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        人工智能在無人作戰(zhàn)飛機(jī)上的應(yīng)用與展望*

        2018-07-26 10:14:50車?yán)^波
        電訊技術(shù) 2018年7期
        關(guān)鍵詞:空戰(zhàn)無人人工智能

        車?yán)^波

        (中國西南電子技術(shù)研究所,成都 610036)

        1 引 言

        1956年首次被提出的人工智能(Artificial Intelligence,AI),是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué),與原子能、空間科學(xué)并稱21世紀(jì)三大前沿科技,是可能改變世界的顛覆性技術(shù)之一。目前,AI技術(shù)和智能化武器裝備已成為各國裝備建設(shè)中的重點(diǎn)。特別是美國已將AI做為“第三次抵消戰(zhàn)略”的核心技術(shù)內(nèi)容,大力推進(jìn)其向軍事領(lǐng)域轉(zhuǎn)化應(yīng)用。無人作戰(zhàn)飛機(jī)(Unmanned Combat Aerial Vehicle,UCAV)的概念最早出現(xiàn)在20世紀(jì)90年代中期,是一種集偵察、監(jiān)視、作戰(zhàn)以及其他多項(xiàng)功能的空中作戰(zhàn)平臺(tái)。與有人作戰(zhàn)飛機(jī)相比,UCAV的最大優(yōu)勢就是實(shí)現(xiàn)了零傷亡。目前,UCAV已開展了一系列項(xiàng)目,如美國的X-47B已演示了在航母上著艦的能力,歐洲持續(xù)推進(jìn)未來航空作戰(zhàn)系統(tǒng)(Future Combat Air System,FCAS),俄羅斯的“鰩魚”也在不斷完善。雖然這些項(xiàng)目有的已變更,有的還處于試驗(yàn)驗(yàn)證階段,但許多先進(jìn)的技術(shù)正得到穩(wěn)步推進(jìn)[1-2]。

        隨著第五代戰(zhàn)斗機(jī)——最先進(jìn)的有人駕駛作戰(zhàn)飛機(jī)的發(fā)展,如美國的F-22“猛禽”、F-35“閃電Ⅱ”以及俄羅斯的蘇-57,航空作戰(zhàn)能力得到了極大提升,但費(fèi)用昂貴,且項(xiàng)目不斷推遲,因此價(jià)格便宜、技術(shù)更先進(jìn)的無人作戰(zhàn)飛機(jī)將成為未來各國軍方應(yīng)對未來高對抗環(huán)境的重要選擇。然而,在UCAV替代傳統(tǒng)有人駕駛空戰(zhàn)飛機(jī)前,還需進(jìn)一步開發(fā)、研究諸多技術(shù),如先進(jìn)的材料與結(jié)構(gòu)工藝、人工智能、飛行作戰(zhàn)中的完全自主能力以及航空電子技術(shù)等,這些都將成為提升UCAV性能和可靠性的重點(diǎn)發(fā)展領(lǐng)域。其中,人工智能技術(shù)作為無人作戰(zhàn)飛機(jī)未來發(fā)展的顛覆性技術(shù)之首,必將成為重點(diǎn)攻關(guān)對象[2]。

        本文綜述并展望了AI在UCAV上的應(yīng)用,以期為該領(lǐng)域相關(guān)人員提供參考。

        2 AI對UCAV的作用與意義

        自20世紀(jì)90年代開始,無人機(jī)(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)進(jìn)入高速發(fā)展時(shí)期,各種類型和不同用途的無人機(jī)相繼面世,并在實(shí)戰(zhàn)中取得了良好的效果。以阿富汗戰(zhàn)爭、敘利亞戰(zhàn)爭、反恐作戰(zhàn)為代表的實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)驗(yàn)證了無人機(jī)的重要作用,特別是在情報(bào)、監(jiān)視與偵察和精確打擊作戰(zhàn)中效果明顯。然而,從當(dāng)前無人機(jī)的能力來看,現(xiàn)役無人機(jī)尚不足以完成有人駕駛戰(zhàn)斗機(jī)的空中作戰(zhàn)任務(wù)。但隨著技術(shù)的發(fā)展,將來UCAV加入空戰(zhàn)可實(shí)現(xiàn)飛行員“零傷亡”,并且UCAV還將擁有一些目前普通UAV還不具備的特征和能力,能在復(fù)雜、對抗環(huán)境中作戰(zhàn)。因此,未來需要的是新一代的完全自主UCAV設(shè)備,而不是當(dāng)前部署的“傳統(tǒng)”UAV系統(tǒng)。未來用于空戰(zhàn)的完全自主系統(tǒng)極具誘惑,必須引起重視。相對于有人駕駛作戰(zhàn)飛機(jī),UCAV可通過機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù),添加新的戰(zhàn)術(shù)動(dòng)作。此外,UCAV沒有生理和心理的限制,并且機(jī)動(dòng)能力可以達(dá)到幾十重力加速度的過載,這使得UCAV在空戰(zhàn)中非常敏捷。有人駕駛作戰(zhàn)飛機(jī)的飛行員與UCAV的人工智能能力對比如表1所示[3]。

