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美国DARPA无人机集群技术研究进展


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来源:军事文摘


经过数十年的发展,现代战争的形态已逐步完成从机械化向信息化的过渡,各军事大国之间的差距逐渐减小。为保持军事优势,世界主要军事强国将目光转向智能化战争,军事智能在决定未来战争胜负方面扮演愈加关键的角色。

在军事智能的各项指标中,武器装备的自主性无疑是判断“智能”水平的核心指标,其中尤以“集群智能”技术最为突出。高度自主的智能化集群武器装备可在战斗人员赋予任务后,依靠智能算法自动寻找、识别甚至执行攻击任务,并具备造价低、生存强、效率高等诸多优点。

美军多年前就已经开始着手发展“集群智能”装备,其中具有自主能力的无人机集群技术是其发展的重点。早在2005年,美国国防部发布的《无人机系统路线图2005-2030》中,将无人机的全自主集群作为最终发展目标。在2015年9月发布的《空军未来作战概念》顶层战略文件、2016年5月发布的《2016—2036年小型无人机系统飞行规划》中,都提出了无人机集群的作战概念。在2019年2月12日,美国国防部公布的《2018年国防部人工智能战略摘要》对这一问题再次进行了强调。

美军各研发部门也正在着力发展这一颠覆性技术,以便扩充传统威慑,掌控未来战争局势。美军国防高级研究计划局(DARPA)作为美军军事装备技术研发的先驱,在无人机集群技术方面也投入了大量精力,并已取得一些初步成果,开展了“小精灵”“拒止环境协同作战”“快速量轻自主”和“集群使能攻击战术”等多个无人机集群研发项目。

美国DARPA无人机集群技术研究进展

“小精灵”项目


“小精灵”项目致力于实现无人机集群的空中发射与回收,进而促进空中作战概念的转变。该项目的作战想定是无人机在没有可靠陆基或海基着陆点时,通过空基(如运输机)平台在防区外发射携带有侦察或电子战载荷的无人机集群,通过集群内部的信息共享与协同,突破敌方防御系统,执行侦察与电子攻击任务,并在任务完成后对幸存的无人机进行回收。

“小精灵”项目以C-130运输机为运载平台,回收无人机时,在C-130下方远离机体的地方部署一个类似于空中加油系统的拖曳式稳定捕获设备。回收时,无人机与对接装置相连,通过绞车和线缆从C-130的货舱门由机械爪将其捕获并收回机舱。预计每30分钟完成4架无人机回收工作。地面人员会对其进行维护,以便在24小时内进行下一次使用。尽管目前“小精灵”项目采用C-130作为演示平台,但它的模块化设计使美军可以轻松修改其他运输机或主要武器运载系统与之配合。

项目使用的无人机作战半径可达900千米,巡航时间最长3小时,最大速度马赫数0.8,最大载荷约68千克,出厂单价(不包括载荷)低于70万美元,预计使用寿命为20次飞行。这些无人机将配备多种不同载荷,具有数量大、尺寸小、廉价、可重复使用等特点。“小精灵”项目项目涉及众多技术领域,包括:无人机发射和回收技术;低成本、有限寿命的机身设计;高保真分析;精确数字飞行控制;相对导航和站点保持等。

“小精灵”项目始于2015年9月,项目分为3个阶段实施:第一阶段重点研究了无人机空中发射和回收系统的可行性,并于2017年3月顺利完成,选择Dynetics公司和通用原子公司进入第二阶段工作。第二阶段主要进行了全尺寸技术验证系统的初步设计,为单个系统部件开展风险降低试验,2018年4月顺利完成。第三阶段,2018年5月展开,计划研制出一套全尺寸技术验证系统,并在2019年开展“小精灵”集群的空中发射和回收飞行试验,研究与潜在合作伙伴的不同传感器集成的可能性。

美国DARPA无人集群技术研究进展


“小精灵”项目的无人机集群作战样式既可解决作战前沿区域部署机动性的现实需求,也可以为解决日益复杂的A2/AD战场环境提出可靠的突防方案。虽然这些“小精灵”无人机群无法都在复杂的战场突防作战中生存下来,但考虑到其相比一般防空导弹而言较低的造价,这使得使用防空导弹防御“小精灵”无人机群作战得不偿失。此外,低成本使得“小精灵”无人机群可以利用数量优势实现过饱和攻击,同时有效避免后续美军大型战机的损失。总体而言,“小精灵”无人机群投入作战的规模可调、作战效应多样、经济可行性高,而且还能在各种冲突环境中提高作战资源利用效率,具有很高的军事应用前景。

