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（1）美國：MARS2020 項目
早在21 世紀初，DARPA 資助了MARS2020項目。該項目由美國賓夕法尼亞大學、佐治亞理工大學、南加利福尼亞大學等機構聯合開展，目的是探索跨域協作搜索技術。2004年12月1日在美軍Fort Benning 基地開展了聯合演示，演示中2 臺固定翼無人機和8 臺地面無人系統組成跨域協作系統，另有3 名監控人員負責演示過程監控和目標確認。演示分兩個階段進行：①無人機對整個區域進行搜索，發現疑似目標后，給地面站發送信息及粗略定位信息；②地面站接到疑似目標信息后，部署不同的地面無人系統進行精細搜索和定位。此類演示是迄今為止跨域協作最為常見的一種合作方式（圖3）[11]。圖3(a) 為固定翼無人機，攜帶視覺系統對地面目標進行觀測；圖3(b) 為地面無人系統，攜帶立體視覺傳感器實現對地面目標的觀測；圖3(c) 為地面無人系統和無人機對地面目標觀測的誤差分析。
圖3 MARS2020 項目中的空–地無人平臺及定位算法
Fig.3 MARS 2020 project: Air-ground unmaned platform and positioning algorithm
（2）法國：Action 項目
2007年，法國國防部資助了跨域協作的Action 項目[12]。該項目以邊界巡邏與監控為背景，針對跨域協作中的“數據融合”和“態勢評估與決策”兩個科學問題，旨在研究不同無人系統（空中、地面、水面、水下）之間的跨域協作方法及其實現技術。項目目標是開發和實現適應異構平臺協同的軟件架構，使它們能夠在危險、未知、動態環境中合作完成任務，具體包含四個主題：雙機協同、三機信息共享、跨域協同、集群管理。2012—2015年，該項目共進行包括“空中、地面協同設施監視”“空中、水下、水面協同水污染監測”等科目在內的6 次技術驗證演示，驗證了協同感知與協同決策等關鍵技術（圖4）[13]。圖4中，(a)為演示中的兩個地面無人系統；(b)為地面無人系統跟蹤；(c)為無人機跟蹤目標；(d)為用于巡邏12 個機器人的路線圖；(e)為任務跟蹤接口；(f)為界面跟蹤每輛車的操作（運動、感知、通信）。
圖4 法國Action 項目的演示平臺及技術
Fig.4 Action project: Platform and technologies
（3）德國：空地協作無人系統
2012年，德國錫根大學、漢諾威–萊布尼茨大學和弗勞恩霍夫CIPE 研究所聯合研制了空中–地面機器人協作系統[14-15]，來驗證其開發的可用于跨域協同的編程與操控語言，從而使得只需一個操控人員通過簡單的操控指令即可對整個跨域協作系統進行控制。在其共同開展的技術驗證中，6 臺套不同的自主系統開展了協同演示，文獻[14]中，開發者認為實現多平臺跨域協同是可行的，且同類型的協同系統非常適用于偵察和監視等領域。
2.2.3 應用驅動型項目
除了探索研究型項目，更多跨域協同類項目直接面向具體應用使命，此類項目具有較強的針對性，所取得的可視化效果也往往更加突出，本小節將借助幾個知名的跨域協同應用型項目進一步闡述跨域協同所能帶來的實用效能（表3）。
表3 國外應用驅動型跨域協同項目
Table 3 Foreign application-driven cross-domain collaboration projects
（1）美國：圣迭戈SPAWAR 中心
早在21 世紀初，DARPA 就曾資助美國圣迭戈SPAWAR 中心開展過空中–地面–水面平臺跨域協作的研究，并于2005年12月份進行了針對“入侵人員”監控與打擊的演示（圖5）。在該演示中，1 臺旋翼無人機、3 臺地面無人系統和相關參演人員一起展示了如何通過一個中央聯合操控系統（Multi-robot Operator Control Unit, MOCU）實現對逃竄人員的聯合抓捕，這是可查的、較早開展跨域聯合實用化展示的案例[16]。圖5 中，(a)為能同時控制多個無人系統的中央聯合操控系統；(b)為空地跨域協作中的旋翼飛行機器人RotoMotion；(c)為空地跨域協作中的地面移動機器人MDARS。
圖5 SPAWAR 中心開展的陸海空跨域協作演示
Fig.5 Land-sea-air cross domain demonstration of SPAWAR
（2）歐盟：SHERPA 項目
2013—2015年，歐盟資助了SHERPA 項目[19]，該項目由7 所大學、2 家公司和1 個聯盟組成研發團隊聯合開展，歷時三年，旨在構建一套可利用地面、空中無人平臺與搜救人員協同開展山區人員搜救的系統。該項目于2015年開展了兩次技術演示，其中夏季演示針對阿爾卑斯山失蹤人員營救，冬季演示針對雪崩災難后的被埋者營救。演示過程中固定翼無人機用于大面積搜尋，無人直升機用于搜索和緊急物資輸送，多旋翼無人機用于自動跟隨人員、提供穩定的航拍圖像、擴展人員的觀測范圍，無人車搭載機械臂，用于精細搜索、挖掘和救援、物資和人員運輸等，所有平臺信息在同一認知地圖上更新、融合（圖6）。
