薛連莉,翟峻儀,李一鳴
(1.北京海鷹科技情報研究所,北京 100074;2.航天科工空間工程發(fā)展有限公司,北京 100093)
從古至今,作戰(zhàn)的方式都在不斷發(fā)展變化,從使用冷兵器和熱兵器的古代,再到21 世紀(jì)的信息化、現(xiàn)代化戰(zhàn)爭,無論何種戰(zhàn)爭形式,降低戰(zhàn)爭的傷亡率都是從始至終追求的目標(biāo)之一[1]。以無人車、無人水面艇和無人機等為代表的無人系統(tǒng)具有風(fēng)險小、代價低、環(huán)境適應(yīng)能力強、非接觸、無人傷亡、自主可控、長續(xù)航、可成組編隊、功能多等優(yōu)點,在軍事及國民經(jīng)濟生活中得到了廣泛應(yīng)用。目前,美、以、英、俄等國的陸軍已形成了初步的地面無人體系,并借助長期的技術(shù)積累和信息技術(shù)優(yōu)勢,不斷拓寬地面無人系統(tǒng)的任務(wù)功能領(lǐng)域,推動地面無人系統(tǒng)的發(fā)展[2-4]。而隨著無人車的不斷發(fā)展,其智能化程度不斷提升,對導(dǎo)航技術(shù)的依賴程度也越來越高。導(dǎo)航可分為自主導(dǎo)航和非自主導(dǎo)航。自主導(dǎo)航是指運動載體完全依靠自身所攜帶的設(shè)備,自主地完成導(dǎo)航任務(wù),不與外界發(fā)生任何聲、光、電信息交互[5]。其中,慣性導(dǎo)航利用慣性傳感器測量載體運動信息,短期精度高,自主性較強,隱蔽性較好,是一種典型的自主導(dǎo)航技術(shù)。而無人系統(tǒng)的特點就是沒有人參與系統(tǒng)回路,且工作環(huán)境復(fù)雜[6]。因此,基于慣性導(dǎo)航的智能導(dǎo)航技術(shù)是無人車的理想選擇。
本文將根據(jù)1990—2020年“無人車用智能導(dǎo)航技術(shù)”相關(guān)的研究與綜述論文、專利發(fā)表情況,對該專業(yè)技術(shù)領(lǐng)域進行總體分析。針對論文發(fā)表情況,主要對其發(fā)展趨勢、國家/地區(qū)分布、機構(gòu)分布、出版物分布、高被引論文、被引頻次和研究主題進行深入分析;針對專利申請現(xiàn)狀,主要對專利申請時間、國家/地區(qū)分布、專利權(quán)人、專利研發(fā)技術(shù)熱點等進行深入分析。
為檢索出與“無人車用智能導(dǎo)航技術(shù)”相關(guān)的研究與綜述論文,根據(jù)研究主題,構(gòu)建檢索策略①檢索策略:TS=((unmanned vehicle OR unmanned ground vehicle OR 無人車OR 無人地面車輛OR Autonomous Vehicle OR 自主車輛) AND (導(dǎo)航OR navigation OR GPS denied OR GPS rejection OR GPS reject OR inertial OR gyro OR accelerometer OR 慣性O(shè)R 陀螺OR加速度計)),索引=SCI-EXPANDED,CPCI-S,時間跨度=1990—2020,在ISI Web of Science-SCI/CPCI 數(shù)據(jù)庫中,共獲得4073 篇論文(檢索時間截止到2020年6月16日)。
2.1.1 研究趨勢分析
圖1 所示為無人車用智能導(dǎo)航技術(shù)研究領(lǐng)域的SCI/CPCI 論文發(fā)表趨勢,由圖可見,1990— 1991年,沒有相關(guān)研究領(lǐng)域的發(fā)文;1992—2003年,該領(lǐng)域的發(fā)文量緩慢增長;2004—2012年,該領(lǐng)域的發(fā)文量持續(xù)快速增長;2013年以后,該 領(lǐng)域發(fā)文量呈現(xiàn)了爆發(fā)式增長,2018年發(fā)文量達到了歷年最高值496 篇。需要注意的是,由于數(shù)據(jù)庫收錄的原因,2020年的數(shù)據(jù)不作為參考。
圖1 無人車用智能導(dǎo)航技術(shù)研究論文年代分布Fig.1 The distribution of papers in intelligent navigation technology for unmanned vehicles
