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美国无人机智能作战模式研究与发展情况

时间:2021-1-26 14:11:07编辑:未知来源:互联网栏目:国外动态点击数(0)已有0人评论 加入收藏

  导读:随着无人机技术与实战化应用的迅速发展,美国针对有人-无人机协同作战模式、分布式蜂群作战模式以及无人机消耗作战模式等无人机智能作战模式开展了诸多研究。其中主要包括“忠诚僚机”模式、SoSITE分布式作战模式、有人-无人机自主性空中格斗模式、拒止环境下协同作战模式、可快速部署与回收集群作战、进攻性蜂群城市作战模式,以及无人机集群消耗作战模式等。基于对上述作战模式的分析,在此进一步调研了高智能化作战的技术发展方向,智能化“敏捷秃鹫”系统、未来天基指挥通信系统以及高度自动化与自动目标识别技术等都将是美国无人机智能作战技术的重点研究方向。

  有人-无人机协同作战模式研究

  “忠诚僚机”模式

  无人机距离完全自主作战仍需要具备对复杂战场环境、战场态势的综合分析与判断能力以及对敌方战术意图的预判与响应能力等高智能化能力,因此有人-无人机协同作战将是早期无人机智能作战的主要模式。美国已经对该作战模式进行了概念发展规划,而“忠诚僚机”项目与Skyborg项目等则致力于该型作战模式的技术研发,重点研究可重复使用的无人机,以及装备于无人机的自主/人工智能系统等。XQ-58A无人机作为“忠诚僚机”项目的研究重点之一,可重复使用,已于2019年3月成功首飞,之后进行了多次飞行测试,也被作为使用Skyborg技术进行空军实验的平台。

  可重复使用无人机作战模式示意图

  该机的最大飞行速度约1050公里/小时,最大航程近4000公里,实用升限超过13700米,其可以携带多种电子设备,内置弹舱载荷250千克(可挂载联合制导攻击武器或小直径炸弹等),具备对地打击能力。在此将两个项目的相关研究进行梳理,如下表所示。

  图表:“忠诚僚机”项目与Skyborg项目;资料来源:调研整理

  “忠诚僚机”项目的主要成果XQ-58A已经进行了多次飞行试验,但其对地攻击与对敌空中防御的相关演示与测试尚未见信息披露;而Skyborg项目则致力于发展人工智能,以使飞机能够自主运行并有可能从先前的训练任务中学习。Leidos公司作为为Skyborg的设计代理,已于2020年5月起开始专注于开发“自主核心系统”所需的技术,以最终使Skyborg无人机具备半独立操作能力。AFRL计划在2023财年提供Skyborg系统的初期作战版本,后续版本则可能由下一代空中优势(NGAD)项目或其他单独项目资助。

  据美军的作战构想显示,美军计划于2023财年开始,洛克希德 马丁公司的4架F-22战斗机组成的编队能够与装备了Skyborg人工智能系统的无人战机共同执行任务,空战司令部则计划利用装备Skyborg的无人机在2025年替换部分F-16战斗机,在2030替换MQ-9无人机。然而根据最新测试结果可知,采用人工智能技术并执行自主通信任务仍然是该项目亟待解决的技术难题之一。

  分布式作战体系构建

  建立分布集成、全域覆盖的“杀伤网”是美军全域联合作战行动的主旨所在,而实现有人-无人机协同作战的信息交互与无缝连接等则是其研究重点之一,因此,美国国防部高级研究计划局(DARPA)于2015年提出了体系集成技术与试验(SoSITE)项目。该项目旨在将武器与传感器载荷从单一庞大的空中平台拆分到大量有人和无人平台上,运用开放系统架构方法,实现平台间实时数据共享、多机组网、协同配合及平台上不同任务模块的即装即用、无缝连接,形成分布式的空中作战体系。

  早在2018年DARPA已经在开发适应性算法与软件等以建立配备先进任务系统的有人-无人机作战网络,并且进一步探究了自主技术在推进各个平台协同作战中所发挥的作用。该项目将有助于加快美国空军先进作战管理系统达到初步作战能力的进度。