“拒止环境协同作战”项目


“拒止环境协同作战”(CODE)项目希望搭建一个模块化的软件架构,旨在发展先进的自主协同算法和监控技术,保障无人机集群能在抗“带宽限制”以及“通信中断”等拒止环境下保持态势感知并完成发现、跟踪、识别和攻击目标等任务,从而提高无人机在高对抗环境中的自主性和协同作战能力,同时降低对操作人员数量及成本的要求。

CODE项目于2015年发布。2018年1月,完成了开放架构、自主协同等指标的验证。2018年11月,完成在拒止环境下,应对突发威胁能力的验证。实现了无人机在低通信量时,可高效共享态势,协同规划和分配任务,制定战术决策,应对动态高威胁环境。目前该项目已经进入第二阶段,第三阶段将验证单人控制最多6架无人机的能力。

CODE项目将改变目前单个无人机需要多人操作的情况,使得无人机在未来战场上执行情报、监视和侦察及战术打击等各种任务时的能力大为拓展。具有自治能力的无人机群可在单人的监督控制下协同工作,任务中不断评估自身的状态和环境,并向任务主管提出协调无人机行动的建议。任务主管可以混合和匹配具有特定能力的不同系统,以适应各个任务,并指导任务变更。支持CODE的无人机通过协作和自治,仅需要很少的监督就能根据既定的接战规则找到目标并酌情参与其中,并及时对战场的各种动态情况做出反应。这种灵活性的任务执行方式可以显着提高现有装备的效益,并有望实现新的部署理念。

FLA项目所用的四轴飞行器


“快速轻量自主”项目


现代战争中,GPS导航技术被广泛应用于各种武器装备与作战行动中,但其易受欺骗和干扰,进而导致灾难性军事后果的问题也逐渐暴露。为解决这一问题,DARPA发起了“快速轻量自主”(FLA)项目,旨在研究新的感知和自主控制方法,并开发一种先进的算法,使小型无人机或无人车辆在没有人类操作、GPS导航或任何外部数据链引导的情况下自主运行,执行复杂条件下的威胁任务,如在敌对城市环境中进行任务侦察或在地震后的受损建筑中搜寻幸存者。

FLA项目始于2015年。2017年6月,DARPA在佛罗里达州中部利用小型四轴无人机开展了第一阶段飞行实验,主要验证项目的可行性,因此在无人机平台上装载了各种不同的传感器来分析相关环境信息。项目进行了一系列障碍飞行试验,测试飞行试验为期4天,试验取得了重大突破。先进的软件算法和传感器使该无人机可以通过有障碍的航路找到目标物体。

2018年6月至7月间,DARPA在佐治亚州进行了第二阶段飞行测试,测试小型无人机在紧凑的室内空间,城市户外环境和杂乱自然场景的自主飞行能力。研究人员改进了无人机的软件系统,小型无人机仅携带一个摄像机,总重量减少为约原来的一半。测试验证了FLA项目无人机的多种能力,如在多层建筑及狭窄过道中快速飞行同时确认目标、穿过窄窗进入屋内搜索及构建3D态势以及识别楼梯并沿其飞出建筑物等。

FLA项目小型无人机的预计飞行速度为20米/秒(45英里/小时),它使用传感器快速探索和导航未知环境中的障碍物时,会不断创建地图,记录已探测过的地点,最后可自行返回起点。操控人员只需制定任务目标,如所要搜寻的目标图形以及大概的目标方向及距离等。无人机收集的数据可与称为Android Tactical Assault Kit(ATAK)的手持应用程序同步,该应用程序目前已经部署到美军部队。使用来自飞机的可选Wi-Fi链路(可以根据需要打开或关闭),飞行器可以发送所需对象的实时图像。

目前,FLA项目已经在重量仅为5磅(约2.3千克)、有限电池电量和计算处理能力的轻型四轴飞行器上得到了验证。该项目的下一步工作是将更多的计算能力集成到更小的平台上,并逐步转移到陆军研究实验室,以进一步开发潜在的军事应用。未来亦可用于其他轻质小型地面车辆。

未来战争中,FLA的无人机群应用非常广泛,如可以在军队进入作战区域之前安全、快速地扫描建筑物内的威胁,或在茂密丛林等侦察机无法对地面情况进行探知的区域搜寻被击落的飞行员或敌方人员。此外,配备FLA算法的无人系统由于无需外部通信链路,因此指战员在战争中暴露的可能性降低,人员安全性得到大幅提高。

OFFSET项目软件交互界面


“集群使能攻击战术”项目


为显著提升小型地面部队在城市环境下的作战效能,DARPA在2016年12月启动了“集群使能攻击战术”(OFFSET)项目,旨在快速生成集群战术,评估集群战术的有效性,并将最佳集群战术整合到野外作战中。为实现这一目标,项目寻求构建一个支持开放式系统架构的活跃集群战术开发生态系统,该系统主要包括3个部分。