        表1 有人駕駛飛機(jī)飛行員與UCAV人工智能能力對比Tab.1 AI capability comparison between manned aircraft and UCAV

        根據(jù)無人系統(tǒng)自主控制技術(shù)能力,可將其劃分為10個(gè)等級,如圖1所示。作為高度自主的無人作戰(zhàn)系統(tǒng),UCAV將像有人駕駛戰(zhàn)斗機(jī)一樣擔(dān)負(fù)起對空-空、空-地目標(biāo)打擊任務(wù),自主完成觀察、判斷、決策、行動(dòng)[4],是未來空戰(zhàn)的主要參與者。

        圖1 自主等級分類Fig.1 Classification of autonomy levels

        目前,AI被看作是飛行員操作/決策輔助手段。在諸如空戰(zhàn)之類的復(fù)雜任務(wù)環(huán)境中,飛行員的分析和決策能力始終被認(rèn)為是必不可少的,但這一觀念未來將逐步轉(zhuǎn)變。美國、歐盟、以色列、日本和俄羅斯目前正在評估下一代戰(zhàn)斗機(jī)是無人平臺(tái)的可能性。大部分研究結(jié)果斷定,2030年以后,空中作戰(zhàn)將逐漸由無人系統(tǒng)統(tǒng)治,當(dāng)然首先是從有人-無人編隊(duì)協(xié)同作戰(zhàn)開始,然后再逐步轉(zhuǎn)向依賴UCAV進(jìn)行空戰(zhàn)。AI的未來重大變革在于系統(tǒng)將從戰(zhàn)場上的倍增器或作戰(zhàn)支持轉(zhuǎn)變成真正的人類替代者。

        3 UCAV相關(guān)的AI項(xiàng)目研究進(jìn)展

        美國國防高級研究計(jì)劃局(Defense Advanced Research Projects Agency,DARPA)在20世紀(jì)70年代開始人工智能技術(shù)的研究。受益于人工智能技術(shù)的不斷推進(jìn),按計(jì)劃,機(jī)器人和無人系統(tǒng)可用于幾乎任何類型的軍事作戰(zhàn)。未來,UCAV將更快并且可攜帶大量武器。目前,UCAV短期內(nèi)不可能替代戰(zhàn)斗機(jī),但隨著技術(shù)的進(jìn)步,其占比將越來越大。受益于人工智能技術(shù)的發(fā)展,UCAV將能互相通信,共享并分析信息,進(jìn)行自身修復(fù),如果事先接收到確切指令,就可對目標(biāo)進(jìn)行精確打擊。目前,已展開了一系列的AI項(xiàng)目,其中典型的軍用AI項(xiàng)目如表2所示[5-6],本文主要介紹其中與UCAV密切相關(guān)的幾個(gè)項(xiàng)目。

        表2 AI重點(diǎn)項(xiàng)目及其研究內(nèi)容Tab.2 Main AI projects and research contents

        3.1 EYERISS

        盡管任何一項(xiàng)技術(shù)都非常重要,但新的AI概念是全自主戰(zhàn)斗機(jī)研發(fā)的關(guān)鍵。為了實(shí)現(xiàn)AI目標(biāo),麻省理工學(xué)院(Massachusetts Institute of Technology,MIT)和DARPA聯(lián)合研究團(tuán)隊(duì)正在研究在新一代微芯片中重現(xiàn)人類的分析、學(xué)習(xí)和判斷能力——即眾所周知的EYERISS。該新型芯片基于神經(jīng)系統(tǒng),是一種基于典型人腦運(yùn)作機(jī)制的數(shù)字存儲(chǔ)網(wǎng)絡(luò)。EYERISS將囊括所有的空戰(zhàn)知識(shí),同時(shí)還為UCAV提供實(shí)時(shí)空戰(zhàn)學(xué)習(xí)能力并進(jìn)行再現(xiàn),針對威脅和戰(zhàn)術(shù)態(tài)勢作出調(diào)整。所有這些甚至不需要人類任何遠(yuǎn)程干預(yù)。