2.1.2 國家(地區(qū))分布
圖2 為發(fā)文量排名前20 的無人車用智能導(dǎo)航技術(shù)研究領(lǐng)域論文發(fā)布國家/地區(qū)情況,由圖可見,美國的發(fā)文量最多,為1029 篇,排名第二的中國發(fā)文量為856 篇。相比中國和美國,其他國家在該領(lǐng)域的發(fā)文量較少。由圖可見,美國和中國在無人車用智能導(dǎo)航技術(shù)研究領(lǐng)域研究規(guī)模很大,在全球范圍內(nèi)占據(jù)相對領(lǐng)先優(yōu)勢。
2.1.3 全球機構(gòu)分布
在無人車用智能導(dǎo)航技術(shù)研究領(lǐng)域發(fā)文量排名前三的機構(gòu)都是中國的,分別是北京航空航天大學(xué)(89 篇)、中國科學(xué)院(63 篇)和國防科技大學(xué)(57 篇);排名前五的機構(gòu)中,有4 家來自 中國;在發(fā)文量排名前20 的機構(gòu)中,中國有10家,美國和新加坡各2 家,英國、韓國、澳大利亞、加拿大、意大利和烏克蘭各1 家,分布情況如表1 所示。
圖2 無人車用智能導(dǎo)航技術(shù)研究論文國家/地區(qū)分布Fig.2 The distribution of papers on intelligent navigation technology for unmanned vehicles by country/region
表1 無人車用智能導(dǎo)航技術(shù)研究論文全球研究機構(gòu)分布情況Table 1 The distribution of global research institutions in intelligent navigation technology papers for unmanned vehicles
2.1.4 出版分布
如表2 所示,發(fā)表無人車用智能導(dǎo)航技術(shù)研究領(lǐng)域文獻最多的出版物為美國國際光學(xué)工程學(xué)會的會議論文,發(fā)文量為208 篇;發(fā)文量排名第二的為Sensors 期刊,該期刊的最新影響因子為3.096,截至2020年6月16日,該期刊共發(fā)表143 篇無人車用智能導(dǎo)航技術(shù)研究領(lǐng)域的文獻。在發(fā)文量排名前20 的出版物中,會議為11 個,期刊為9 個,會議和期刊的發(fā)文量分別為688 篇和601 篇,兩者數(shù)量相當(dāng)。
表2 無人車用智能導(dǎo)航技術(shù)研究論文出版分布情況Table 2 The distribution of papers in intelligent navigation technology for unmanned vehicles
2.1.5 高被引論文
表3 所示為無人車用智能導(dǎo)航技術(shù)研究領(lǐng)域論文被引次數(shù)。排名前10 的文章中,被引頻次最高的是美國卡內(nèi)基·梅隆大學(xué)的學(xué)者Balch 等人于1998年發(fā)表在IEEE Transactions on Robotics and Automation 上的一篇文章, 文章題名為《Behavior-based formation control for multirobot teams 》。在排名前10 的高被引文章中,美國有3篇,澳大利亞有2 篇,瑞士、加拿大、德國、北愛爾蘭、意大利各有1 篇。值得注意的是,中國機構(gòu)盡管在發(fā)文量方面占據(jù)相對優(yōu)勢,但在高被引論文中無一入選。
表4 為無人車用智能導(dǎo)航技術(shù)研究領(lǐng)域國家/地區(qū)的論文被引情況。由表中可見,中國的發(fā)文總量、總被引頻次和篇均被引頻次均占據(jù)全球領(lǐng)先地位。美國的發(fā)文總量為1029,排名第一;總被引頻次4812,排名第二;篇均被引頻次為4.68,排名第16。值得注意的是,加拿大篇均被引頻次高達8.02,說明加拿大在無人車用智能導(dǎo)航技術(shù)研究領(lǐng)域處于較高水平。
