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机器人坦克走向战场

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    [LV.9]以壇為家II

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    發表於 2022-4-14 13:57:29
    出10年,当陆军士兵开赴战场的时候,他们的身后将紧跟着一群具有完全自主控制能力的机器人。他们将并肩战斗。

      看着这个四轮驱动的机器人压低身子从一片茂密的丛林中穿过,你能感觉到一股无所畏惧的气势,但它低矮的身材却又很难让人感到杀气(想象一下《星球大战》中的小机器人R2-D2与吉普车结合的样子)。“你开始觉得它们每一个都有自己的个性。”马克·德尔·基奥罗









      
      
      



      价他的机器人说—他是通用动力公司机器人系统部门负责工程的副总裁,这台机器人正是他的部门为美国陆军研制的。不过德尔·基奥罗坚持自己并没有想将机器人人格化的意思:“你会发现它们的‘个性’其实是……好比说转向系统有点松。我猜可能是因为太熟悉那些编码的缘故,我很难将它们想象成人。”

      在这台被称为XUV 12(“试验性无人载具”的英文字头缩写)的机器人身上装有4台车载电脑,运行着将近100万条程序代码。它们被用来定义自主引导这台机器人从甲地行驶到乙地的复杂算法,还要保证它不会一头撞上石头、冲下悬崖或者是顶到树上。事实上,我们眼下正在位于美国宾夕法尼亚州中部的Fort Indiantown Gap的试验场,亲眼目睹它的实际表现。突然,机器人向右猛冲了过去,一下跳出了它一直沿着行驶的车辙印。“很好!很好!跳出来就对了!”德尔·基奥罗坐在用来跟踪机器人的皮卡车的后座上兴奋地喊道。通过平放在他膝盖上的
    笔记本电脑,他发现XUV 12离开道路是因为它找到了一条到达目的地的更直接的路线。不幸的是,这条捷径上覆盖着更多的树木。机器人猛地踩下刹车,轮子后面卷起一大片尘土。随后……一切都停顿了下来。

      德尔·基奥罗却并不担心。“它现在正想说:‘嘿,这是个愚蠢的决定,我压根就不该这么走。’”德尔·基奥罗向我们解释道—显然他还是在不知不觉中将机器人人格化了。XUV向后退了几厘米,然后又停住了。“好了,它现在要重新观察一下形势。”德尔·基奥罗说。传感器整流罩安装在XUV 12顶部转盘的右侧,而左边则是看上去有些吓人的激光雷达(激光探测和测距)系统,它能够将机器人正前方的世界绘制成一幅三维图像。德尔·基奥罗在他的笔记本上察看机器人所“看”到的一切—一幅彩色地图上用红色将树木标明为不能进入的区域。“现在他正准备向左转一个急弯,”德尔·基奥罗说。果然如此,传感器罩先转向了左边,然后XUV 12迂回着从两棵树之间绕了过去。当它到达车辙印边上时又停了下来,似乎是对陡峭又光滑的地面有所顾忌。“打起勇气来!”德尔·基奥罗自言自语道,“别当胆小鬼!”仿佛得到了鼓励的机器人果然一鼓作气爬上了车辙,继续向前开去。

      “哦,真了不起!”坐在前座上的查尔斯·休梅格说,他在美国陆军研究实验室负责机器人计划办公室的工作。作为美国军方“无人地面载具(UGV)”项目的决策者,他比任何人都更清楚创造一个能够自己思考,而不是由人遥控的陆地机器人有多么困难。“这真的、真的非常困难,”他强调说,“但我相信我们有能力开发出能够在任何战术任务中使用的系统,无论是在仓库附近巡逻,还是执行极具挑战性的侦察任务。而且我觉得这样的系统不会让我们再等上20年。