  在SoSITE项目所设想的作战模式中,只需单架次有人机与单架次无人机即可执行任务,由空中指控系统控制有人机,再由有人机控制无人机,具有电子干扰、雷达探测和成像能力以及有杀伤力的武器装备将由无人机平台发射,而非将这些能力全部集中于同一作战平台上,由此将兼具低成本与出色的作战效果。

  SoSITE项目分布式空战概念图

  该项目组已经成功演示验证了以下四种能力:

  即使采用传统数据链,亦能够实现多个系统之间自动组合和传输信息的能力;

  首次在飞行中使用Link-16创建更为快速、高效的现代化信息交互;

  实现了将陆基座舱模拟器与真实飞机系统实时互联的能力,基于SoS减少了从数据到决策的时间跨度;

  将当前在F-35上使用的APG-81雷达与DARPA的“自动目标识别”软件进行集成,创建一个全面综合的战场空间图像。

  该项目的最终目标是从以平台为中心的战斗力模型转变为依靠异构、低成本平台的多种组合中的分布式功能的模型。

  波音公司和美海军已于2020年2月4日在美海军作战发展司令部举办的年度舰队演习中成功利用一架有人驾驶型EA-18G电子战飞机控制了两架无人版“EA-18G”飞机,由此验证了该项目相关技术的有效性,并将进一步推动F/A-18E/F战斗机与“EA-18G”电子战飞机控制无人机等无人平台执行作战任务的进程。

  该项测试中有两点关键技术尤其引人关注,一是对“EA-18G”电子战飞机进行改装,并采用开放式架构处理器与先进网络实现该机的无人驾驶;二是有人机控制无人机的技术。此外,据称经无人化改装的有人机还可与美海军在研的其他无人系统协同作战,能够大幅提升美海军的态势感知能力以及有人飞机的生存能力。

  结合该次测试与美国的技术应用惯性推想,美国有可能会将即将退役的F-16战机改装为无人战机,并采用F-22与F-35等先进战机与无人机进行协同作战,最终实现单架次有人机控制多架无人机形成编队作战的目标。

  有人-无人机自主性空中格斗模式

  将无人机用于实战,空中格斗必将是其未来要面对的作战模式之一,但目前无人机的自主性尚且不足以实现该能力,因此基于可靠的人工智能软件,利用有人-无人机协同,实现自主空战格斗能力是现阶段美国的研究主线之一。DARPA已经于2019年授予卡尔斯潘公司4年期的研发全尺寸空战试验基础设施的“空战演化”(ACE)项目,旨在提高作战人员对自主作战技术的信任度,是战略技术办公室(STO)旨在实现DARPA“马赛克战”的战略项目之一,而马赛克战又是将战争概念从空战专属于有人机,转变为有人机和低成本无人机的混合编队,从而实现利用最新技术进行快速研发、部署与升级,以应对变化莫测的威胁。

  该项目将培训人工智能(AI)遵守空战规则,并将按如下三个阶段开展工作。

  目前该项目尚且处于研究工作的第一阶段,并将开展的名为“Alpha Dogfight试验”的空中格斗竞赛作为研发空对空自动作战软件的第一步。该竞赛由不同公司研发的AI与驾驶虚拟F-16的人类飞行员对决,竞赛的最终结果为赫伦系统公司研发的超级AI于2020年8月20日在虚拟空战中以5:0的战绩击败了驾驶虚拟F-16战斗机的人类飞行员。由此验证了AI算法进行空战的能力,同时也将助力ACE项目基于参赛的AI技术研发出更为可靠的人工智能空中格斗软件,从而进一步促进人机协同作战编队的发展。

  卡尔斯潘公司还将使用其专有的自主电传线控飞行控制系统技术,对4架Aero Vodochody L-39 Albatros喷气教练机进行改装,以实现和演示先进的人机界面(HMI)和AI算法。

  此外,DARPA还于2020年11月选定波音公司、埃皮塞公司(EpiSci)、佐治亚理工学院、苍鹭系统公司和物理人工智能公司开发智能空战算法,以实现有人-无人飞机编队的近距离自主空战格斗能力。该项研究将在ACE项目下进行“技术领域1”(TA1)内容的研发工作,包括单机和编队的空战机动算法。每家机构将分别从1对1空战格斗开始研究,逐步扩展至2对1和2对2,随后转入建模仿真、缩比例无人机验证和全尺寸飞机验证阶段,计划于2023年完成全部工作。

