火力打击装备智能化无人化技术研究

李世兴，张振华，梁 栋，孙伟龙，柴 彪

（北方自动控制技术研究所，太原 030006）

0 引言

随着战争形态的发展，当前世界上采用大火力面压制的作战场景正在逐渐变少，而采用精确点穴式杀伤的场景越来越多。例如：2020 年11 月27 日，伊朗顶级核科学家穆赫森·法赫里扎德被远程操控的无人车中的自动武器精准射杀，与他相距25 cm的妻子却毫发未伤。据统计，截止到2019 年，美军采用无人装备已经进行超过1 万次猎杀行动。科学技术、经济和社会形态的发展变化，作战方式将从大规模物理火力摧毁、夺控占领向军种联合、精确杀伤、局面控制、信火特一体等非大规模军事战争行动常态化转变；作战进程将从平战分割向平战交叉、突发离散转变；战斗力将从以人为主、人装结合向人机融合、协同认知、智能无人方向转变［1］。基于未来陆战形态的新变化，围绕我军精确智能化打击装备体系发展建设的突出矛盾和长远需求，需要加快推进火力打击装备向智能化无人化方向发展，以紧密跟踪世界精确火力打击装备与智能弹药领域的技术前沿。

1 火力打击装备智能化无人化技术研究现状

从“十三五”末期开始，世界无人系统与技术进入到活跃发展态势，无人系统与人工智能技术加速融合催生火力打击装备的智能化发展。以美国、法国和俄罗斯等为代表的主要军事强国着眼未来智能化作战需求，在战略规划、仿生机器人、有人-无人编队、无人系统集群技术、自主学习技术等领域有着重大进展［2］。2018 年，美国国防部发布第五版《2017-2042 年无人系统综合路线图》，围绕互操作性、自主性、安全网络、人机合作等4 个主题，提出19 项关键技术［5］。新版综合路线图和近年来美军无人系统发展情况表明：美军将无人系统视为未来高端战争中的重要装备，积极布局跨越式发展，推动陆、海、空高端无人系统更新换代或实用化，构建依托无人系统的全域作战能力，形成针对中、俄的新军事优势［6］。2016 年3 月，俄国防部通过的“2025年前发展军事科学综合体构想”，强调智能武器将成为未来战场的关键因素，将在短期内重点发展陆上、海上机器人装备，以扩大态势感知范围［7］。2017年俄罗斯正在制定《2018—2025 年武器装备计划》，据领导层透露及相关军事专家分析，新版武器装备计划将重点发展智能机器人系统［8］。在叙利亚战场，俄军投入使用了“天王星-9”、“昆加思”、“平台-M”等多种型号的无人战车和无人化火力打击装备，并取得了不凡的战绩［3］。

2017 年7 月8 日，我国正式印发《新一代人工智能发展规划》，明确了我国新一代智能发展的战略目标：到2020 年，人工智能总体技术和应用与世界先进水平同步，人工智能产业成为新的重要经济增长点，人工智能技术应用成为改善民生的新途径；到2025 年，人工智能基础理论实现重大突破，部分技术与应用达到世界领先水平，人工智能成为我国产业升级和经济转型的主要动力，智能社会建设取得积极进展；到2030 年，人工智能理论、技术与应用总体达到世界先进水平，成为世界主要人工智能创新中心［4］。目前，已经启动并完成了“某型无人战车”、“防空某型无人车”、“火力某型无人车”、“无人值守类火炮”等火力打击装备无人化的论证和研制。

2 火力打击装备智能化无人化方案设计

2.1 火力打击装备智能化无人化需求分析

随着信息技术的发展，特别是火力控制技术、通信网络技术、人工智能技术等进步，智能化无人化装备得到突飞猛进的发展，据相关机构预测，高度智能化的全自主武器系统将在未来10 年～20 年成体系化投入实战。火力打击装备作为作战对抗双方的主要释能单元，发展目标为以智能主导信息火力融合，主导信息火力打击，充分发挥多平台跨域非对称的精确打击威力，最大限度地精准释放智能化打击威力，对作战对手联合作战体系中的重要目标或关键性薄弱环节实施精准毁伤，在大幅提升打击效能的同时，减少人员的附带损伤，以最低代价获得最佳的联合作战效果。从目前OODA 理论作战循环出发，对地火力打击装备智能化无人化的技术发展需求为：感知多源化、决策智能化、控制自主化、作战协同化等。

1）感知多源化：通过光电、雷达等多频谱多通道的探测手段，对战场环境和敌方目标持续进行搜索探测，并进行特征提取和样本积累，经过充分的学习、处理、分析，完成对敌方目标的测量、跟踪、识别，以支持作战决策。