      成军之路

      现在可能正是军用UGV黄金时代的开始。根据美国2001财年的《国防授权法案》,到2015年之前,美国军方将有1/3的军用地面载具是无人驾驶的。美国国防部据此提出了野心勃勃的“未来作战系统(FCS)”计划,要求开发出3种能够完全独立完成某些特定任务的半自主UGV,而其他地面装备—特别是进攻性火力武器—也只需要一名士兵就可操纵。FCS计划带来的一个成果就是“小型无人地面载具(SUGV)”,这种重量不到14千克的小家伙能够放在士兵的背包中携带,用作一次性使用的侦察工具。它被设计用在城市中的高风险任务中,比如搜索下水道和处理有毒化学品。更复杂些的工作则留给了“多功能应用/后勤和装备载具(MULE)”,它将装载补给与陆军部队一起行动。由FCS计划发展出来的第三种机器人是5吨级的“武装机器人载具(ARV)”,它将装备一挺机枪、一门机关炮和超视距导弹—全部由远距离遥控操作,简单地说,这就是一台武装到牙齿的火爆机器人。

      但这3种FCS机器人载具仍然只是美军全部机器人计划中的冰山一角。UGV最合适的用途还是作为输送大量载荷的无人运输车辆。有了激光雷达的帮助,无人运输车在黑夜或者崎岖地形中的表现都要强于有人驾驶的运输工具。其他一些正在设计中的UGV也都具有独到的功能,比如用作战地救护车、在补给站巡逻、架设无线通信网络等,或许它们还能在起床号响起时为战士们准备好香浓的泡沫咖啡?但它们究竟有没有可能完全自主地杀死敌人呢?按照目前的规划,在采取任何杀伤性行动之前,都要有人的参与—机器人绝对不能自己决定开枪、开炮或者是发射一枚导弹。

      但观察家认为机器人没有情感的特性最终将受到重视并且得到应用。“训练士兵时的一个重要环节就是消除人对杀戮的恐惧和顾虑。”军事政策智囊团网站GlobalSecurity.org的负责人约翰·派克说,“而机器人自身根本没有这方面的顾虑,因此能够毫不留情地大开杀戒。”

      战火考验

      20年前,美国国防部预先研究计划局(DARPA)就曾经启动过一个被称为“自动陆地载具(ALV)”的计划。这是一个好主意,但问题是太超前了。当时,想要为自主操作赋予足够的运算能力,惟一的解决途径只有在一辆公共汽车那么大的车辆里硬塞进占去半辆车空间的SGI工作站。即便如此,那时研制出的ALV也很难在一个小时内连续沿着公路行驶几千米而不撞上什么东西。很明显,这种表现与国防部的需要相去甚远。在那之后兴起的无人飞行器(UAV)都已经顺利升空,UGV却没有下文了。

      最近,机器人世界中又出现了一缕曙光。商用级别的GPS导航仪的精度已经从30多米发展到了10米之内—在一些军用设备中,这个数字更缩小到了只有1米左右。新型传感器能够带来细节更丰富的图像,分辨率正在接近100万像素而不是原来的区区10万像素。这样的进步能够让机器人的视野清晰地覆盖50~100米的范围。同时,更好的算法也能让速度更快的机载电脑在一秒钟内将上千条备选路线反复筛选10遍。将所有这些都加在一起,就能让UGV在布满障碍的野外达到56千米/小时的安全行驶速度,而在标志明确的公路上,其速度甚至能够达到将近90千米/小时。

      第一代小型、笨拙、遥控(而不是自主控制)的UGV已经在战场上表现出了自己的才能。由美国国防承包商Foster-Miller公司开发的自重45千克的Talon履带机器人,2000年就在波黑首次得到了应用。目前,有上百个Talon和更小一些的PackBot(由生产Roomba机器人吸尘器的iRobot公司研制)正在伊拉克和阿富汗的土地上工作。这两种机器人都装备了摄像头和机械手臂,能够用来处理路边炸弹和其他诱杀装置。美国陆军已经实验了Talon的一种变型机,它能够装备从M16步枪到中型机枪在内的4种武器中的任意一种,不过目前还没有被用于实战。“操作员看到的是一个带有十字准星的瞄准视野,”Foster-Miller公司Talon计划的总经理鲍勃·奎因说:“感觉就像是在玩电子游戏,不同的是这个是真枪。”