  现阶段,美国在有人-无人机协同作战模式方面的研究重点在于,研发可靠的“自主核心系统”实现无人机的“半独立”操作能力;采用开放系统架构,实现有人-无人机平台之间的实时数据共享、多机组网、协同配合与无缝连接等,以形成分布式的空中作战体系;研究可靠的人工智能空中格斗软件,以及单机和编队的空战机动算法等,以提升有人-无人机协同作战的自主空中格斗能力。

  分布式无人机智能蜂群作战样式研究

  拒止环境下协同作战模式

  该型作战模式下,现有的大多数系统需要由专门的飞行员与传感器操作员进行操作,既限制了无人机操作的可扩展性与经济性,也增加了在复杂电磁环境中对于高机动目标的动态、远程对抗的操作难度。因此针对上述问题,DARPA于2014年启动了拒止环境中协同作战(CODE)项目。该项目致力于创建人工智能算法与模块化软件架构,拓展现有无人机执行任务的能力,提升无人机蜂群的自主协作能力,能够实现对带宽限制和通讯中断的弹性化设计,兼容现有标准,以进一步加强美军在拒止环境或竞争性空域中执行任务的能力。

  CODE允许无人机与其他无人机一起自主工作,部分依赖于网络通信系统,通过多个节点传递信号,而不局限于从单个传输点传递,实现多架无人机共享信息,从而使得敌方难于一次性封锁所有节点;

  CODE无人机群在执行任务的过程中可以相互或向指挥官分享数据,共同协商任务分配,实现行动同步。

  CODE项目主要着眼于无人机群协同自主领域技术的提升,而其中的关键技术在于单架次无人机的自主能力、无人机群的自主能力、人机接口以及开放式架构,而飞机如何在恶劣的条件下继续协同工作则是该项目最具挑战性技术难点之一。在自主协作下,CODE软件驱使的无人机集群能够根据既定交战规则,发现目标并接触,以最小监督利用周围配备CODE的平台系统,并及时适应友军消耗与动态威胁等动态环境。

  CODE项目作战概念图

  在此将较具代表性的测试任务进行梳理如下所示。

  2019年2月装备CODE软件的6架RQ-23无人机与14架虚拟无人机在无法使用GPS,通信中断的情况下,针对虚拟目标与威胁等采取了对策,成功地完成了任务目标。该次飞行试验参与的无人机均由一个小型作战中心的任务小组监控,并采用了雷神公司的软件和自主算法等。

  美国通用原子公司于2020年12月4日称,在无人工输入的情况下,CODE项目研发的人工智能软件控制“复仇者”无人机机动运行超过两个小时,该次演示进一步深入研究了针对空对空目标的大型无人机平台上的人工智能处理技术,并且采用支持网络的战术目标网络技术(TTNT)进行了网状网络任务通信。

  通用原子公司还扩展了CODE基本软件的行为功能,将其安装在小型商用计算机上,在设定飞行任务目标的情况下,即可协调6架飞机完成空对空协同搜索,其中五架虚拟飞机用于演示。该次演示的成功代表了无人机将向更复杂的自主能力发展,并且预示着人工输入将最小化以实现复杂空战中各平台系统的最佳组合。

  总之,CODE项目已于2019年完成,项目的相关技术成果等已经移交给美国海军航空系统司令部。该项目已经建立了超出了当前技术水平的模块化软件体系结构,能够应对带宽限制和通信中断,在用于异构系统的自主技术研究方面已经迈出了重要的一步。

  可快速部署与回收的无人机集群作战模式

  采用无人机进行分布式集群作战的难点之一在于小型无人机作战半径有限,无法实现远程作战,因此利用有人军用飞机进行远程投放与回收被美军作为解决方案之一,小精灵(Gremlins)项目由此被DARPA于2015年启动。该项目旨在研究一型低成本无人机,能够搭载情报、监视、侦察(ISR)等传感器模块和非动能有效载荷,同时开发一个无人机发射和回收装置,使得未来的作战飞机可以快速部署廉价、可重复使用的无人机集群。

