NGC：Navigation,Guidance and Control
广义上讲，导航、制导都是指确定位置、规划路线并引导至目标地的过程或技术，而制导再军事和工程领域通常指对导弹、飞行物等物体的运动轨迹进行控制和引导。狭义上说，导航是通过各种量测手段获取目标对象位置、姿态、速度、加速度等状态量。制导是生成期望轨迹和控制要达到的动作指令，比如路径规划，导弹舵叶角度、炎口喷向、喷射力度，以及车辆的方向盘角度和车辆速度等。而常见的报道或者科普文章二者的意义是重叠的，只有具体的领域使用的频率不一样、比如军事、武器领域导弹制导、炮弹制导，在生活中常用高速导航，公交导航和行人导航。以下是从狭义上介绍导航和制导：
一、导航
导航是在基础参考系的基础上确定位姿状态量，都涉及的关键技术有——定位，建图，即确定载体（如车辆、飞行器）位置与姿态的方法。定位技术实现方式多样，常见的方法主要分为空间式、时间式，以及基于这两类方法的组合与优化。
- 空间式定位：根据定位对象和协助对象的空间约束(距离、角度)，计算位姿。比如：全球导航卫星系统(GNSS，Global Navigation Stars System)， 超宽带(UWB,Ultra Wideband)， 射频识别(RFID，Radio Frequency Identification)， 通信基站蜂窝 蓝牙 等;
- 时间式定位：根据定位对象时间间隔前后的平移，旋转关系递推、累积位姿。比如：点云(激光、视觉)匹配，航迹推算。
无论时间式，亦或是空间式，都需要传感数据的支撑，常用的传感器数据源有：
1、位姿测量技术
全球导航卫星系统(GNSS)
- 全球卫星导航系统：GPS(美国)、BD(中国)、GLONASS（俄罗斯）、GSNS(欧盟)；
- 局域卫星导航系统：QZSS(日本)、 NavIC(印度)、KPS(韩国、2035建成)
- 定位模式：单点定位、差分定位(RTD和RTK)；
激光雷达(Lidar)
- 种类：机械旋转和固态激光；
- 品牌：velodyne、Quanergy、禾赛、速腾和雷神；
超宽带(UWB)
- 工作模式：基站+标签、基站+基站(移动)；
- 品牌：清研讯科、成都精卫、恒高、沃恒和联睿;
惯性传感器(常见的如IMU)
- 工作模式：姿态参考系统(ARS)、姿态航向参考系统（AHRS）、组合导航和航迹推算(DR)和扩频;
- 品牌：microStrain 、xsens
无线电定位(根据不同的波段和波形划分)
- 工作模式：超宽带，RFID，zigbee，蓝牙，蜂窝通讯基站;
其它的还有毫米波雷达(ladar)、机器视觉(相机)、声波雷达(超声波，声纳)、等。
2、贝叶斯框架下的多源数据融合
实际运用过程中，单一数据源往往不能满足要求，需要组合优化。常用的方法有：卡尔曼及其发展的滤波类，图优化类，粒子优化、等。这些应用，往往是贝叶斯框架下，结合马尔可夫假设，蒙特卡洛方法的具体应用。
二、制导
制导的核心是生成目标变化趋势（Planning，比如自动驾驶中的轨迹规划）和控制指令。但是，随着神经网络的发展，这种分层划代已经越来越不明显。很多将规划和控制做进了同一的模型中，感知进、控制量出，甚至前端数据进，控制量出。常用的规划方法如下：
1、经典寻的制导律（战术导弹最常用）面向目标拦截，利用视线几何关系，结构简单、弹载易于实时实现
追踪法（直接追踪）
速度矢量始终指向目标；缺点弹道弯曲、末端过载巨大，现在很少单独使用。
平行接近法
保持视线角速率为 0（视线平行移动），理论最优平直弹道；但需要目标加速度信息，工程难以精确测量。
比例导引 PN / 比例导引律（应用最广）