表5 所示為無人車用智能導(dǎo)航技術(shù)研究領(lǐng)域的主要研究方向分類。研究方向主要集中在電氣電子、自動化控制系統(tǒng)、機器人技術(shù)、計算機科學(xué)人工智能、航空航天、遙感、電信、儀器儀表等類目。其中,工程電氣電子類排名第一,發(fā)文量高達1642 篇,占總發(fā)文量的40%以上;自動化控制系統(tǒng)類排名第二,發(fā)文量為906 篇;機器人技術(shù)類排名第三,發(fā)文量為856 篇。
1990—2003年,無人車用智能導(dǎo)航技術(shù)研究領(lǐng)域的發(fā)文量緩慢增長;2003年以后,該領(lǐng)域的發(fā)文量持續(xù)快速地增長;2013年以后爆發(fā)式增長;2018年發(fā)文量達到了歷年最高值。
表3 無人車用智能導(dǎo)航技術(shù)研究高被引論文Table 3 The highly cited papers in intelligent navigation technology for unmanned vehicles
美國和中國在無人車用智能導(dǎo)航技術(shù)領(lǐng)域研究規(guī)模很大,在全球范圍內(nèi)占據(jù)相對領(lǐng)先優(yōu)勢。排名第三的韓國發(fā)文量僅為中國的30%,美國的25%。
在無人車用智能導(dǎo)航技術(shù)研究領(lǐng)域發(fā)文量排名前20 的機構(gòu)中,有50%都來自中國,其中北京航空航天大學(xué)、中國科學(xué)院和國防科技大學(xué)分別以89 篇、63 篇和57 篇的發(fā)文量占據(jù)榜單的前三。除中國外,在發(fā)文量排名前20 的機構(gòu)中,美國和新加坡各2 家,英國、韓國、澳大利亞、加拿大、意大利和烏克蘭各1 家。
發(fā)表無人車用智能導(dǎo)航技術(shù)研究領(lǐng)域文獻最多的出版物為美國國際光學(xué)工程學(xué)會的會議論文,發(fā)文量為 208 篇;發(fā)文量排名第二的為Sensors 期刊,發(fā)文量為143 篇。在發(fā)文量排名前20 的出版物中,會議為11 個,期刊為9 個,會議和期刊的發(fā)文量分別為688 篇和601 篇,兩者數(shù)量相當(dāng)。
美國在該領(lǐng)域的研究水平全球領(lǐng)先。被引頻次最高的是卡內(nèi)基·梅隆大學(xué)的學(xué)者Balch 等人于1998年發(fā)表在IEEE Transactions on Robotics and Automation 上的一篇論文,題名為《Behavior- based formation control for multirobot teams 》。在排名前十的高被引文章中,美國有3 篇,澳大利亞2 篇,瑞士、加拿大、德國、北愛爾蘭、意大利各1 篇。中國機構(gòu)盡管在發(fā)文量方面占據(jù)相對優(yōu)勢,但在高被引論文中無一入選。
表4 無人車用智能導(dǎo)航技術(shù)研究論文國家/地區(qū)被引情況Table 4 The citations of papers in intelligent navigation technology for unmanned vehicles by countries/regions
表5 無人車用智能導(dǎo)航技術(shù)研究方向分布情況Table 5 The distribution of research directions in intelligent navigation technology for unmanned vehicles
美國的發(fā)文總量排名第一,總被引頻次排名第二,但篇均被引頻次排名第16,較為靠后;中國的發(fā)文總量排名第二,總被引頻次排名第一,篇均被引頻次排名第二,在全球均處于領(lǐng)先地位;加拿大篇均被引頻次高達8.02,說明加拿大在無人車用智能導(dǎo)航技術(shù)研究領(lǐng)域處于較高水平。