  “小精灵”无人机的续航时间约1~3小时,按照DARPA的设想,“小精灵”无人机蜂群将在敌防区外由包括运输机、轰炸机和战斗机在内的各类平台发射,在渗透到敌防区内之后,针对特定目标共同执行情监侦、电子攻击或地理空间定位等作战任务,任务完成后退出敌防区,并由C-130运输机完成空中回收。

  DARPA“小精灵”无人机群作战概念图

  该项目包括四个阶段,前两个阶段主要包括承包商的选拔以及全尺寸验证系统的初始设计,第三阶段则始于2018年主要进行多架无人机的发射与安全回收试验,X-61A无人机是第三阶段的演示目标之一。在此将该项目的最新测试进展梳理如下。

  图表:“小精灵”项目研究新进展;资料来源:调研整理

  据称第四次飞行与回收等测试将于2021年春季进行。此外,DARPA已于2020年与美国空军达成协议,计划在完成第三阶段之后,开启第四个阶段,一方面开发协作自主软件,以实现只需一名操作员即可控制多架无人机,从而使得无人机能够在通信不畅或导航信号有限的地区与地面移动目标/海上目标进行长距离交战;另一方面还可能会在“小精灵”无人机上装载各种传感器,以将不同的情报、监视和侦察传感器集成在无人机的自主编队中进行演示,但该型无人机尚不具备自主能力与人工智能能力。

  预计该项目的第四阶段将持续27个月,最终测试将包括DARPA在CODE项目所开发的协作自主技术,其中,美国空军自主的项目研究部分将为美国空军提供作战技术。

  进攻性蜂群城市作战模式

  美国的进攻性蜂群城市作战模式在DARPA于2016年启动的进攻性蜂群使能战术(OFFSET)项目中被深入研究,该项目旨在通过集成已有的自主集群与人-无人集群协同新技术,利用多达250台大型无人机与无人车等组成的蜂群系统架构,助力地面作战部队完成复杂城区环境下的多种作战任务,从而实现自主集群系统城市作战能力的突破性进展。

  OFFSET项目蜂群冲刺的关键技术

  OFFSET项目计划约每6个月举行一次集群冲刺,并且每一次蜂群冲刺均以集群战术、集群自主性、人-群协同、虚拟环境与物理实验平台五个关键技术中的一个或多个为突破点。

  第一次蜂群冲刺重点关注集群战术集成,实现使用50架无人机蜂群定位一个目标;

  第二次蜂群冲刺重点提升单体自主性;

  第三次蜂群冲刺重点突破人-群协同与中级集群战术;

  第四次蜂群冲刺重点突破虚拟环境下的集成技术和人工智能技术在集群战术中的应用;

  第五次蜂群冲刺将重点突破城市环境中的集群实战战术和创新的集群化学平台原型,以利用250架(辆)无人机与无人车集群在具有8个城市规模的街区自主执行6小时的任务。

  美国国防部2020财年预算文件显示,DARPA为OFFSET项目申请的预算达2000万美金,并将用于:演示验证可行的集群战术行动方案的接口和执行;继续整合先进的集群战术,开展以能力为基础的试验;开始集群冲刺,重点改善虚拟环境和扩大物理实验床,以实现任务目标,由此推断该项目将进行多次技术突破型集群冲刺试验。在此将集群冲刺试验的新进展与新计划梳理如下表所示。

  图表:集群冲刺试验新进展与新计划;资料来源:调研整理

  由上表可知,自第三轮蜂群冲刺测试起,DARPA更为注重集群实战战术、人-机群协同以及蜂群内部通信等方面的技术需求。据称每一轮测试过后,基于DARPA提供的实时蜂群数据与场景分析,系统集成商都将提出新策略改善后续的测试运行,以及未来的技术开发,并致力于将新型蜂群技术整合到各自的体系结构中。由此可知,美国正从无人集群协同战术等多方面进行技术攻关,通过人工智能、自主技术、虚拟现实及增强现实技术等提升无人机在城市作战战场上的综合作战能力。