第一,先进的人员集群界面,使操作人员能够同时对数百个无人平台进行实时监控和指挥。该计划旨在利用正在兴起的沉浸式直观交互技术(例如增强和虚拟现实技术,基于语音、手势和触控的技术等)来创建具有沉浸式态势感知和决策呈现能力的新型指控界面。界面还将包含一个集群交互语法,实现集群战术的“自由式”设计,以便实现基于现场实时条件的动态行动和反应。

第二,一套实时的网络虚拟环境,用以保障实际的集群战术演练。在演练中,操作人员可以在现实世界中使用各种无人系统或在虚拟系统中探索创新的合成技术快速探索、开发和评估集群战术,并从中选择最佳战术。此外,操作人员可以通过该系统提交集群战术进行排名,以鼓励竞争和协作。

第三,社区驱动的集群战术交流。该项目还为参与人员提供撰写集群算法甚至改进其他现有集群战术的工具,这可以为最终用户生成集群战术提供可扩展的架构,并帮助创建一个持久的社区来创新和培养更为有效的战术。

OFFSET项目包括5个核心领域:集群战术、集群自主、人员-集群协同,虚拟环境和物理测试平台,项目通过对各种无人空中和地面平台的频繁实时试验来展示其技术。大约每6个月,项目的总体复杂性就需要随着集群大小、空间操作规模和任务持续时间等的增加而不断增长,因此平均每6个月,项目会着力推动某一核心领域技术的发展。未来,希望通过直观的用户界面实现对上百个集群目标的战术操作,应用于无人机和/或地面无人车辆集群,配备地面的班级等小型步兵部队。

2018年3月,项目开始第二阶段“集群冲刺”,着力发展“集群战术”核心领域,关注战术开发与评估以及增强自主性算法研究,加强平台自主性。项目选择雷锡恩公司作为承包商之一,该公司正在研发一种单人控制大量无人机的VR接口,并已在50架无人机上进行了测试。测试时,参与人员通过HTCViveVR设备和两个控制器与环境交互,使用数据进行实时决策,可对两个城市街区内的城市目标进行持续时间15~30分钟的侦查。VR接口仅能完成简单的指控操作,包括选择集群子集并为其分配简单任务,如移动到指定区域、原地盘旋,以及获得周围环境视图。

集群使能攻击战术”项目拥有先进的人员集群界面进行实时监控和指挥


2018年10月,项目开始第三阶段“集群冲刺”,集中讨论“人员-集群协同”和“集群战术”核心领域,同时授予8家公司第二波集群冲刺合同。“人员-集群协同”是为增强人类与自主集群交互设计,开发和演示新的框架,试图解决集群系统本身的复杂性,以及人类或指战员在进行城市作战时的认知需求。集群战术是为操作人员提供集群作战的战术或者方法的存储库,主要针对任务持续时间1~2小时、面积为4个方形城市街区的“城市突袭”的任务,利用异构集群的空中和地面机器人,设计和实施的复杂集群战术。

2019年4月,开始征求第四次冲刺的创意,包括为OFFSET在虚拟环境中开发合成技术以及应用人工智能(AI)以探索和学习新的集群战术两个方面。以便为基于演练的集群模拟器开发合成技术和人工智能应用。对于合成技术,主要指分布式“墙体透视”传感器,无源集群通信或增强型传感器/计算阵列,以实现和演示新的集群战术。并利用人工智能加速集群战术设计,操作人员将通过OFFSET的虚拟环境,利用人工智能框架来发现、学习和强化新型集群战术。近期最重要的进展是在6月成功进行了第二次外场试验,试验中空中和地面机器人团队测试了以隔离城市目标的相关战术,任务执行时间达到30分钟。

OFFSET项目未来计划实现多达250架协作自主的无人系统集群,执行任务时间15~30分钟,最终延长到6小时,并很有可能实现通过语音指令为集群发布任务的功能。待列装后,OFFSET项目集群可为地面部队解决城市作战中遇到的高层建筑、狭小空间和有限视线等多种问题。

结 语


随着各军事强国竞争日益激烈,美军试图通过发展新作战概念及智能技术,重塑自身的“不对称”优势。无人集群技术正是美国“第三次抵消战略”的关键一招,它利用人工智能技术,实现无人装备在未来日趋复杂的战场态势中自主突防、自主规避及自主任务生成,使各作战平台、作战系统紧密配合,通过体系级攻击谋取战争优势,将从战略层面改变未来战争的作战方式,并对军队未来的作战理念、组织形态、装备体系产生深远影响。


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