        在現(xiàn)代作戰(zhàn)環(huán)境中,裝備一款具備復(fù)雜分析/介入能力的UCAV是一項(xiàng)艱巨的挑戰(zhàn),特別是要考慮UCAV具有絕對的自主能力和可靠性。盡管如此,EYERISS取得的進(jìn)展仍令人振奮。該技術(shù)首次實(shí)現(xiàn)將微設(shè)備安裝到小型系統(tǒng)內(nèi),允許UCAV、衛(wèi)星和武器系統(tǒng)有效工作,不需要人類干預(yù)。據(jù)研究人員報(bào)道,EYERISS的效率是目前處理單元的10倍,而且不需要從外部存儲(chǔ)單元載入數(shù)據(jù)。這有助于加快其應(yīng)用,因?yàn)槲⑿酒艽龠M(jìn)并加速與武器系統(tǒng)的對話,傳輸相關(guān)指令。典型的AI學(xué)習(xí)特性還考慮了全新的和開創(chuàng)性的用途,如目標(biāo)識(shí)別——對目標(biāo)選擇至關(guān)重要,機(jī)器能力的主要挑戰(zhàn)是像人類認(rèn)知一樣進(jìn)行感知判決(比如射擊時(shí))。判決信息來自多源傳感器,如機(jī)載傳感器,可通過模擬人類經(jīng)驗(yàn)的專家系統(tǒng)來彌補(bǔ)[7-8]。

        3.2 NEURODYNAMIC

        比較有名的AI系統(tǒng)還有MIT多年前研發(fā)的NEURODYNAMIC。該系統(tǒng)在空戰(zhàn)中能快速學(xué)習(xí)如何機(jī)動(dòng),并確定合適的射擊時(shí)機(jī)。MIT的研究表明UCAV作出自主判決是切實(shí)可行的,未來有望將該能力從實(shí)驗(yàn)環(huán)境應(yīng)用到復(fù)雜的飛行和作戰(zhàn)環(huán)境中。但高清觀察、復(fù)雜對話認(rèn)知和綜合以及機(jī)器學(xué)習(xí)方面的問題仍需要進(jìn)一步解決。這些技術(shù)因軟件算法中知識(shí)轉(zhuǎn)換準(zhǔn)則的復(fù)雜性以及處理器的速度而受到限制。事實(shí)上,隨著系統(tǒng)的復(fù)雜度增加,專家系統(tǒng)可能會(huì)需要大量的計(jì)算資源,因而處理速度會(huì)變得非常慢。其結(jié)果是為滿足功能和處理速度,目前的專家系統(tǒng)應(yīng)用范圍相對有限[7,9]。

        3.3 MAVEN

        2017年4月美國防部算法戰(zhàn)跨職能小組(Algorithmic Warfare Cross-Functional Team,AWCFT)公布的MAVEN項(xiàng)目是國防部針對防御領(lǐng)域的問題提出的人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)解決方案。目前的工作重點(diǎn)是察打一體無人機(jī)平臺(tái)的全動(dòng)態(tài)視頻傳感器數(shù)據(jù),任務(wù)包括文件開發(fā)、采集管理、戰(zhàn)爭博弈、建模和仿真以及指示和告警。

        4 UCAV相關(guān)的AI智能算法

        在UCAV中,軟件編寫的學(xué)習(xí)算法必須非常有效并具備安全裝置,可優(yōu)化各級處理,提升整個(gè)系統(tǒng)的效率。當(dāng)前研究的重點(diǎn)是先進(jìn)的學(xué)習(xí)和快速通信軟件解決方案,包括處理順序以及降低成本。軟件連續(xù)長時(shí)間工作可能引起性能下降,出錯(cuò)概率增加,這可能是由軟件運(yùn)行時(shí)存儲(chǔ)減少或文件變換引起的。目前正在研究以預(yù)防維護(hù)形式為主的“軟件恢復(fù)”技術(shù),即采用算法“清除”軟件以避免系統(tǒng)崩潰或功能損毀[7]。