  基于对拒止环境下协同作战模式、可快速部署与回收集群作战以进攻性蜂群城市作战模式等相关研究的梳理可知,美军现阶段主要致力于通过CODE项目研发先进的自主化算法和监督控制技术,以增强无人机或尖端导弹在拒止环境的作战能力;利用小精灵项目对小型低成本无人机的远程投送与回收等空中分布式作战模式相关技术进行集成验证;OFFSET项目则将集成已有的自主集群与人-无人集群协同新技术,通过无人机/无人车等自主集群系统实现小型地面部队城市作战能力的突破。

  无人机集群消耗作战模式研究

  在反介入/区域拒止环境中,敌方的综合防空系统会增加空域的进入难度,而数量众多的小型、低成本无人机能够饱和敌方的雷达系统,降低有人机与高成本无人机的风险。因此,美军在无人机集群消耗作战模式方面开展了多项研究,在此仅以展开相关技术研究的低成本无人机蜂群作战(LOCUST)项目与山鹑(Perdix)项目为例对美军在该作战模式方面的研究进展进行梳理。

  图表:LOCUST项目与Perdix项目所研究的无人机性能参数对比;资料来源:调研整理

  其中:

  郊狼无人机装有雷神公司开发的软件,从而能以最优作战阵型飞行,也能扩大人类操作员的能力范畴,并且关键决策仍由人类操作员作出,还能依据需要对无人机群的任务进行校正;

  Permix项目中,据称SCO的目标是实现1000架Perdix无人机的批量生产,保证低成本的同时,尽快将该型无人机投入实战,但该项目截至2020年12月未见更新研究进展,2018年开始负责Perdix项目的空军助理部长Will Roper在2019年2月曾宣称难于找到蜂群作战的测试靶场,这可能是项目进展放缓的原因之一。

  综上可知,美军发展低成本无人机集群作战模式的主旨在于一方面以数量优势压制敌人,一方面执行空中监视与信息共享,甚至打击任务。尤其Perdix项目所研发的微型无人机还能够基体决策并具有编队飞行能力。而蜂群作战战术与技术,以及人工智能算法与协同自主的结合是该作战模式的关键技术难点。

  高智能化作战研究

  智能化“敏捷秃鹫”系统

  AFRL与锡拉丘兹研究公司早在2015年就合作开发了一款高性能嵌入式计算体系结构——“敏捷秃鹫”吊舱,该吊舱是联合人工智能中心视频处理人工智能原型的重要组成部分。该吊舱将采用人工智能技术,使机载高性能嵌入式计算与机器学习算法相结合,以探测、关联、识别和跟踪感兴趣的目标,不仅降低了与其他平台共享目标信息的通信带宽要求,还能够实时高效地进行数据处理与传输。

  此外,“敏捷秃鹰”吊舱可以集成各类传感器或者算法,还能够配装至不同的有人机与Skyborg智能无人机等无人机平台,进行编组处理数据和分享信息,目前该型吊舱之间的通信能力已经成功进行了地面验证,但尚未进行空中试验。

  “敏捷秃鹫”行动概念

  2019年9月,美军空军将“敏捷秃鹰”人工智能系统装备在MQ-9无人战斗机上,进行为期10个月的集成与演示验证,以验证该人工智能系统能否使MQ-9无人机进行广域监视,能否无需人工干预,自主识别预先定义的感兴趣目标并共享位置信息,自行决定是否执行致命打击。据称美国通用原子航空系统公司(GA-ASI)与SRC公司已经于2020年9月成功将“敏捷秃鹫”吊舱与MQ-9无人机集成并飞行,尽管未见测试详情披露,但由“敏捷秃鹫”所具备的人工智能技术特点可以推断,其与MQ-9的集成必将使该型无人机具备利用机载光电/红外(EO/IR)传感器与GA-ASI的Lynx合成孔径雷达进行广域目标自主识别的能力。

  未来“敏捷秃鹫”吊舱一旦投入实战,无论被装备在有人机,亦或是无人机平台之上,势必将提高战机的自主性,更进一步提高战机广域下的自主目标检测与快速决策能力;同时未来该型吊舱之间的空中通信能力一旦实现,对于提高有人-无人机协同作战与蜂群作战的信息交互能力将大有裨益。