2）决策智能化：在感知、认知以及数据融合与挖掘的基础上，将作战任务决策从依靠预先规划任务序列作战转变为基于实时战场态势感知数据结果，结合经验知识与作战使命驱动引导下的动态智能决策。

3）控制自主化：基于战场环境特征信息，进行多种导航模式的智能配置和火控系统自动精确瞄准发射控制，根据决策或自身状态的变化，实现自动驾驶控制和平台火力控制的优化调整，以及故障条件下控制策略的自诊断和自修复等。

4）作战协同化：以单个的智能化无人化火力打击平台为基础，建立基于多智能体行为特征和交互方式的多平台协同技术体系，通过多平台之间的通信、动态自适应组网、多平台间的信息融合及任务分配，实现分散的平台在时间、空间、功能上的协调统一，具有体系开放、弹性互联、动态重构、自组织协同、集群认知等能力。

2.2 典型智能化无人化装备系统组成及主要指标

典型的智能化无人化火力打击装备，主要由通信网络分系统、智能人机交互分系统、无人驾驶分系统、侦察感知分系统、指挥控制分系统和火力打击分系统共6 个分系统组成。典型的智能化无人化火力打击装备应具备的指标如下：

1）具备战场多元感知手段，装备按功能完全解耦并服务化，形成陆、海、空、天全域的立体化目标探测网。

2）通信系统具备小卫星、区域宽带、认知无线、量子通信等多通道冗余备份通信能力，支持装备、设备等服务提供者随遇接入，网络拓扑动态按需组织，通信高带宽、低时延、高可靠，具有极高的保密性。

3）配备较为成熟的无人驾驶系统，支持L5 级别的自动驾驶，具备三维化高精度地图，采用半球谐振陀螺惯导，支持脱离北斗的情况下，长时间自主惯性导航。

4）支持脑机接口控制等智能控制方式，可以对指挥人员微表情监控，能够识别作战人员的操作异常和风险，并给予及时提醒和纠正。

5）支持目标特征在线训练学习，实时更新智能算法，作战任务动态规划、决策过程能够融入更多人类的价值判断，集群作战任务更加丰富多样，集群协同控制更加智能精准。

6）能够适配更加智能的弹药、火力结构更加稳定，利用精细化气象参数确保弹道计算更加智能精准，引信更加智能。

7）装备具有更高级的平台故障预诊断、故障定位和故障隔离功能，后装保障精准，任务执行可靠度高。

2.3 典型智能化无人化装备总体架构

智能化无人化火力打击装备的各个分系统在指挥控制分系统的高层控制协调下进行有序工作。其中，指挥控制分系统作为智能化无人化火力打击装备的控制核心，是整个装备体系的“大脑”，侦察感知分系统、火力打击分系统、无人驾驶分系统，以及智能人机交互分系统作为作战各个功能域的控制“专脑”，构成了1 个“大脑”与4 个“专脑”协同工作的架构，如图1 所示。

图1 典型的智能化无人化火力打击装备架构Fig.1 Architecture of typical intelligent and unmanned fire strike equipment

通信网络分系统作为各个分系统之间的信息传输通联手段进行信息交互。智能人机交互系统主要通过接收作战人员发出的指令，例如作战人员通过语音或手势等方式，进行相应的操作，并将操作指令发送到网络中，并且可以对作战人员的微表情实施监控，对于作战人员疲劳作出必要的提示和相应措施。无人驾驶分系统从网络接收到相应的指令后，实现对装备的北斗定位、智能导航、机动控制以及根据实际路况对导航地图作出实时修正。侦察感知分系统具备目标识别和战场环境的识别功能，能够快速识别并锁定目标，侦测到周围战场环境的变化和威胁。指挥控制分系统接收到侦察感知分系统探测到的战场环境信息后，能够实现战场模块化编组、临机决策、任务规划、目标判断、火力分配以及打击效果评估等功能，同时指挥控制分系统具备装备自身状态的监测和控制等功能，可以对装备进行故障诊断和故障隔离，实现装备全生命周期的健康监测。火力打击分系统在接收到指挥控制分系统的相应指令后，可实现对自动装填、自动操瞄、弹道解算、初速预测以及引信智能装定等功能，能够对侦察到的目标实现快速打击。

2.3.1 侦察感知分系统方案

侦察感知分系统要能够感知敌方位置信息、图像信息、气象信息、自身位置及姿态信息。因此，分系统典型组成应具有雷达、红外/黑白等光学设备、激光测距仪、气象传感器、陀螺以及图像识别及处理模块，对外界及自身信息进行感知和对信息的融合处理。