        4.1 ANN

        神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提供了一種完全不同的解決復(fù)雜問題的方法,該方法不需要傳統(tǒng)編程。在圖像感知、分析和綜合能力、目標(biāo)和形狀認(rèn)知、語言理解、協(xié)調(diào)等方面,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Artificial Neural Network,ANN)的誕生再現(xiàn)了人類大腦的典型機(jī)能。人類大腦就像一臺(tái)復(fù)雜的計(jì)算機(jī),盡管由相對簡單的單元(神經(jīng)元)組成,但可以執(zhí)行復(fù)雜運(yùn)算并提供比計(jì)算機(jī)更精密的性能。因此,致力于尋求人工復(fù)制人腦學(xué)習(xí)/分析機(jī)制的計(jì)算機(jī)工程被認(rèn)為是完全合理的。盡管神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)出現(xiàn)相對較晚,但已用于預(yù)測、分類、控制、認(rèn)知和學(xué)習(xí),取得了顯著的效果。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是解決復(fù)雜問題的關(guān)鍵方法,未來的UCAV需要一套能自主學(xué)習(xí)新觀念并進(jìn)行判斷的系統(tǒng),因此ANN被認(rèn)為是絕對關(guān)鍵所在。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的諸多應(yīng)用可歸納為以下幾類:

        預(yù)測——利用輸入數(shù)據(jù)預(yù)測進(jìn)展和變化;

        分類——針對各種分類和認(rèn)知類型采用不同輸入數(shù)據(jù);

        關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)——錯(cuò)誤數(shù)據(jù)和/或沖突指令的認(rèn)知;

        數(shù)據(jù)概念化——通過分析,推斷具有相似特征的數(shù)據(jù)組;

        過濾數(shù)據(jù)——隔離錯(cuò)誤信號(hào)、背景噪聲和干擾。

        絕大多數(shù)軍事應(yīng)用要求具備實(shí)時(shí)能力,因此具有充足的處理能力是關(guān)鍵。此外,新硬件的研發(fā),如石墨烯基納米電路(grapheme-based nano-circuits),是未來神經(jīng)系統(tǒng)發(fā)展的關(guān)鍵。一旦這些技術(shù)問題得到解決,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就能解決大量傳統(tǒng)處理器不能解決的問題。目前,ANN已在目標(biāo)識(shí)別和多傳感器數(shù)據(jù)采集上取得了重大進(jìn)展。此外,軟件必須滿足特定需求:系統(tǒng)不能提供實(shí)時(shí)態(tài)勢分析或者不能了解或解決復(fù)雜戰(zhàn)術(shù)態(tài)勢是無法接受的。鑒于這些原因,ANN必須具備以下能力:

        (1)向中央處理器提供連續(xù)的態(tài)勢感知;

        (2)識(shí)別并區(qū)分?jǐn)秤眩?/p>

        (3)確定威脅與目標(biāo)的優(yōu)先次序;

        (4)提供完善的進(jìn)攻/防御選項(xiàng);

        (5)全天候晝夜作戰(zhàn)能力;

        (6)詳細(xì)描述和平時(shí)期與沖突時(shí)的交戰(zhàn)規(guī)則。

        4.2 MAVEN實(shí)現(xiàn)的算法

        計(jì)算機(jī)算法使無人作戰(zhàn)飛機(jī)承載更加廣泛的功能,如感知、定位、武器校準(zhǔn)等,且無需人工干預(yù),算法將成為武器系統(tǒng)的一個(gè)關(guān)鍵要素。算法無時(shí)無刻不在工作,將成為整個(gè)武器生態(tài)系統(tǒng)的大腦。在計(jì)算能力的支持下,數(shù)據(jù)可視化、機(jī)器學(xué)習(xí)將會(huì)時(shí)時(shí)更新,為其創(chuàng)造一個(gè)不斷學(xué)習(xí)的環(huán)境。

        未來,AWCFT計(jì)劃完成總共38種對象的學(xué)習(xí)與識(shí)別算法。38種對象代表了目前戰(zhàn)場上要處理的38類物品,基本涵蓋了所有戰(zhàn)場要素。編碼也不僅僅是圖像識(shí)別,并且現(xiàn)在正在設(shè)計(jì)算法來進(jìn)行邏輯表達(dá)和場景識(shí)別。這些算法在測試驗(yàn)證之后,未來可用于改進(jìn)UCAV的能力[10]。

