地面无人系统编组作战的指挥与控制智能化

卢志刚 张岳 王虎跃 樊兴

1. 北方自动控制技术研究所山西太原030006 2. 国防科技工业智能兵器技术创新中心网络信息分中心山西太原030006

在未来无人化作战中, 无人作战装备具有在枯燥、肮脏、危险(Dull, Dirty, Dangerous; 3D)等条件下长期工作,无人员伤亡,对时敏目标实时打击等巨大优势. 随着无人化战场的需求与信息技术、人工智能技术的发展,无人作战装备由遥控向自主、由单平台向编组作战方向发展. 地面无人系统编组作战的指挥与控制智能化的研究,是陆军从机械化、信息化复合发展向机械化、信息化、智能化、无人化复合发展面临的重要任务, 也是指挥与控制智能化发展的公认方向[1−3],其需求主要体现在: 1)遥控能力需求:遥控方式逐步实现人机智能融合操控[4]. 2)通信能力需求: 综合集成高可靠、高带宽、低延时、强抗毁、自适应的多种通信系统[5−7]. 3)协同能力需求: 实现有人平台/无人平台协同、无人平台自主协同作战[8].4)指挥控制能力需求: 无人平台能够接入现有指挥控制系统,并具备融入未来跨域联合行动指挥系统,与有人装备编组作战或联合作战实现观察、判断、决策、行动(Oservation,Orientation,Decision,Action;OODA)指挥控制环实时化和发现即摧毁[9]. 5)保障能力需求: 具备高效补给和良好的保障能力.

在上述需求的牵引下,人工智能的再次兴起,为无人系统的发展注入了强大动力, 国内外已经出现了大量的研究报道,成果不断涌现. 本文分析了国内外的发展现状, 总结了地面无人系统编组作战指挥与控制智能化的顶层设计、产品和技术发展规律与趋势, 发现其重点发展趋势是单平台智能化等级不断提高和集群智能化. 在此基础上,进一步分析了体系结构与互操作性、智能感知决策、协同任务处理、平行指挥与控制等8 个方面的关键技术问题, 提出了研制编组作战的智能指挥与控制系统是地面无人系统发展面临的一项重要任务, 为地面无人系统的发展提供借鉴.

1 地面无人系统编组作战指挥与操控智能化发展现状

面向多种地面、低空无人系统编组作战的指挥与控制智能化作战需求, 国内外已经开展了如下大量的研究工作.

1.1 美军发展现状

美军是当今世界上对无人作战系统、技术研究最充分的军队. 纵观迄今为止美军无人系统的发展,逐步从单平台的操控研究,到重视互操作性研究,以实现异构多平台、编组协同作战指挥控制.

1.1.1 无人系统编组作战的指挥与操控技术顶层设计现状

2007年, 美国国防部部长办公室发布了无人系统综合路线图(2007年-2032年)[10−11],标志着美国前期对地面无人系统人机交互体系架构、系统架构、需求等的研究论证和人机交互显示与控制各个单项技术的研究基本成熟, 进入系统集成、落地、改进阶段.

其后, 美军又陆续发布了《机器人战略白皮书》(2009年)[12]、《国防部体系结构框架》(DoDAF)2.0 版、2.02 版[13−16],《无人系统综合路线图》(2009年[17]、2011年[18]、2013年[19])、《机器人与自主系统战略2015年- 2040年》(2015年)、《无人系统综合路线图(2017年- 2042年)》(2018年)[20]等文件,为发展无人系统和无人系统指挥控制提供指导.

《无人系统综合路线图(2011)》对2020年前无人系统的通信、体系架构、人机接口等人机交互有关技术的迭代计划给出了详细的路线图,如图1 所示.

如图1 所示,美军将逐步由基于IP 地址的无线电过渡到自组网再到认知无线电, 逐步将STANAG 4586 和SAE AS-4 JAUS 体系架构合并为一个开放通用的体系架构,将覆盖到全部无人系统;逐步引入新的人机交互通道, 逐步将一比一的人机比提高到一比多,最终计划在2020年实现可由一个通用控制器控制多个自主的异构无人机/无人车之间的协同控制行为.

图1 无人系统发展路线图Fig.1 Development road map of unmanned system command and control technologies

《无人系统综合路线图(2013年-2038年)》提出有人无人系统操作控制单元OCU 下一阶段的发展重点是通用控制器.

