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設(shè)備與工具
無人船正變得越來越“聰明”。兩年前，在弗吉尼亞州的詹姆士河，美海軍研究局（ONR）被13架無人機(jī)組成的可在無人干預(yù)下進(jìn)行威脅監(jiān)測(cè)與反應(yīng)的無人蜂群“驚掉了下巴”。2016年秋，在切薩皮克灣，ONR對(duì)經(jīng)過軟件系統(tǒng)大幅升級(jí)的無人艇進(jìn)行了測(cè)試。海軍稱這次實(shí)驗(yàn)為“蜂群2”——更準(zhǔn)確地稱作“蜂群思維”。
在2014年的測(cè)試中，13艘無人艇可將各自傳感器獲得的數(shù)據(jù)進(jìn)行共享并達(dá)成“一致作戰(zhàn)”。這種看似普通的運(yùn)行場(chǎng)景對(duì)于程序要求極高，如果軟件程序不能分辨出兩個(gè)傳感器對(duì)同一事物從不同角度獲取的信息，那么將像醉酒的人一樣會(huì)產(chǎn)生“認(rèn)知”障礙。因此，實(shí)現(xiàn)個(gè)體獲取信息之間的共享，實(shí)現(xiàn)協(xié)同作戰(zhàn)，是無人機(jī)蜂群的一項(xiàng)“壯舉”。然而，在該測(cè)試中無人艇蜂群一旦形成基體認(rèn)知，每艘船將獨(dú)立覺得行動(dòng)。在很多情況下，這種方式是有效的，無人艇有著相同的程序，可以在同樣情況下保持行動(dòng)一致，如蜜蜂蜂群在應(yīng)對(duì)威脅時(shí)的集體行動(dòng)——即“蜂群行為”。但是，蜂群是沒有計(jì)劃性的，如果這些高科技無人艇表現(xiàn)的像兒童足球隊(duì)——只知道一窩蜂去追球而不守門，將存在很大的隱患。最糟糕的情況就是，所有無人艇只關(guān)注去解決所識(shí)別的第一個(gè)威脅，而忽略其他的危機(jī)。
因此，在2014年之后的兩年中，羅伯特·布里佐萊拉和他的團(tuán)隊(duì)開發(fā)了新型軟件系統(tǒng)，可使無人艇按照合理計(jì)劃去分配任務(wù)。不同于昆蟲的集群行為，他們實(shí)現(xiàn)了類似“星際迷航”中的博格集合體的行為，使無人艇制定了行動(dòng)計(jì)劃，實(shí)現(xiàn)自主分工協(xié)作。研究者已經(jīng)完成驗(yàn)證測(cè)試：當(dāng)面對(duì)兩艘敵艦時(shí)，四艘測(cè)試無人艇將偵察發(fā)現(xiàn)第一艘的威脅，并安排一艘無人艇進(jìn)行跟蹤，其他三艘仍處于巡邏狀態(tài)；而當(dāng)?shù)诙覕撑灣霈F(xiàn)時(shí)，另外一艘無人艇會(huì)進(jìn)行跟蹤，剩余兩艘繼續(xù)保持巡邏。而2014年版本的軟件系統(tǒng)，四艘無人艇會(huì)同時(shí)跟蹤第一個(gè)敵艦?zāi)繕?biāo)，因此會(huì)遺漏第二艘敵艦。
在某些方面，今年的實(shí)驗(yàn)測(cè)試看起來要比2014年的更加“保守”。其涉及的無人艇從13艘減少至4艘，且執(zhí)行了并不引人注目的任務(wù)（保護(hù)固定港口，而非移動(dòng)艦船護(hù)航）。但在這一小范圍內(nèi)，對(duì)于自主行為的深度及復(fù)雜應(yīng)用的意義更為重大。
2016年實(shí)驗(yàn)的進(jìn)展不僅僅是這種無人艇自主規(guī)劃完成任務(wù)的“蜂群思維”能力。新的軟件系統(tǒng)包括一個(gè)“行為引擎”，允許程序員創(chuàng)造整個(gè)復(fù)雜行為體系的資源庫。2014年的軟件系統(tǒng)只允許無人艇實(shí)現(xiàn)友船護(hù)航和敵艦攻擊兩種行為。而在2016版的軟件系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)了四種行為，分別是：指定區(qū)域巡邏、敵友艦船區(qū)分、追蹤和跟蹤嫌疑艦船?！靶袨橐妗笨梢允管浖到y(tǒng)升級(jí)并獲取新的行為。
此外，軟件系統(tǒng)將具有高度定制化和兼容性，可以適配各種不同的艦船，并根據(jù)艦船任務(wù)定位的不同設(shè)定特定的行為指令。這將使不同艦船使用相同的軟件模塊，大大降低程序設(shè)定難度和成本。ONR的“機(jī)器人智能感知系統(tǒng)控制體系架構(gòu)”(CARACas)軟件系統(tǒng)已經(jīng)在超過15款小型艦船中使用，并且部分程序組件已經(jīng)裝載至世界最大的無人艇——“海上獵手”號(hào)反潛戰(zhàn)持續(xù)跟蹤無人艇（ACTUV）之中。
2016年實(shí)驗(yàn)的第三大進(jìn)展是自動(dòng)目標(biāo)識(shí)別。這一直是自主無人平臺(tái)面臨的一大挑戰(zhàn)。計(jì)算機(jī)無法像人一樣通過百萬年的進(jìn)化來提升其認(rèn)知系統(tǒng)水平，即使程序員使用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)可使軟件在海量數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)如何識(shí)別不同目標(biāo)，但人工智能算法常常會(huì)出現(xiàn)一些低級(jí)錯(cuò)誤。在復(fù)雜海洋環(huán)境中，這一問題將被進(jìn)一步放大。傳感器和監(jiān)測(cè)目標(biāo)均處于不可預(yù)知的海浪、雨霧和潮濕空氣的環(huán)境中，獲取的圖像通常是失真的。布里佐萊拉的研究團(tuán)隊(duì)正在通過其他項(xiàng)目開發(fā)自動(dòng)目標(biāo)識(shí)別算法，最終將用于水面艦船的自動(dòng)目標(biāo)識(shí)別。
在本次測(cè)試中，無人艇設(shè)定識(shí)別不同類型的“敵人”和“友軍”艦船。敵艦將引發(fā)“追蹤”和“跟蹤”行為，以及“攻擊”行為，對(duì)于友軍艦船則會(huì)放行。監(jiān)督無人艇的操作員可以重新設(shè)定敵友艦船，并手動(dòng)指定友軍或敵人。
這一級(jí)別的自主性與以“捕食者”為代表的第一代無人機(jī)形成鮮明對(duì)比。第一代無人機(jī)需要人類遠(yuǎn)程操控，“捕食者”無人機(jī)的遙控需要高帶寬來處理無人機(jī)于操控人員之間的反饋數(shù)據(jù)。而ONR開發(fā)的無人艇設(shè)計(jì)使用盡可能低的帶寬進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸和處理。面對(duì)網(wǎng)絡(luò)戰(zhàn)威脅愈發(fā)突出的形勢(shì)，無人艇不依賴網(wǎng)絡(luò)作戰(zhàn)的能力顯得愈發(fā)重要。
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