      但UGV的真正目标还是无需任何人类操作的完全自主行动,而且要摆脱掉并不可靠的无线连接—在很多UAV飞行无人机上,这其实早就是标准的操作模式了。由此看来,你也许会认为将同样的技术应用到地面行动上应该也不是什么难事。但如果你曾经在2004年3月亲临加利福尼亚州的沙漠,就会打消这种念头。那是美国国防部组织的第一届“无人驾驶战车挑战赛”,旨在从中发掘出关于UGV基础研究的概念设计,但这次大赛最终却以闹剧收场:没有一个参赛者能够接近全长339千米的越野赛道的终点,事实上,其中的大多数甚至连起点线都没有过就夭折了。Oshkosh卡车公司当时拿出了一辆被称为TerraMax的机器人卡车,它是以美国海军陆战队的6轮卡车为基础改装的,但这个披着鲜艳黄色外衣的大家伙只开出了1.6千米就因为软件故障失去了控制。

      此后一年的发展带来了很大的进步。有了从第一次比赛中得到的经验,很多参赛队伍带着经过大幅度改进的系统重新参加了第二次比赛。在第二届“无人驾驶战车挑战赛”的预赛测试中,TerraMax以56千米/小时的速度冲进了加州Barstow市郊的一片矮树丛,车上的方向盘一直在莫名其妙地前后动个不停,就像有个透明人在上面搞鬼。不过在10月举行的正式比赛上,这辆卡车幸运地和其他4辆车一起完成了全长212千米的沙漠赛道比赛。最终赢得200万美元大奖的是一辆自主驾驶的大众途锐SUV,它被命名为Stanley,这是为了纪念其母校斯坦福大学。“除了相互竞争,”夺冠的斯坦福竞赛队领队斯巴斯蒂安·思瑞恩(他还获得了本刊2005年度十佳青年科学家称号)说,“我们都还要战胜自然。真正的胜利是有5辆车完成了比赛,我想这将作为一个重要时刻载入运输技术的发展史。”

      Stanley在比赛中的平均车速是30.6千米/小时,最高速度曾达到61.1千米/小时。它装备了5部激光雷达传感器,有效作用距离平均为26米,而单体摄像头的探测距离有80米。这个机器人在比赛中面对的最大挑战是,中途有一群鸟忽然出现在了它要通过的河床上,让它产生了一点迷惑。尽管如此,思瑞恩仍然相信很快就将出现一种用于军事运输的机器人载具,而其在民用公路运输上的应用也不过是时间问题而已。“即使不考虑其他任何影响,”他说,“这届比赛至少也向人们展示了UGV的可行性。”

      激光雷达和立体视野双摄像机被证明是参赛者最有效的传感器,剩下的问题在于究竟哪一个更加可靠些。其他UGV还应用了能够探测颜色、热量和材质的系统。而最终的目标是不但要区分出路面的软硬、障碍物有无生命,还要能够分辨出敌我。“如果前面有个孩子,你就必须要停下来,”Oshkosh公司技术方面的执行副总裁唐纳德·弗赫夫说,“但如果是个端着火箭筒的敌方士兵,你可能更愿意从他身上碾过去。”

      更好的传感器会带来更多需要处理的数据,这就增加了系统做出判断所需的时间,进而让机器人的反应变慢。要解决这个问题就需要软件能够当机立断地直接选择正确的解决方案,而不是无休止地在一系列可能性中胡乱猜测。要实现这个目标,一种最为可行的方式是编制出一种算法作为基本准则,但其中必须涵盖所有可能发生的情况。显然,这就需要用到大量的“如果怎么样-就怎么样”的命令。但即使如此,UGV仍然会遇到某些连程序员都未曾预料到的情况。

      在美国国防部预先研究计划局,负责该局3个陆地机器人计划的拉里·基卡艾尔正在领导一个项目,为UGV编写行为提示程序,它能允许机器人对意外情况做出适当的反应,并从经验中学习。“我们认为想要通过编写一个算法来解决在各种地形上遇到的一切问题将是非常复杂的。”基卡艾尔说,“机器人应该像是一个小孩,能够自己学会爬、学会走,然后学会跑。”不过在目前看来,这种方法很大程度上仍然只是试验性的,即使是在下一代军用UGV上恐怕也很难见到。

      资金和道德问题

      通用动力公司机器人系统分部的总裁斯科特·迈尔斯兴高采烈地走在看上去很像是圣诞老人为机器人迷准备礼物的工作间里。这里其实是该公司位于巴尔的摩附近的一个巨大厂房,技术人员正在组装一支试验用UGV大军。迈尔斯像父亲一样轻拍着厂区巡逻机器人的脑袋—那其实是传感器罩,然后在“战术自动化作战地盘(TAC-C)”旁边停留了许久—这个吉普车似的机器人可以算是UGV世界中的一部超级跑车。