《无人系统综合路线图(2017年-2042年)》提出:人机编组是士兵、有人和无人系统同步部署、协同工作,结合各自优势,以产生不对称作战优势的作战能力[21]. 其中一个关键推动因素还是人机接口,“希望每个操作员控制多个无人系统,从而将人的角色从操作员转变为任务管理器”. 可见, 在实现通用控制功能的基础上,对通用控制器提出了新的需求.

1.1.2 无人系统编组作战的指挥与操控技术产品现状

目前, 美国装备的地面无人系统数量超过1 万套. 2007年, 美国海军陆战队正式装备了“角斗士”战术无人车, 采用便携式手持控制系统及战场加密无线网络传输后方指令和战场视频[22]. 2010年, 美军列装了奎纳蒂克(Qinetiq)北美公司的战术机器人控制器(Tactical Robotic Controller, TRC). 采用携行背包, 实时视频数据链支持多路音视频处理和多通道人机交互[23].

2011年开始启动的美军有人/无人系统集成能力项目(Manned Unmanned System Integration Capability, MUSIC)中, 计划采用通用地面控制站(Universal Ground Control Station,UGCS)、微型通用地面控制站(Miniature Universal Ground Control Station,M-UGCS)、单系统远程视频终端(one system remote video terminal,OSRVT)3 种形式的控制站,实现与美国陆军不同的无人机系统的互操作. 该项目计划打造一个可以覆盖所有、操控所有,根据任务需求变形的联合服务解决方案,包含了一个灵活的、可伸缩的架构, 以满足当前和未来的美国国防部及其盟友的需求[24].

近年来, 奎纳蒂克北美公司演示了“龙行者”无人车、模块化先进武装机器人系统和“大乌鸦”无人机系统组成编队,提供多级侦察与协作能力.

2018年1月, 根据美国国防部长办公室支持的“自主性研究试点刺激”(Autonomy Research Pilot Instigation, ARPI)计划, 美国陆军研究实验室(Army Research Laboratory, ARL)完成了两个项目, 研究通过增强代理透明度这一方法来改进人与人工智能代理之间的协作,成功验证了机器人、无人驾驶车辆或软件代理向人类传达其意图、行为、未来计划和推理过程的能力, 提升了人与人工智能代理编队工作效率.

2018年10月,DARPA 征集“进攻性蜂群使能战术(Offensive Swarm Enabling Tactics,OFFSET)”项目“蜂群冲刺” 第3 阶段提案, 其中包含士兵蜂群编队的革新,设计、开发并演示新的编队模式,以增强人与蜂群的交互方式; 需要识别并寻求解决蜂群系统本身的复杂性, 以及士兵或战术指挥员在进行城市作战时的认知需求、生理需求与情境需求[25].

1.2 俄罗斯等其他国家发展现状

俄罗斯、以色列、法国等国均对无人系统进行了许多卓有成效的研究, 俄罗斯战斗机器人还投入了实战.

1.2.1 俄罗斯无人系统编组作战的指挥与操控技术发展现状

2015年俄罗斯国防部通过了发展机器人系统并应用于军事作战目的的规划, 在摩步营将配属由30 个军人使用多辆指挥控制(Command and Control,C2)工作站远程操控的六型25 种异构杀伤载荷无人装备[26].

2015年底, 叙利亚政府军在俄罗斯战斗机器人的支援下强攻伊斯兰极端势力据点,俄罗斯投入了4台履带式“平台-M”战斗机器人、2 台轮式“阿尔戈”战斗机器人和至少一架无人机. 这些机器人和无人机由俄军遥控指挥,部署在战区的“仙女座”-D 自动化指挥系统成为了指挥机器人战争的中枢神经. “仙女座”-D 是一个由笔记本电脑组成的指挥网络.

1.2.2 以色列无人系统指挥控制技术发展现状

自2008年“守卫者” 无人巡逻车在以军服役以来, 埃尔比特公司和以色列航空工业公司已经进行了3 个版本的升级. 其指挥控制系统由主控中心(main control center,MCC)和本地控制单元(local control center,LCC)构成,其中,MCC 可自动控制无人车队运动路线、巡逻、待机、伏击,具有与早期告警系统的接口; C4I 输入类型支持: 智能程度、车队状态、传感器、约束规则、可以操控的场景生成器;C4I 具有自动规则生成器,可以由地形、约束、智能程度自动规划任务区域;LCC 具有近距离操控无人车、任务迁移和操控无人车执行任务的能力[27].