無人車用智能導(dǎo)航技術(shù)領(lǐng)域的主要研究方向包括工程電氣電子、自動化控制系統(tǒng)、機器人技術(shù)、計算機科學(xué)人工智能、工程航空航天、遙感、電信、儀器儀表等類目。其中,工程電氣電子類排名第一,發(fā)文量高達1642 篇,占總發(fā)文量的40%以上;自動化控制系統(tǒng)類排名第二,發(fā)文量為906 篇;機器人技術(shù)類排名第三,發(fā)文量為856 篇。
在incoPat 數(shù)據(jù)庫中,根據(jù)研究主題,構(gòu)建檢索策略①(TIABC=((unmanned ADJ vehicle OR unmanned ADJ ground ADJ vehicle OR 無人車OR 無人地面車輛OR Autonomous ADJ Vehicle OR 自主車輛)) AND TIABC=((導(dǎo)航OR navigation OR GPS ADJ denied OR GPS ADJ rejection OR GPS ADJ reject OR inertial OR gyro OR accelerometer OR 慣性O(shè)R 陀螺OR 加速度計))) AND (AD=[19900101 to 20200616]),共檢索到3708 條專利文獻(檢索時間截止到2020年6月16日)。
3.1.1 專利申請時間分布
從無人車用智能導(dǎo)航技術(shù)國內(nèi)外專利申請情況來看,1990—2010年,世界關(guān)于無人車用智能導(dǎo)航技術(shù)研究專利申請數(shù)量相對較少,大部分在50 件以下,每年申請的專利數(shù)量增長緩慢。2010—2015年,該技術(shù)領(lǐng)域的專利申請數(shù)量保持快速穩(wěn)定增長,每年專利申請數(shù)由2011年的70 件增長到了2015年的250 件。2016—2017年,隨著技術(shù)的發(fā)展,該技術(shù)領(lǐng)域的專利申請數(shù)量也呈爆發(fā)式增長,2016年專利申請數(shù)量為570,是2015年的2.28 倍,2017年更是達到了827。2018—2019年專利申請數(shù)量逐漸回落。中國從2000年開始有相關(guān)技術(shù)領(lǐng)域?qū)@暾?,但每年申請?shù)量較少。2015年開始,該技術(shù)領(lǐng)域?qū)@暾垟?shù)量開始穩(wěn)定增長,2019年最高達到122 件,如圖3 所示。
3.1.2 專利申請國家/地區(qū)分布
從專利技術(shù)的國家/地區(qū)來源來看,美國在無人車用智能導(dǎo)航技術(shù)領(lǐng)域申請的專利技術(shù)占比最多,達56.30%,超過了總量的一半。排名第二和三的分別是中國和韓國,專利申請數(shù)量占比分別為10.52%和6.56%看,如圖4 所示。從專利技術(shù)的市場分布來看,專利市場主要分布于美國、亞洲和歐洲。
圖3 無人車用智能導(dǎo)航技術(shù)研究專利年代分布Fig.3 The distribution of patents in intelligent navigation technology for unmanned vehicles
圖4 無人車用智能導(dǎo)航技術(shù)研究專利國家/地區(qū)分布Fig.4 The distribution of patents in intelligent navigation technology for unmanned vehicles by country/region
3.1.3 主要專利權(quán)人分析
從檢索結(jié)果看,專利申請數(shù)量位居前10 位的機構(gòu)中全部都是企業(yè),如表6 所示。排名第一位的專利申請人為美孚視覺科技有限公司(MOBILEYE VISION TECHNOLOGIES LTD),專利申請數(shù)量為143 件;排名第二的是Zoox 公司,專利申請數(shù)量為109 件;Caterpillar 公司排名第三,專利申請數(shù)量為106 件,如圖5 所示。