  未来天基指挥通信系统

  太空战略空间是美国多年来的野心所向,美国SpaceX公司的“星链计划”则大大利于美国实现其全球霸权的野心。因为该计划将于2024年之前,在低轨道近地空间布置12000颗“星链”卫星(据称该公司还计划再投放3万颗,使总数达到42000颗),其中约有2/3的卫星将被置于距地面550公里的低轨道上,将有四千颗卫星被置于距地面1200公里的轨道上,数量如此之大的卫星将形成覆盖全球的空天网络。

  美国SpaceX公司已经于2020年11月24日发射了60枚最新批次的Starlink卫星,至此该公司已经发射了955颗Starlink卫星,其中895颗在轨,建立了全球最大的卫星星群,并且SpaceX还计划利用猎鹰9火箭发射系统每月将120颗星链卫星发送到轨道中。

  据称美方为SpaceX投入大量资金,该公司的部分发射基地即在美国空军基地,其卫星验证也需与美国空军合作,由此可知“星链”系统未来必将被美国军方征用,成为其超级杀手锏,届时将为美国军方发挥重要作用。

  提供全天候军事侦察,以及更为精确的制导;

  基于“星链”系统的监测与变轨功能,系统中的卫星可被用于攻击其他国家的卫星;

  “星链”的万颗低轨卫星将成为美军无人机集群作战的“天基大脑”,使其不受陆基通信系统的限制,通过“天基云计算”平台即可进行飞行控制、态势感知、信息共享、目标分配和智能决策。

  由此可知,这一天基指挥通信系统未来一旦被美国军方所用,必将大幅提升美国无人机的信息共享与智能决策等能力,从而推进无人机的智能化作战实战化进程。

  将开展高度自动化与自动目标识别研究

  DARPA还于2020年1月首次在空战中对神经网络的能力进行了试验。美国乔治亚州理工学院与Aurora Flight Sciences、EpiSCI、Heron Systems、Lockheed Martin、Perspecta Labs、physicsAI、SoarTech 7家公司创建神经网络算法,在虚拟F-15C鹰式战斗机上与DARPA研制的“RED”人工智能系统进行了战斗。而“RED”人工智能系统项目的研究目标则是开发能够自动识别攻击中使用的工具和过程并识别对手独特弱点的算法与技术,以及可扩展的攻击工具链数据库,从而实现有针对性的智能响应。据称该次测试取得成功,虽然未透露测试细节,但根据DARPA在该测试后针对用于无人战斗机的人工智能系统开发提出了竞标这一消息可以推断,这次测试的结果很可能达到美军预期,从而促使美军进一步将无人战机的高度自动化能力建设提上日程。

  此外,美国空军装备司令部还于2020年9月28日授予Leidos公司一份价值1294.7292万美元的合同,以开发紧凑型自动目标识别技术和可持续环境支持技术,以提高对空中和地面目标作战识别能力,预计该项目将于2025年10月30日完成。

  小结

  未来智能化作战必将基于先进的隐身战机、半自主无人战机以及人工智能等产生,因此美国十分重视从无人机的自主智能、有人-无人机协同、人机交互能力以及集群协同技术等方面进行技术攻关,致力于通过人工智能提升无人机的智能自主化能力,通过采用开放系统架构,实现有人-无人机的实时数据共享、多机组网、协同配合与无缝连接等,以形成分布式空中作战体系;通过“敏捷秃鹫”吊舱实现广域目标识别与实时通信等,通过仿真实验以及蜂群冲刺试验等推进蜂群战术与技术的创新、融合与集成,提升无人机的综合作战能力。尽管美国在该领域已经开展了大量的研究,并获得了一定技术储备,进一步推动了有人-无人机协同以及无人机蜂群作战模式的实战化进程,但无人机的自身性能、作战中的实时通信、融入人工智能算法与自主能力的技术、远程控制技术以及小型无人机的空中回收等仍然是无人机智能作战模式下亟需攻克的技术难题,将高端作战所需的人工智能与自主性结合尚需时日。

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