        5 UCAV的未來發(fā)展趨勢

        根據(jù)美國一系列無人系統(tǒng)發(fā)展規(guī)劃,2035年,無人自主系統(tǒng)技術(shù)將發(fā)展成熟,無人機(jī)具備完全兼容的感知和規(guī)避能力,在極具挑戰(zhàn)的戰(zhàn)場環(huán)境中探測率超過75%,能進(jìn)行全自主作戰(zhàn),具備很強(qiáng)的協(xié)同作戰(zhàn)能力。未來執(zhí)行戰(zhàn)斗任務(wù)的無人作戰(zhàn)飛機(jī),必然會(huì)引起空中作戰(zhàn)的組織編制、作戰(zhàn)原則、戰(zhàn)術(shù)思想乃至裝備采購策略等方面的變革。目前,美國和俄羅斯都在醞釀發(fā)展第六代戰(zhàn)斗機(jī),其中無人駕駛已成為爭論的選項(xiàng)。人工智能作為UCAV未來已被確定的關(guān)鍵技術(shù),將成為下一步發(fā)展的顛覆性技術(shù)之首,一旦取得突破,UCAV的智能協(xié)同、智能任務(wù)、智能飛行能力將變成現(xiàn)實(shí),成為未來空戰(zhàn)的主力[10-11]。

        5.1 智能協(xié)同

        UCAV在執(zhí)行任務(wù)過程中,涉及到協(xié)同指揮控制、協(xié)同態(tài)勢生成與評估、協(xié)同語意交互等。從控制系統(tǒng)角度來看,人工智能是將來擴(kuò)展操作員控制無人平臺(tái)能力的一個(gè)重要方面。

        DARPA在智能協(xié)同方面進(jìn)行了長期的技術(shù)儲(chǔ)備,“小精靈”和戰(zhàn)略能力辦公室的微型無人機(jī)集群項(xiàng)目,均已開展了原型測試,在不久的將來可望實(shí)現(xiàn)集群作戰(zhàn)。美國海軍研究辦公室于2015年公布了“低成本無人機(jī)蜂群”(Low Cost UAV Swarming Technology,LOCUST)項(xiàng)目,發(fā)展在特定區(qū)域一起執(zhí)行掩護(hù)、巡邏和攻擊地面目標(biāo)任務(wù)的無人機(jī)蜂群。美國空軍研究實(shí)驗(yàn)室2015年啟動(dòng)了“忠誠僚機(jī)(Loyal Wingman)”項(xiàng)目,計(jì)劃于2018年展開F-16武裝無人機(jī)與F-35戰(zhàn)斗機(jī)配對測試,以實(shí)現(xiàn)有人/無人的無縫配合和協(xié)同作戰(zhàn)。2017年1月27日,DARPA公布了“進(jìn)攻性蜂群戰(zhàn)術(shù)”(Offensive Swarm Enabled Tactics,OFFSET)項(xiàng)目,希望研究復(fù)雜的蜂群戰(zhàn)術(shù)和人機(jī)編組。一旦蜂群技術(shù)成熟,將深刻改變戰(zhàn)場規(guī)則,甚至?xí)頍o人機(jī)技術(shù)構(gòu)架模式的一種變革。此外,DARPA主持的自主協(xié)商編隊(duì)(Autonomous Negotiating Teams,ANTS)工程研究了基于自主協(xié)商的多UCAV協(xié)同控制在對敵防空壓制(Suppression of Enemy Air Defenses,SEAD)任務(wù)的應(yīng)用,以實(shí)現(xiàn)UCAV在計(jì)劃和不同任務(wù)層次上的協(xié)同。

        隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展,UCAV的自適應(yīng)性將極大提高,可使系統(tǒng)在不需要人干預(yù)的條件下自動(dòng)感知、判斷、決策、協(xié)同、行動(dòng),以最優(yōu)的方式對快速變化的戰(zhàn)場情況作出實(shí)時(shí)、靈活和準(zhǔn)確的反應(yīng),實(shí)現(xiàn)智能化武器平臺(tái)的編隊(duì)作戰(zhàn)[12-13]。

        5.2 智能任務(wù)

        未來戰(zhàn)爭中,UCAV除了能夠承擔(dān)傳統(tǒng)無人機(jī)所承擔(dān)的常規(guī)任務(wù)外,還可執(zhí)行以下任務(wù):

        (1)武器打擊任務(wù)(基本任務(wù));

        (2)敵方防空系統(tǒng)壓制(SEAD)、縱深打擊等高對抗環(huán)境下的危險(xiǎn)任務(wù);

        (3)在危險(xiǎn)作戰(zhàn)環(huán)境中替代有人駕駛飛機(jī);

        (4)作為空中情報(bào)、監(jiān)視與偵察以及通信中繼平臺(tái);