随着探测手段的增加，通过对各类侦察感知手段的智能组网，全方位和多维度捕获战场态势信息，并进行战场态势信息融合处理，从对战场目标状态的分析预测，逐步向战场局势优劣研判和态势可能演变趋势预判等“势”的分析上深化，从而获取快、全、准和深的战场态势认知结果。就目前发展阶段，对于目标的识别是侦察感知分系统的首要任务。侦察感知分系统对于目标识别的功能主要是通过搜索跟踪设备、观瞄组件、雷达来采集周围战场环境信息，比如用可见光、热像仪与激光测距机进行单目标及集群目标进行智能化搜索、监视与跟踪。搜索跟踪设备将采集到的战场信息传到信息处理设备，开展目标识别、行为识别以及目标关联检测等智能化感知处理，形成战场敌我双方的态势。同时，在获取目标相关信息以后，火力打击装备自身的相关信息也需要及时被获取。侦察感知分系统能够通过气象传感器获取敌方及己方的气象信息，最后对感知到的外界及自身信息进行融合处理，结合基于卷积神经网络的目标检测识别算法，进行目标的具体识别，一般的识别流程如图2 所示。

图2 基于卷积神经网络的目标检测识别流程图Fig.2 Target detection and recognition flowchart based on convolutional neural network

火力打击装备的侦察感知分系统的感知内容主要分为敌方目标感知、战场环境感知和毁伤效果感知3 个方面。其中敌方目标感知主要是针对敌方阵地、敌防御工事、敌方坦克火炮装备、敌方有生力量、敌方道路桥梁等关键设施实施探测侦察；战场环境感知主要是敌我进行识别以及敌我力量分别情况进行感知；毁伤效果感知主要是通过对打击之后的敌方目标进行图像采集，通过智能算法分析，得出是否达到既定的打击效果等结论以及作出是否进行二次打击等决策。

2.3.2 指挥控制分系统方案

指挥控制分系统主要完成作战任务规划、作战决策、作战编组、目标判断、火力分配，以及装备状态监测等功能。其中，任务和决策的优化为指挥控制分系统的核心，目前的指挥控制系统采用的任务分配方法基本以目标优化为目的，结果取决于建模使用的目标函数及约束条件，但实际作战过程中指挥员进行火力分配还需要考虑战术战法的影响，结合作战经验进行决策，构建基于“经验知识”的智能指挥控制决策技术，通过对经验进行表征，结合传统的目标优化技术，实现智能化指挥控制。

指挥控制分系统是智能化无人化火力控制和作战行动的控制核心，需能够支持多层级、多平台、多弹种的协同火力打击方案的生成。以动态的复杂战场环境下各种作战单元的多维作战资源快速调度作为支撑，根据目标智能分析与快速匹配的结果完成全流程火力打击控制方案，并对规划的火力方案进行监控，依据战场态势感知、任务执行情况监控结果快速调整火力方案，将火力方案涉及的作战资源及行动过程用可视化的方式进行展现，便于用户查看，指挥控制分系统方案如下页图3 所示。

图3 基于机器学习的指挥控制分系统方案结构图Fig.3 Structure of command and control subsystem scheme based on machine learning

2.3.3 通信网络分系统方案

智能化无人化对地火力打击装备遵循新一代全军统一的软件无线电产品技术体制和研发通用波形（宽带组网波形、接入波形、通用数据链波形），按照统一的软件无线电架构波形标准，基于终端节点、通信节点、5G、卫星为主的网络架构，构建天空地一体智能化无人化火力打击装备的通信网络分系统，以满足复杂战场环境下的智能化无人化火力打击装备网络组织、通信覆盖、系统容量等要求，提升网络传输性能和随遇接入能力，保证网络抗毁性，网络架构如图4 所示。随着装备信息化智能化程度提高，导致实际战场环境充斥着大量电子设备，不仅数量繁多、种类多样且功率有大有小，使得战场通信环境极其恶劣。另外，敌方还会故意干扰电磁通信频谱，这会对无线通信造成较大的影响。在智能化无人化火力打击装备通信网络分系统中，通过采用认知无线电技术，在通信过程中通过对电磁频谱实时感知，对采用的电磁频谱和通信网络拓扑不断智能优化，确保通信网络链路实时可靠。

图4 天空地一体智能化无人化火力打击装备的通信网络架构示意图Fig.4 Sketch map of communication network architecture of integrated groud-air-space intelligent and unmanned fire strike equipment