分析專利持有時間和新專利申請量,可以看出競爭機構(gòu)對于某一技術(shù)的領(lǐng)先程度和最新的技術(shù)發(fā)展態(tài)勢。在無人車用智能導(dǎo)航技術(shù)研究領(lǐng)域相關(guān)專利中,分析排名前10 位機構(gòu)的專利延續(xù)時間和近5年專利數(shù)量占總量的比例情況可以看出:除了Caterpillar 公司,大部分公司在該技術(shù)領(lǐng)域都保持較高的活力,近5年的專利申請量占其總的專利申請量都在70%以上。
3.1.4 中國專利權(quán)人情況分析
中國研發(fā)機構(gòu)在無人車用智能導(dǎo)航技術(shù)研究領(lǐng)域?qū)@暾垟?shù)量方面排名較為落后,在全球?qū)@琶?0 的機構(gòu)中,中國機構(gòu)無一上榜。在中國專利權(quán)人前10 位的排名中,企業(yè)和高校各占一半,5 家企業(yè)中有4 家近5年開始申請相關(guān)技術(shù)領(lǐng)域?qū)@?,如? 所示。中國研究機構(gòu)進入該技術(shù)領(lǐng)域的時間相對較短,但保持著活躍的研發(fā)活動和技術(shù)創(chuàng)新能力,專利申請量逐年上升。
圖5 無人車用智能導(dǎo)航技術(shù)主要專利申請人Fig.5 Main patent applicants for intelligent navigation technology for unmanned vehicles
表6 無人車用智能導(dǎo)航技術(shù)主要專利申請人詳細(xì)信息Table 6 Details of main patent applicants for intelligent navigation technology for unmanned vehicles
表7 中國專利權(quán)人情況分析Table 7 Analysis of Chinese patentees
3.2.1 專利研發(fā)技術(shù)熱點分布
根據(jù)圖6 繪制的技術(shù)主題分布圖可以看出,目前無人車用智能導(dǎo)航技術(shù)專利申請內(nèi)容主要集中在無人地面車輛、自動駕駛、自主車輛導(dǎo)航、障礙物檢測以及自主車輛定位5 個方面。申請熱點包括導(dǎo)航、導(dǎo)航系統(tǒng)、導(dǎo)航衛(wèi)星、慣性技術(shù)、地球物理數(shù)據(jù)、自主車輛導(dǎo)航、自動引導(dǎo)車輛、自主車輛定位、激光雷達、位置數(shù)據(jù)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、目標(biāo)跟蹤算法、傳感器、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、自動駕駛等。
3.2.2 主要國家專利技術(shù)主題分布
將無人車用智能導(dǎo)航技術(shù)專利申請按照專利分類號進行incoPat 代碼分類,如表8 所示。在該研究領(lǐng)域,技術(shù)研發(fā)主要集中在位置控制、導(dǎo)航、控制系統(tǒng)、定位系統(tǒng)、反輻射/再輻射系統(tǒng)、參數(shù)計算、道路車輛等幾個方面。
按照專利申請前10 位的國家和前10 位的專利分類技術(shù)進行申請國家incoPat 代碼分析,如圖7 所示。在國家與專利申請的incoPat 代碼分類分析中,如表9 所示,美國、中國、德國、以色列、日本、英國在incoPat 代碼分類的前10 位技術(shù)領(lǐng)域中均開展了研究。
表8 專利技術(shù)主題分布情況分析Table 8 Analysis of the distribution of patented technology topics
表9 主要國家專利申請技術(shù)按主題分布的數(shù)量 (單位:件) Table 9 The quantity of patent applications in major countries by subject
