题的数学模型。针对问题的复杂性,采用分层递阶逐次求解的思路,从分布式的体系结构出发建立了层次化的协同任务控制模型,将问题分解为任务分配与任务协调两个相互衔接的关键问题,并将任务协调进一步分为计划协调和冲突消解两个层次。提出了层次化的协商模型,在不同层次上分别实现多UCAV的分布式任务分配、计划协调与冲突消解。(2)提出了基于扩展合同网(Contract Net)的多UCAV分布式任务分配方法。针对传统合同网容易陷入局部最优值的不足,扩展了合同网的合同类型,综合采用买卖合同、交换合同、置换合同和聚类合同四种合同类型,针对传统合同网协商效率低的不足,扩展了合同网的交易机制,支持在一次拍卖中并发进行多次交易。仿真结果表明,基于多种合同类型与并发交易机制的扩展合同网能够提高多UCAV任务分配的有效性,并减少UCAV在协商过程中的通信次数。针对作战任务复杂,待分配任务之间常常存在着时序约束的特点,提出了支持时序任务分配的扩展合同网,使UCAV在招标和投标的同时能够处理时序任务间的约束并进行优化。通过将扩展后的合同网建模为Petri网,分析了协商过程的正确性与协商结果的可行性。(3)提出了基于条件合同机制的多UCAV分布式计划协调方法。针对任务之间存在约束,相关任务由多架UCAV通过时间上的战术配合联合完成后,才能使整体作战效能达到最佳的特点,提出了一种新的协商机制——基于效能补偿的条件合同机制。该机制结合通用部分全局规划(Generalized Partial Global Planning, GPGP)的协商过程与合同网的招标投标思想,使执行相关任务的UCAV通过协商对相互间的行动步骤和任务计划进行协调。与GPGP的被动协调方式相比,新的协商机制以效能变化作为协商依据,UCAV通过效能补偿主动对其它UCAV施加影响,使其在局部效能减小的条件下配合自己的行动以更多地提高整体效能。新的协商机制通过效能补偿传递,能够支持多架UCAV之间的复杂多链接计划协调。仿真结果表明,在任务分配结束后,条件合同机制通过计划协调能够进一步提高多UCAV协同作战的整体效能,并且协调效果优于GPGP。(4)研究了基于计划合并(Plan Merging)的多UCAV分布式冲突消解方法。针对高速飞行的多架UCAV在同一空域执行任务时,可能会因为时间和空间上的冲突而相互发生碰撞的问题,将计划合并方法引入到多UCAV分布式冲突消解领域。针对传统计划合并方法只能在定性时间约束层面实现冲突消解的局限性,建立了基于时间约束网络(Temporal Constraint Network)的UCAV任务计划模型,在此基础上将计划合并方法推广到定量时间约束层面,使UCAV在交换量化的任务计划后能够快速检测和消解计划间的时空冲突,将个体计划合并为协调一致的联合计划。(5)研究了面向动态任务分配的航路预估和面向计划协调的航路规划问题。对传统概率路标图(Probabilistic Road Maps)路径规划方法进行改进,提出了基于可变系数概率路标图的航路预估方法。仿真结果表明,该方法能够根据战场态势的变化,通过调整局部航段的风险系数快速规划出一系列较优的预估航路。对距离变换(Distance Transform)路径规划方法进行推广,提出了基于代价变换的航路规划方法。仿真结果表明,该方法能够在距离代价和风险代价之间进行权衡,根据计划协调确定的战术配合方案规划出满足时间协调要求的最优航路。