2.3.4 火力打击分系统方案

火力打击分系统根据指挥控制分系统的指挥指令，完成发射阵地转移、发射架起竖、点火发射、发射架回收、阵地转移等流程控制。在发射前能够根据指挥控制系统提供的目标信息，进行特定目标杀伤概率计算，得出不同条件下导弹垂直平面发射区的等杀伤概率曲线族，得出发射区内导弹对目标杀伤概率的分布规律，确定出智能化弹药对目标杀伤概率最大的空域，从而确定最佳的发射时机。另外，火力打击分系统的健康状况是智能化弹药能够发射成功的重要一环。火力打击分系统通过部署多类型、多测量点、多个传感器装置，对火力打击分系统的实时状态进行监测，根据智能诊断模型、健康状态评估模型等，综合利用基于模糊理论的信息融合方法、人工神经网络的智能故障诊断方法，实现对火力打击分系统的健康状态评估、故障诊断和定位以及火力打击分系统的辅助维修。另外，由于发射架在每次发射起竖过程中会产生一定的微小形变，会引起射角度的偏差，影响打击精度。要保证智能化弹药的发射精度，采用接触式和非接触式测量的手段，对发射架形变量进行测量，同时对该形变引起的偏差采取适当的结构参数优化控制校正措施，有效减小发射引起的角度误差，从而提高智能化弹药的打击精度。

2.3.5 无人驾驶分系统方案

无人驾驶分系统主要完成外界驾驶环境的感知进行信息融合完成无人驾驶，主要包括北斗定位、智能导航、机动控制以及地图修正等功能，包括自动驾驶雷达、自动驾驶摄像头、线控车辆底盘、车电系统、北斗一体机、惯导等设备组件。随着火力打击装备底盘上传感器、导航模块、信息处理芯片等相关设备的完善和成熟，火力打击装备通过摄像头、激光雷达等各种传感器来采集道路环境信息，并利用惯性测量单元、北斗定位导航系统等导航传感设备完成车辆的位姿推算，最后通过中央处理器将各个传感器信息进行汇总，并结合车辆自身运行状态作出相应的驾驶动作，实现车辆机动控制。智能化无人化火力打击装备无人驾驶功能大致包含以下几个方面：1）根据下达的任务，能够自主行驶到达预定作战阵地；2）获取侦察感知分系统感知信息，根据指挥控制分系统的指令进行机动；3）实现自主定位与导航、自主避障，根据地形自动切换驾驶模式；4）对于紧急情况，能紧急停车、返回等处理，确保人装安全。根据上述需求，智能化无人化火力打击装备的无人驾驶系统，主要由感知子系统、行驶决策子系统、底盘控制子系统、区域服务云支撑4 部分构成，如图5 所示。

图5 无人驾驶分系统方案Fig.5 Unmanned driving subsystem scheme

其中，感知系统包雷达、北斗、红外传感器、惯性导航装置、高清摄像机等各类传感器，并对外界环境进行识别感知，建立起周围环境的3D 模型。行驶决策系统是无人驾驶系统的大脑，其目标是在存在障碍物的复杂环境中，为智能化无人化火力打击平台寻找一条最佳路径。利用周围环境建模结果，并结合实时从云端获取高精度地图信息，实时地规划行驶路径并进行智能导航，实现实拍街景和高精度地图相结合的智能化导航，根据探测到的路径信息，完成对地图数据的反向实时修正，在行进过程中也可根据摄像头和雷达探测到的典型目标，开展目标装备、人员的行为预测判断以及自动避障；区域云服务支撑部分则提供了数据的管理和存储功能，并完成地图绘制以及模型的训练；底盘控制系统主要通过决策发送的指令来完成相应的驾驶行为控制，主要包括车辆转向、制动、油门、档位以及灯光的控制。

2.3.6 智能人机交互分系统方案

智能化无人化对地火力打击装备具备远程多通道人机交互功能，能够通过采集语音、眼动、头动、手势、微表情等多种人机交互方式操控火力打击装备。智能人机交互分系统整体框架示意图如下页图6 所示。

图6 智能人机交互分系统多通道交互框架Fig.6 Multi-channel interaction framework of intelligent human-machine interaction subsystem

对多通道的输入信息，智能人机交互分系统可以对语音、自然语言、手势、眼动等多通道数据进行融合，使操作人员可以结合自身的操作习惯和任务情况，通过手、嘴和眼的配合，自由选择一种或多种交互方式与操作系统交互，具有更自然和更高效的特点，并且具有良好的可扩展性。

3 结论

国外无人化智能化火力打击装备已经有很多类型的产品、部分已列装部队或参加了实战，而我国目前的火力打击装备智能化无人化研究还主要集中在少数轻型直瞄装备上。本文从火力打击装备智能化无人化角度，探索了总体方案设计及其侦察感知分系统、指挥控制分系统、通信分系统、火力打击分系统等分系统方案设计，对于火力打击装备智能化无人化技术发展具有一定的参考意义。