1. 课程导入与全景认知

无人系统任务规划仿真验证，指的是在真实飞行、行驶或航行之前，利用数字模型与仿真环境，对无人系统的任务方案进行构建、推演、检验与评估的一整套技术活动。它关注的不是单个算法是否“跑通”，而是从任务意图到可执行方案，再到结果判读的完整链条是否成立。以一次典型的无人机区域巡检任务为例：任务意图是“在 30 分钟内完成 5 km² 区域覆盖并识别 3 类目标”，规划系统需要输出航路点序列、速度剖面、传感器开关时序与应急返航策略，仿真验证则要在虚拟环境中回答三个问题——方案能否飞得通、能否看得见、出问题时能否安全处置。

理解这门课程，首先要划清它的边界。任务规划解决“做什么、按什么顺序做、用什么资源做”，偏重方案生成与优化；仿真验证解决“这个方案在给定条件下会怎样”，偏重推演与评估；而真实飞行试验解决“实际系统是否达标”，偏重实物验证。三者构成递进关系，但不可互相替代。仿真验证的输入通常包括：任务需求描述、环境模型（地形、气象、禁飞区）、平台模型（运动学/动力学参数）、载荷模型（视场角、分辨率、作用距离）以及约束条件（电量、时间窗、通信距离）。输出则是可量化的指标：任务完成率、航程/能耗、覆盖重叠率、目标发现概率、冲突次数与应急处置成功率。

典型应用场景覆盖空中、地面、水面与水下四类平台。空中场景包括电力巡线、应急测绘、区域搜索；地面场景包括园区安防巡逻、仓储搬运、越野路径规划；水面场景包括水质采样、航道巡检；水下场景包括管线探测与地形测绘。不同场景的验证重点不同：空中更关注风扰与电量约束，地面更关注地形通过性与动态障碍，水面更关注流场与通信中断，水下更关注定位误差累积与声呐覆盖。课程后续会围绕这些差异逐步展开。

从工程实践角度看，一次完整的仿真验证通常按以下顺序推进。第一步是需求结构化：把“巡检 5 km²、识别 3 类目标”拆成可计算指标，例如航路点间距不大于 200 m、传感器旁向重叠率不低于 30%、单架次续航不低于 28 min。第二步是模型准备：平台模型至少给出最大速度、爬升率、转弯半径；载荷模型给出视场角与地面分辨率；环境模型给出地形高程与风场剖面。第三步是方案生成：常用方法包括栅格 A*、Dubins 曲线平滑、遗传算法做多目标优化。第四步是仿真推演：在固定步长（如 0.1 s）下积分平台位置，同时更新电量、通信链路质量与传感器覆盖状态。第五步是结果判读：若覆盖空洞率超过 5% 或冲突次数大于 0，则回到规划环节调整航路点或速度剖面。

需要特别强调的是，仿真验证的结论必须带条件。例如“该方案在风速 8 m/s、电量余量 15% 条件下任务完成率为 92%”，而不是笼统地说“方案可行”。条件不同，结论可能完全相反。这也是本课程反复训练的核心习惯：任何指标都要绑定输入条件与假设，任何结果都要能追溯到模型参数与随机种子。