美陆军推进自主系统研发以支持多域作战

来源：中国指挥与控制学会

简介

为支持美国陆军的未来多域作战，美国陆军目前正在不断发展自主系统，以增强人-机组队能力，从而提升陆军在复杂和高度竞争的未来多域作战环境中的机动性。美国陆军已经开展了可扩展、自适应和有弹性的自主性（SARA）项目和用于机动性的人工智能项目（AIMM），这些项目将提升未来陆军自主系统的感知、学习、推理、通信和导航等能力。

目前正处于测试阶段的大部分无人驾驶车辆可利用GPS、高速无线数据传输网络、标志清晰的道路、标识牌和驾驶规则来进行机动，但是美国陆军需要能够在通信和GPS受到干扰或拒止的复杂环境下根据不断变化的状况自主驾驶。为此，美国陆军研究实验室创建了可扩展、自适应和有弹性的自主性（SARA）项目，开发无人车和无人机感知、学习、推理、通信和导航技术，并开展了用于机动性的人工智能项目（AIMM），寻求通过为陆军车辆集成自主系统来降低士兵在战场上的注意力分散行为。

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可扩展、自适应和有弹性的自主性（SARA）项目

SARA项目包含9个年度冲刺计划，寻求扩展陆军的自主企业。第一年关注的领域是非地面道路的自主机动，研究分三部分，将解决自主地面系统如何在越来越复杂的非地面道路环境中运行、无人机如何在草木丛生的环境中导航以支援地面平台，及软件架构如何协调大规模空地协同试验。SARA项目以陆军前期开展的两个研究项目为基础：微型自主系统和协同技术联盟（MAST CTA）和机器人协同技术联盟（R-CTA）。

美陆军为第一年的研究向8个学术和业界伙伴拨款了290万美元，这些伙伴将开展合作，并将其解决方案集成到测试平台和陆军研究实验室的自主系统软件中。第一年的承包商包括科罗拉多州矿山学院、佛罗里达州人和机器认知研究所、通用电气研究所、印第安纳大学、加利福尼亚大学伯克利分校、特拉华大学、罗彻斯特大学和华盛顿大学。

未来的年度冲刺项目将探索可扩展异类和协同行为，人和代理组队等议题。最终，陆军希望自主系统应能够对环境进行思考，可在分布式、协同的异构团队中工作，并做出符合作战节奏的决策，以保证其在复杂和竞争激烈的环境中机动。

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用于机动性的人工智能项目（AIMM）

AIMM项目寻求通过为陆军车辆集成自主系统来降低士兵在战场上的注意力分散行为。该项目将开发支持下一代战车自主性的基础能力，其中包括开发可独立于主战车，自主运行的机器人车。目前的无人车需要士兵远程控制，需要士兵不断低头看控制屏幕，这会分散士兵注意力，AIMM项目开发的自主车辆具备完全自主性，士兵可将自主车辆当作队友，让这些车辆在战场上有效开展行动。

军用车辆的行驶环境十分恶劣，其中包括森林或沙漠，有些地方甚至无路可走，适用于平坦道路的商用自主驾驶技术尚无法满足这一需求。因此，研究人员寻求弥补这一能力缺口。未来的军事任务不仅需要自主车辆能够确定可通行的路线，还需要这些车辆计算最优路径，并评估当前环境。这些车辆需要能够帮助士兵决策，并向士兵提供决策的原因，以便士兵批准决策或进行干预。

在短期，陆军研究人员计划利用计算架构方面的优势，并创建一个可连续完成特定任务的窄人工智能平台，并通过这些能力为士兵提供队友辅助功能。短期内开发的人工智能平台可完成的任务十分有限，但具备较强的鲁棒性，未来该平台可完成越来越多的战场任务。在技术方面，这种人工智能平台所需的预训练数据很少，陆军研究人员已经开发了可减少训练时间和所需数据的技术。该平台还具备自然语言处理能力，可提升士兵与无人车之间的通信能力。

在长期，陆军开发的未来作战车辆将能够审视环境，获取有用的线索，这需要智能系统能够分析复杂的敌方环境并制定相应的行动方案。例如，无人车发现了一个障碍物，如果是一棵倒下的树，无人车将围绕这棵树进行巡逻；如果是一个沙袋，可能附近有陷阱，无人车将会警告驾驶员附近有伏击的危险。

目前，开发人员正在改进自主软件栈，该软件栈包括一系列软件算法、数据库和相关自主驾驶软件，可提供导航、规划、感知、控制和推理功能。此外，软件栈还包括一个世界模型，智能系统可利用该模型持续跟踪世界信息。

介冲编译自互联网

李皓昱审定

2020年7月

转自：防务快讯

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