      装备了110千瓦大众涡轮柴油机和灵感源于越野赛车的悬挂系统,这辆TAC-C能够在荒野路面上以128.7千米/小时的高速狂奔。但真正让它与众不同的还是其先进的感知系统—除了激光雷达之外,还有一对集成了立体视野、色彩和红外线探测功能的摄像头,它们协同工作能够以每秒30次的频率拍摄下40万像素的照片。“目前我们能够完成人类侦察员60%的工作,到2010年,这个数字将达到90%。”迈尔斯说,“而且这些载具的价格肯定将远远低于你的想象,以这个价格就能换掉人类战士简直是太超值了。”

      军用UGV为众多的任务提供了如此光明的前景,这让它们看上去简直是再理想不过了。“我真想每天都和这些东西在一起,”正在伊拉克开坦克的一等军士拉尔夫·布鲁说,他利用休息时间对一台UGV进行了测试,“很难相信我们为什么早没能拥有它们。”但并不是陆军中的每一个人都像布鲁一样乐观。根据美国军方的传统,他们通常都不会对新奇的主意表现得过于热情,特别是那些可能会深刻改变军方一贯行为方式的主意。同时,对于将资金投入到一种还没有创造出太多实际成果的技术上,美国国会也一向是小心翼翼的。最终,一种武器系统的研发和应用除了军事上的意义之外,还会不可避免地演变成一个政治问题。“这不是个技术问题,”迈尔斯说,“而是钱的问题。”

      还有道德观念上的考虑。目前没有任何计划打算开发能够绕开人类指令发射致命武器的全自动机器人坦克。至少在近期内,《终结者》在我们心中留下的杀人机器的深刻印象,仍然只是科学幻想而已。但能赋予UGV生杀予夺大权的技术正在临近。其中的关键在于我们是否有政治愿望允许机器代替我们去杀人。“这样的事必然要经过深思熟虑才行。”加拿大不列颠哥伦比亚大学应用伦理学中心的主任彼特·丹尼尔森说,“但是想要从火线上挽救人类性命的情感冲动—保护我们的士兵—会让你和敌人之间的距离越来越远。”

      抛开那些要将人类留在其中的空洞理由,GlobalSecurity.org网站的派克认为全自动的致命机器人是如此有用,它们的出现将是不可避免的。“它们将悄无声息地出现在我们身边,就像UAV当初一样。”他说,“它们将装备越来越多的武器,它们将执行越来越多的侦察任务,而一旦打起仗来,没有哪个血肉之躯能抵挡得住它们的进攻。”

      机器人载具

      让一台机器人从甲地飞到乙地?没问题。但如果想让它穿越大山、绕过树丛、岩石和沟壕呢?这个嘛……

      困扰自主控制载具的两个最挠头的大问题是感知和路线规划。机器人需要具有足够好的视野分辨出障碍物,还要足够聪明,知道该如何避开它们。机器人一定要能够区分出可以碾过的矮树丛和半吨重的岩石之间的不同。而更困难的还是辨认出那些凹陷在地面之下的障碍:前方远处的那个凹陷是陆上的一个小坑还是难以逾越的鸿沟呢?

      在这样的情况下,信息处理就是至关重要的了。大多数自主控制系统都采用了能够通过扫描环境创建出真实世界三维地图的传感器。图形识别算法能够认出障碍物并将其投射到二维地图上,地图以不同的颜色编码表示出其可通过性(绿色表示“一切正常”,而红色则意味着“危险,请绕行”)。GPS和辅助的惯性导航系统能够以行进速度和转向为基础跟踪其运动,在地图上为机器人和目的地定位。最后,路线规划算法还要根据几百条预设规则,绘制出可供机器人行进的最佳路线。这样的规则将包括:尽可能地沿公路行驶,避免攀爬大于10%的斜坡,绝对、绝对不要开向悬崖等。

      无人运输车

      让战士专心于作战,驾驶的工作交给机器人好了。明天的给养卡车上不会再见到美国大兵。

      目标 率先投入军事应用的第一种完全自主控制的陆地载具将用来进行运输。大型载具将顺着既定路线穿梭于空军、陆军和海军陆战队的基地之间,运送燃油、给养和弹药。尽管运输任务通常都会选择铺设过的道路,但即使是最先出现的自主卡车也需要全面的越野能力,以便应对道路无法通行的情况。