1.3 国内发展现状

国内地面无人系统经过多年的发展, 已经实现了大量技术的突破. 从2014年开始, 陆军每两年举办一届“跨越险阻” 地面无人系统挑战赛. 2021年,武警部队也举办了首届“智卫杯” 无人系统挑战赛.在“跨越险阻2021”第四届地面无人系统挑战赛中,基本实现了多平台战场编队行军、地空协同野外战场侦察打击等功能.但是, 基本上都采用近距离、中距离遥控的方式进行操控, 每一个平台都是孤立于指挥系统,只能通过操控员与外界进行交流,无法实现平台与平台、平台与指挥控制系统之间的协同,这就导致了地面无人系统应用场景较为单一, 执行的任务比较简单. 同时,国内学者在无人平台自主技术研究的基础上,开始开展指挥与控制智能化、平行指挥与控制研究[28−35].

2 发展规律与趋势分析

从国内外发展现状对比可以看出, 地面无人系统编组作战的指挥与控制系统围绕智能化的总方向,在顶层开发式体系结构的指导下,从单体智能、人机智能融合迅速成熟,并向多平台协同、集群智能方向发展, 同时不断满足了面向实际应用的互操作性和可靠通信需求. 技术发展规律有如下几个方面:

1)开放式架构的软件功能导向设计: 装备的设计从硬件导向为主,向软件导向为主的方向发展,通过基于资源和面向服务的开放式软件架构, 满足了无人系统当前及未来的可扩展、可升级的多种功能要求;

2)单体智能: 无人平台单体的智能化程度迅速提高, 由遥控向半自主、全自主控制方式发展,深度学习、强化学习广泛应用,有效支撑编组作战的智能指挥与控制、智能感知决策;

3)人机智能融合:平台控制由简单的遥控、程控方式向人机智能融合或人机混合智能的可变自主交互控制方式转变, 人机比从“多对一”、“一对一” 向“一对多”方向发展;

4)多平台协同作战: 作战模式由单平台独立作战向多平台协同作战与编组作战方向发展, 协同指挥与控制技术不断发展完善, 为完成编组作战任务奠定基础;

5)群体智能: 多平台无人系统不断发展, 机群、鱼群、狼群、蜂群技术开始具备一定实用性,深度学习、强化学习技术从单平台应用技术逐渐向群体作战指挥与决策、智能平行指挥与控制应用技术发展;

6)通用化/模块化/互操作:平台和体系结构由专用化、单一化向通用化、模块化、互操作方向发展,为无人系统编组作战的互联、互通、协同控制与支援保障奠定基础;

7)可用性可靠性通信网络: 通信方式由单播通信向低时延、高带宽、自组网通信、组播通信和通用数据链方向发展, 以满足远程指挥控制的可靠性和多机器人协同对抗干扰条件下通信的要求.

总结国内外现状和发展规律, 随着地面无人系统从遥控型单平台向智能化集群发展, 地面无人编组作战系统指挥与控制智能化的发展趋势表现在两个方向,如图2 所示.

图2 地面无人编组作战系统指挥与控制智能化发展趋势Fig.2 Development trend of intelligent command and control of ground unmanned formation operational systems

一是单平台智能化等级不断提高,从遥控、半自主向人机智能融合型发展; 二是地面无人系统向集群智能化发展, 指挥与控制系统也不断从人机交互系统向智能化指挥控制系统发展.

3 地面无人系统编组作战的指挥与控制关键技术分析

编组作战的指挥与控制智能化需要在人机交互技术基础上,进一步结合人工智能技术、指挥控制技术、计算机软件技术、通信网络技术,实现对无人作战系统编组的高效率智能化指挥与控制.

总结无人系统编组作战指挥与控制技术的国内外发展现状,其关键技术主要有如下几个方面.

3.1 体系结构与互操作性技术

体系结构是体系各组成单元的结构及其有序组合的相互关系. 体系结构的研究对无人平台与指挥控制系统、人机交互系统之间的关系,对解决各无人平台特有的互操作问题和不同种类的互操作性结构融合兼容, 对于技术的发展和装备的生产使用保障具有关键的作用.

国外提出了分层递阶结构理论、感知规划行为模型、NASREM 结构、3-Agent、5-Agent、ROBIX、4D/RCS 架构、STANAG 4586、AS-4 JAUS 等一系列体系结构,并且有兼容、融合的趋势[36−39].