(\dot{\gamma}=N\dot{\lambda})，速度转动角速度正比于视线角速率；
衍生变体：APN（增广比例导引，补偿目标机动）、TPN、三维比例导引。
三点法（驾束制导）、前置角法
雷达驾束制导体制，导弹保持在指挥站 — 目标视线上；多用于老式防空弹。
L1 制导（无人机航路跟踪制导）
沿航路选取前方虚拟参考点，计算横向过载，固定翼无人机主流航路制导。
L1制导示意图二、现代理论制导律（最优、鲁棒、终端约束制导）基于最优控制、非线性控制、博弈论，支持落角约束、能量最优、抗扰动
线性二次最优制导 LQG/LQR 制导
线性模型下最小化控制能量与脱靶量；可扩展落角约束制导 IAG（撞击角度约束）。
ZEM/ZEV 制导（零脱靶 / 零速度误差制导）
基于剩余零控脱靶量，近似燃料最优反馈制导；广泛用于火箭回收、交会对接、软着陆。
滑模制导律（SMG）
强鲁棒，抑制模型误差、外部扰动；存在抖振，衍生自适应滑模、高阶滑模制导。
微分对策制导（DG）
把攻防看作双方博弈，针对机动目标对抗拦截；适用于高超目标攻防场景。
(H_\infty)制导、模型预测制导 MPG（滚动时域 RHC 制导）
滚动窗口在线优化，适合复杂约束、环境未知场景。
自适应制导、扰动观测器制导
在线辨识未知目标加速度、气动不确定性。
3、航天器 / 运载火箭弹道 / 轨道规划（轨迹优化类）属于最优控制求解，分为间接法、直接法两大体系1）间接法（基于庞特里亚金极大值原理 PMP）将最优控制转化为两点边值问题 TPBVP
i、打靶法、多重打靶法
- 优点：理论精度高；缺点：协态初值难猜测、收敛域小
- 典型应用：小推力轨道转移、深空精确轨道优化
ii、直接法（工程主流，转化为 NLP 非线性规划）把状态 / 控制离散参数化，直接数值优化
- 伪谱法：高斯伪谱 GPM、勒让德伪谱、Radau 伪谱（高超再入、火箭轨迹标配）
- 配点法、有限差分、有限元离散
序列凸优化 SCO：把非凸问题逐次凸化，快速在线规划（热门方向）
iii、解析轨道转移制导
- Lambert 制导：脉冲推力轨道两点边值，轨道交会、星际转移；
- 霍曼转移、双椭圆转移（经典脉冲轨道机动方案）
iv、运载火箭专用制导方法
- 迭代制导（自适应迭代制导）：长征系列火箭主力主动段制导，在线迭代修正入轨条件；
- 预测–校正制导（PCG）：再入滑翔飞行器标准方案；不断预测终端状态，修正倾侧角指令。
4、无人机 / 飞行器 航路、避障路径规划（Path/Trajectory Planning）侧重于环境障碍规避、多机协同、低空复杂环境1. 基于图搜索的确定性规划
i. Dijkstra、A、Anytime A（栅格 / 航路点全局规划）
Voronoi 图、可视图法
ii. 随机采样规划（高维空间主流）
RRT、RRT、Informed-RRT、BIT*（快速扩展随机树，适合复杂三维空间避障）
PRM 概率路线图
iii. 参数化光滑轨迹生成（微分平坦系统：四旋翼）
最小 Snap 轨迹、多项式轨迹、B 样条 / 贝塞尔曲线轨迹规划
特点：直接生成连续平滑加速度指令，便于跟踪控制
iv. 智能优化类规划（离线全局优化）
遗传算法 GA、粒子群 PSO、蚁群、模拟退火；多用于离线航路全局优化，一般不满足弹载实时性
5、新兴智能制导规划方向（近年前沿）
- 强化学习制导（PPO/DDPG 端到端制导、复杂机动决策）
- 自适应动态规划 ADP、近似最优制导
- 多飞行器协同制导 / 协同轨迹规划（饱和攻击、编队、协同探测）
- 微分几何制导（适用于大机动、高速非线性动力学）