        (5)配合有人作戰(zhàn)飛機(jī)協(xié)同作戰(zhàn)。

        未來,作戰(zhàn)節(jié)奏快,場景變化快,UCAV將面臨更為嚴(yán)峻的實(shí)時(shí)威脅,在此情況下任務(wù)規(guī)劃的實(shí)時(shí)性就成為了作戰(zhàn)制勝的關(guān)鍵點(diǎn)。通過提升UCAV的實(shí)時(shí)任務(wù)規(guī)劃功能,強(qiáng)化UCAV規(guī)避各種突發(fā)威脅的能力,確保作戰(zhàn)任務(wù)的完成。任務(wù)的自主智能,其最終目標(biāo)是不需要人的參與。尤其在有限的人力資源條件下,尋求方法來提高操作效能是UCAV系統(tǒng)要努力解決的問題。一方面,提高處理能力和信息存儲(chǔ)能力,尤其是機(jī)載預(yù)處理能力,這是有可能改變UCAV運(yùn)作方式的一種解決途徑;另一方面,自主技術(shù)減少了人在操作系統(tǒng)中的工作量,優(yōu)化了人在系統(tǒng)中的作用,使人的決策集中在最需要的地方。此外,UCAV可以自主判斷下一步需要做什么,然后自己給自己下達(dá)命令,其中涉及的關(guān)鍵技術(shù)包括語音、文字和圖像的模式識(shí)別控制,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的神經(jīng)控制和模糊集合的模糊控制,等[14]。

        5.3 智能飛行

        飛行作戰(zhàn)環(huán)境通常是動(dòng)態(tài)變化、不確定的,系統(tǒng)必須能夠?qū)崟r(shí)地進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整以適應(yīng)環(huán)境變化。感知和規(guī)避已成為UCAV智能飛行的關(guān)鍵。靈活容錯(cuò)、目標(biāo)跟蹤、路徑規(guī)劃等具體功能,涉及到的技術(shù)關(guān)鍵在于飛行時(shí)的智能控制、空域的靈活整合和完備的環(huán)境適應(yīng)。為確保UCAV的智能飛行,人工智應(yīng)確保UCAV具備以下能力[4,14]:

        (1)自主識(shí)別預(yù)編程任務(wù)之外的潛在威脅;

        (2)自主搜尋并評估識(shí)別目標(biāo);

        (3)在飛行過程中,因氣象條件導(dǎo)致系統(tǒng)偏離任務(wù)計(jì)劃路徑時(shí),UCAV適時(shí)自主修正路徑規(guī)劃;

        (4)傳感器探測到可能被敵方攔截時(shí),自動(dòng)更新任務(wù)計(jì)劃;

        (5)根據(jù)傳感器突發(fā)數(shù)據(jù),自動(dòng)更新任務(wù)計(jì)劃,自主改變飛行路徑;

        (6)當(dāng)雷達(dá)告警接收機(jī)(Radar Warning Receiver,RWR)或?qū)棻平婢?Missile Approach Warning,MAW)系統(tǒng)激活,系統(tǒng)自主規(guī)避飛行。

        實(shí)現(xiàn)智能飛行的核心是智能感知與規(guī)避技術(shù),具體技術(shù)包括偵察、干擾、探測、通信一體化設(shè)計(jì),多源/多模信息融合處理技術(shù),位置信息共享技術(shù),以及環(huán)境自適應(yīng)技術(shù)和新型傳感器技術(shù)。

        6 結(jié)束語

        未來,以無人機(jī)為代表的智能機(jī)器戰(zhàn)爭將完全改變傳統(tǒng)機(jī)器戰(zhàn)爭的形式,無人作戰(zhàn)飛機(jī)將成為空戰(zhàn)的主宰。在復(fù)雜、對抗的智能機(jī)器戰(zhàn)爭環(huán)境中,新一代具有完全自主能力的機(jī)器人設(shè)備將發(fā)揮極大的作戰(zhàn)效力。例如,辛辛那提大學(xué)(University of Cincinnati)所開發(fā)的人工智能程序“阿爾法(Alpha)”在空戰(zhàn)模擬器當(dāng)中擊敗了有著豐富經(jīng)驗(yàn)的退役美國空軍上校Gene Lee。因此,從長遠(yuǎn)看,人工智能將成為UCAV能力的重要推手。隨著人工智能技術(shù)、機(jī)載處理技術(shù)以及空中飛行管理技術(shù)等的發(fā)展,下一代的空優(yōu)戰(zhàn)斗機(jī)有可能逐漸被無人作戰(zhàn)飛機(jī)替代,從而真正發(fā)展為零傷亡的智能無人戰(zhàn)爭[15-17]。

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