无人平台指挥控制系统体系结构可以参考4D/RCS (4D Real-time Control Systems)体系结构进行设计,自顶向下地指导系统的研制.在整体上采用分层设计, 主要分为物理层、网络层、远程操控层、环境感知层、协同层、指挥层、人机接口层, 如图3所示.

图3 无人系统指挥控制系统体系结构Fig.3 Architecture of command and control system for unmanned systems

通过建立以数据为中心的互操作性标准, 包括技术体系、接口标准、通信协议、注册和重构标准的操作程序,可以有效减少购置成本、实现不同用户传感器数据的共享、简化操作和战术控制问题、采用相同的操作程序并减少训练需求.

3.2 软件架构技术

软件架构的合理性、通用性、开放性,对于软件的设计、调试、扩充、升级、保障具有决定性影响.无人系统软件设计要突破“硬件平台+应用软件+集成”的设计思想,转变为“硬件是软件功能的延伸与实现”, 从源头遏制软硬件高度耦合、操控单元与无人平台高度绑定的不合理现象[4]. 国外在无人平台指挥操控单元设计中倾向于软件导向的设计原则,在通用硬件的基础上,通过将操作系统、功能软件与硬件平台剥离, 使得指挥控制单元既可以满足硬件能力的快速迭代,也可以通过开放的软件架构,逐步提高、扩充无人平台操控单元的软件功能.典型的无人系统指挥控制系统软件架构如图4 所示.

图4 典型的无人系统指挥控制系统软件架构Fig.4 Typical software architecture of command and control system for unmanned systems

3.3 智能感知决策技术

无人系统智能感知决策技术既是实现单平台智能化的关键技术, 也是实现作战编队战斗力的核心技术. 其主要内容包括战场态势智能理解技术和任务规划智能辅助决策技术.

战场态势智能理解技术分为“态” 和“势” 的形成和表达技术. 战场“态”表达实体状态信息、战场标志信息、行动信息和结构逻辑信息.逻辑结构信息反映作战组织各个作战单位之间存在的指挥、控制、通信等信息交互关系.战场“势”表达实体能力信息、运用效能信息、战局趋势信息.战局趋势信息体现敌我双方于一定时间或阶段内, 战场态势智能理解技术分为单无人平台的战场态势智能理解技术和无人系统集群/编组的战场态势智能理解技术. 单无人平台的战场态势智能理解技术支持单平台进行自主驾驶行动控制和作战行动控制,实现路径规划、自主行驶、障碍物规避、排障、探扫雷、救援等功能,以及自主巡逻、侦察、打击、作战效能评估等功能;无人系统集群/编组的战场态势智能理解技术支持无人系统集群/编组进行行动控制,包括编队控制、协同侦察、协同打击、协同防护、协同作战效能评估等控制.

任务规划智能辅助决策技术研究作战任务的规划、理解、决策和分配. 地面无人系统智能辅助决策系统的控制结构可采用集中/分布混合式控制结构,如图5 所示.

图5 集中/分布混合式智能辅助决策系统控制结构Fig.5 Control structure of centralized/distributed hybrid intelligent assistant decision systems

3.4 人机智能融合技术

国外围绕着操控单元硬件小型化这一主线, 逐渐加入新的交互通道, 在无人平台自身自主性能不断提高的基础上,通过语音、触控(单点和多点)、按键、摇杆、键盘、头动、眼动、脑电、肌电等多通道数据进行智能融合, 使操控人员可以结合自身的操控习惯和任务情况,通过手、脚、嘴、眼、脑的配合,自由选择一种或多种交互方式与操控系统交互, 形成人的智能与操控设备以及远程智能无人平台的融合智能或混合智能,具有更自然和更高效的特点[41],并且具有良好的可扩展性, 不断融合人工智能与机器智能,不断提高有人/无人系统的操控效率.典型的多通道人机交互信息融合处理框架如图6 所示.

图6 多通道人机交互信息融合处理框架Fig.6 A multi channel human-machine interaction information fusion processing framework

3.5 协同任务处理技术

无人系统编队多平台协同、有人/无人协同、空地协同是提高作战能力的重要措施. 国外协同控制已经开始进入无人机或无人车编队协同阶段, 朝着基于实时云支撑的多无人车和无人机空地协同方向发展.在基于作战云的态势感知、任务规划、任务分配、多平台协同定位等方面取得了较多成果,并开展了作战应用[42−46].