1990—2010年,世界關(guān)于無人車用智能導(dǎo)航技術(shù)研究專利申請數(shù)量相對較少,每年申請的專利數(shù)量增長緩慢。2010—2015年,該技術(shù)領(lǐng)域的專利申請數(shù)量保持快速穩(wěn)定增長。2016—2017年,隨著技術(shù)的發(fā)展,該技術(shù)領(lǐng)域的專利申請數(shù)量也呈爆發(fā)式增長,2017年達到了歷史最高值827 件。中國從2000年開始有相關(guān)技術(shù)領(lǐng)域的專利申請,但每年申請數(shù)量較少。2015年開始,該技術(shù)領(lǐng)域的專利申請數(shù)量開始穩(wěn)定增長,2019年最高達到122 件。
圖6 無人車用智能導(dǎo)航技術(shù)熱點分布Fig.6 The distribution of smart navigation technology hotspots for unmanned vehicles
圖7 主要國家專利申請技術(shù)主題分布Fig.7 The distribution of technical topics of patent applications in major countries
從專利技術(shù)的國家/地區(qū)來源來看,美國在無 人車用智能導(dǎo)航技術(shù)領(lǐng)域申請的專利技術(shù)占比最多,達56.30%,超過了總量的一半。排名第2 和3 的分別是中國和韓國,專利申請數(shù)量占比分別為10.52%和6.56%。從專利技術(shù)的市場分布來看,專利市場主要分布于美國、亞洲和歐洲。
在無人車用智能導(dǎo)航技術(shù)研究領(lǐng)域?qū)@暾垟?shù)量方面位居前10 位的機構(gòu)全部都是企業(yè)。排名第1 位的專利申請人為美國美孚視覺科技有限公司,專利申請數(shù)量為143 件。中國研發(fā)機構(gòu)在無人車用智能導(dǎo)航技術(shù)研究領(lǐng)域?qū)@暾垟?shù)量排名較為落后,在全球?qū)@琶?0 的機構(gòu)中,中國機構(gòu)無一上榜。在中國專利權(quán)人前10 位的排名中,企業(yè)和高校各占一半,5 家企業(yè)中有4 家近5年開始申請相關(guān)技術(shù)領(lǐng)域?qū)@?/p>
目前,無人車用智能導(dǎo)航技術(shù)專利申請內(nèi)容主要集中在無人地面車輛、自動駕駛、自主車輛導(dǎo)航、障礙物檢測以及自主車輛定位5 個方面。申請熱點包括導(dǎo)航、導(dǎo)航系統(tǒng)、導(dǎo)航衛(wèi)星、慣性技術(shù)、地球物理數(shù)據(jù)、自主車輛導(dǎo)航、自動引導(dǎo)車輛、自主車輛定位、激光雷達、位置數(shù)據(jù)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、目標(biāo)跟蹤算法、傳感器、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、自動駕駛等。
本文通過Web of Science 文件檢索數(shù)據(jù)庫和incoPat 專利數(shù)據(jù)庫對1990—2020年無人車用智能導(dǎo)航技術(shù)研究領(lǐng)域的論文出版和專利申請情況進行了梳理。從發(fā)展趨勢、國家/地區(qū)分布、機構(gòu)分布、研究主題、專利權(quán)人、專利研發(fā)技術(shù)熱點等方面開展深入研究分析。研究結(jié)果表明,2010年以后,在無人車用智能導(dǎo)航技術(shù)研究領(lǐng)域的論文發(fā)表和專利申請的數(shù)量都保持較穩(wěn)定的快速增長;美國和中國在近30年論文發(fā)表和專利申請的數(shù)量方面一直保持世界領(lǐng)先地位;在無人車用智能導(dǎo)航技術(shù)研究領(lǐng)域,論文和專利分析結(jié)果表明,研究熱點主要集中在導(dǎo)航系統(tǒng)、導(dǎo)航衛(wèi)星、慣性技術(shù)、地球物理數(shù)據(jù)、自主車輛導(dǎo)航、自主車輛定位、激光雷達、位置數(shù)據(jù)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、目標(biāo)跟蹤算法、傳感器、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、自動駕駛等方面。