      现状 Oshkosh卡车公司的TerraMax[上图]就是设计用来完成此类任务的。在2005年10月举行的第二届“无人驾驶战车挑战赛”中,它是完成穿越莫哈韦沙漠全部212千米赛程的5辆车中的一个。在激光雷达和立体视野摄像机的帮助下,它能利用合成视野和先进导航技术在最具挑战性的越野环境中穿梭自如。

      战场支援

      目标 在自主载具能够安全地从甲地到达乙地之后,它们将在真正的战地环境中被赋予更重大的责任。随着传感器技术的进步,战场补给的任务将交给尺寸更小的吉普车一样的载具(设想图基于通用动力公司的设计概念)。

      现状 美国陆军的“多功能多用途/后勤和装备载具(MULE)”研究将为这种载具铺平道路。2.5吨级的MULE将为步兵班运载908千克的装备,它还能被设置成为遥控的武器平台或者扫雷具。

      目标 带有装甲保护的自主载具将被用作战地救护车(设想图基于AppliedPerception公司的概念),将伤兵运送到战地
    医院。它们还能在行动过程中将每个病人的关键诊断信息发送给医护兵和外科医生。

      现状 对于自主机器人来说,这将是个特别具有挑战性的任务,因为运送伤兵需要备加小心。现在美国陆军正在开发一种小型的无人“拖拽载具”,能够将受伤士兵拖拽到安全地带并加以掩护,等待医护兵到来。

      作战坦克

      目标 完全自主控制的武装无人地面载具,能够独立辨别出敌人的作战人员或是车辆,然后无需人类直接命令自行发起攻击。尽管这样的机器人可能还要再等上几十年才会问世,但分析家坚信它是一定会出现的。这种载具必须有能力完全可靠地分辨出友军、敌军和平民。它还需要具备根据任务目标、战场战术,以及所有交战协议和规则行动的能力。

      现状 美国卡耐基-梅隆大学的一个小组正在开发一种被称为Spinner的无人载具平台,它有可能被发展为一种武装工具。目前尚处于测试阶段的Spinner(顶图)能够借助长行程悬挂系统穿越各种地形, 而另一种形式的Spinner(上图)即使在完全上下颠倒的情况下也能迅速恢复正常—它能够轻易将车轮伸向原来车顶的一侧,并将武器转到原来的底部,在确认没有故障之后继续前进。

      用脚行走

      目标 有腿机器人(上图为艺术想象)能够从容穿越树丛和陡峭地形之类轮式和履带式机器人难以征服的区域。技术上的挑战是巨大的,有腿机器人必须掌握像保持平衡和穿越断裂地形这样基本的运动技巧。

      现状 Boston Dynamics公司正在研究一系列仿生机器人。他们的两种4足机器人—BigDog和LittleDog—有可能成为士兵最好的朋友。“轮式和履带式载具能够到达地球表面一半的地区,”该公司总裁Marc Raibert说,“但人类和动物依靠自己的腿,几乎能到达任何地方。”

      拿BigDog来说,由汽油机驱动的液压系统能够带动其有关节的四肢运动。陀螺仪和其他传感器帮助机载计算机规划每一步的运动。机器人依靠感觉来保持身体的平衡—如果有一条腿比预期更早地碰到了地面,计算机就会认为它可能踩到了岩石或是山坡,然后BigDog就会相应地调节自己的步伐。研究人员还在研制模仿壁虎、蟑螂、鱼甚至是蛇蜿蜒爬行的机器人。

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    發表於 2022-4-16 20:01:52
    最坏的结果就是超人工智能出现,加上机器人不怼,到时候,我就呵呵

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    机器人上战场必然会出现
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    發表於 2022-4-16 23:51:03
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    有腿机器人必须掌握像保持平衡和穿越断裂地形这样基本的运动技巧

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    ·······················
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    發表於 2022-4-17 10:25:07
    研制模仿壁虎、蟑螂、鱼甚至是蛇蜿蜒爬行的机器人
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    發表於 2022-4-17 11:19:30
    以后就是机器人对杀了
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