针对无人平台能够对任务和态势智能理解, 具备自主、协同控制能力等特点,有人平台对无人平台编组的指挥控制采用OODA 循环理论,构成有人/无人协同任务处理的多重OODA 循环:在作战过程中,有人平台将局部“决策”权下放给无人平台,由无人平台自主对战场态势进行“观察判断”,然后进行“决策行动”,整个过程在作战云的服务支撑下形成一个大的编组作战多OODA 循环,如图7 所示.

图7 无人编组作战系统多OODA 循环的协同任务处理示意图Fig.7 Schematic diagram of cooperative task processing for multiple cycles of unmanned for mation combat systems

3.6 平行指挥与控制技术

平行指挥与控制[47−48], 特别是人工组织及科学数据管理系统(Scientifi Data Management System,SDMS)的引入,使cyberspace 成为新的资源空间,开启了不同军种、不同域上的行动之间的合作通道,对于跨域作战一体化组织和指挥更是方便. 平行军事行动具备外部开放性和丰富性,可使军事资源规划、军事执行系统、军事过程控制等概念的落实和实施成为可能. 这对于以无人作战为主线的未来战争至关重要. 实现平行指挥与控制的途径是利用为解决复杂系统控制与管理问题而提出的ACP 方法和相应的平行系统技术. 所谓ACP 方法, 是指人工社会(artificia societies)、计算实验(computational experiments)、平行执行(paralled execution)之有机组合.其核心技术是基于新兴的“云计算”、“物联网”等技术,进行人工部队或人工系统的复杂问题建模、利用计算实验对复杂作战现象进行分析和评估、以平行执行的方式, 将人工系统与实际无人系统编组的复杂军事行动进行有效的指挥与控制,如图8 所示.

图8 无人编组作战系统的平行指挥与控制原理图Fig.8 Parallel command and control schematic diagram of unmanned formation combat systems

3.7 图像传输时延控制技术

无人战车远程操控对图像实时传输提出了很高的要求, 确保操控人员能够操控无人战车进行机动运动和利用图像观瞄打击运动目标. 地面无人作战平台要实现与有人平台协同作战, 首先要实现远程操控人员对环境感知、平台状态感知的临场感,其中最主要的就是图像传输的实时性, 包括驾驶图像和火控观瞄图像, 才能确保操控人员能够有效地操控远程无人平台,这是个闭环的过程,视频处理中从产生、编码、传输到最后播放,各个环节都会产生延迟,模型如图9 所示, 闭环系统时延必须控制在一定限度内,才能确保闭环控制系统的稳定.

按照图9 模型,以安全驾驶为例,对于无人车发现障碍、沟渠或需要转弯,安全驾驶转弯距离和视频回传延时决定了能够驾驶的最大速度. 安全刹车模型为:V×ts+r=D,按照D= 20 m、r= 12 m、ts=1.1 s, 则车辆安全行驶的最大速度是V= 26.2 km/h,远远不能满足作战速度需求. 需要大力发展共用的软件无线电、自组网、组播等技术,增加带宽、减少图像传输时延; 同时,通过提高硬件、软件处理速度减小无人车端到人机交互端的图像传输中的音视频数据缓存时延, 并采取滤波和预测方法减小时延的有害影响,提高远程指挥操控的可靠性和实时性.

图9 远程操控延时模型Fig.9 Delay model of remote operation control

3.8 抗干扰通信技术

复杂电磁环境、随机干扰甚至是专门干扰,对无人系统的有效运用影响巨大. 必须结合无人系统信息传输特点,针对实时协同数据链、物联网等新型通信技术进行安全检测与监测、综合抗干扰技术应用集成,保证无线数据传输的可靠性与安全性. 主要综合无线通信频谱感知、自适应跳频抗干扰、跳频、扩频、高效纠错编码抗干扰、自适应重传抗干扰、频谱感知波形切换抗干扰、硬件漏洞检测、软件漏洞检测等技术,进行系统集成应用;同时基于人机交互的远程操控软件、多平台组网等应用通信软件实现多平台容错通信、多链路冗余通信;另外通过基于实时云支撑的通信管理、一键返航、静默值守、有限通信条件的预测控制等措施增加保密安全性能.

4 结论

地面无人系统面临的复杂地面环境是指挥与控制系统所要面对的重要挑战, 如何在克服复杂地面环境、目标环境、电磁环境的前提下, 利用先进的人工智能技术, 实现对地面无人系统作战编组的智能指挥与控制,提高人机交互效率,是地面无人系统发展面临的一项重要任务. 智能化指挥与控制系统的实现对于地面无人系统编组形成战斗力具有重大意义.