陆军研究人员使用人工智能增强战斗车辆

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(礼貌图片)
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当士兵进入一个新的环境时,他们的任务要求他们保持领先于敌人一步。但是,如果他们保持较高的机敏度,他们可能会感到挑战’在陌生或危险的地形上驾驶战斗车辆。

美国陆军作战能力发展司令部的陆军研究实验室 指定了几项研究计划,这些对于未来士兵的能力至关重要。在这些主要的旗舰计划中,“机动与机动性人工智能”或AIMM(基本研究计划)致力于通过将自动驾驶系统集成到军车上来减少士兵在战场上的干扰。

AIMM项目经理John Fossaceca博士说,他寻求发展基础能力,以实现下一代战斗车辆的自主性。这包括独立于主战车运行的机器人战车的构造。

“这项重要研究计划的主要目的是建立自主系统,以帮助陆军有效执行 多域操作福萨卡卡说。 “我们不希望士兵们低着头操作这些遥控车,而是不断注意车辆以进行控制。我们希望这些系统是完全自治的,以便这些士兵能够完成工作,并且这些自治系统可以作为队友一起工作,并在战场上有效地发挥作用。”

与用于商业用途的考虑相比,用于军事自动驾驶汽车的考虑因素差异很大。

制造商通常会设计商用自动驾驶汽车,使其在原始道路上行驶,在繁忙的道路上,人流量大且行人拥挤是其能力的重要因素。相比之下,陆军经常面临着地形和地区多样的环境,甚至可能没有行进路线。

Fossaceca说:“士兵可能必须在森林或沙漠中行动,他们可能必须以某种方式行动,例如偷偷摸摸地移动以达到某些目的。” “这与自动驾驶汽车行业大不相同,后者是当今自动驾驶汽车研究的主要自主模式。”

因此,本研究旨在填补空白以覆盖士兵所面临的这些独特情况。

Fossaceca说,下一代战斗车辆的自主性不仅将帮助士兵做出决定,而且可以清楚地解释其建议背后的理由,以便士兵可以批准选择或在必要时进行干预。

Fossaceca说:“未来的军事任务将要求自动驾驶汽车能够确定可能的通行路线,计算最佳路线并评估环境中发生的事情。” “我们希望将这种自主行为整合到现代军车中,以使它对士兵的感觉减少,并可以减轻决策过程的认知负担。”

在短期内,陆军研究人员计划利用计算架构的最新进展,创建一个将首先执行狭窄AI或人工智能的平台,该平台可以始终如一地完成非常具体的任务,并利用这些功能为该团队建立队友。士兵。

Fossaceca说:“我们首先要执行非常具体的任务,但要使它们非常强大并使其真正运转良好。” “然后,随着时间的流逝,我们希望使事情变得更笼统,以便系统可以做的不仅仅是战场上非常狭窄的特定任务。”

该计划的近期目标之一是在具有最少先验训练数据的环境中利用狭窄的AI开发智能移动性。虽然自动驾驶汽车通常需要大量数据来训练车辆的智能系统,但陆军研究人员已经开发出了减少训练时间和所需数据的技术。

其他示例包括增强士兵与其车辆之间的通信的自然语言功能,以及Fossaceca所谓的“分布式资产战术团队”,其中智能系统会随着任务的进行而变化和适应。

从长远来看,陆军研究人员希望 未来战斗车 能够查看环境的背景并获得有用的线索。这种能力将要求智能系统分析复杂的对抗环境并制定可能的行动方案。

“例如,假设车辆的智能系统注意到路障,” Fossaceca说。 “像倒下的树这样的障碍物可能恰好在那儿,需要绕过它进行额外的导航,而沙袋可能会显示出陷阱的迹象,并要求系统警告驾驶员伏击的可能性。我们希望我们的系统将来能够处理这些上下文线索。”

到目前为止,该程序的研究人员一直在努力改进自动驾驶软件堆栈,这是用于自动驾驶汽车的软件算法,库和软件组件的特殊集合。

该软件栈最初是实验室10年机器人技术合作技术联盟的产品,由计算机程序组成,该程序可让自动驾驶汽车执行导航,规划,感知,控制和推理等功能。自治软件堆栈还包含一个世界模型,智能系统可以将其用作虚拟大脑来跟踪有关世界的信息。

“借助自主软件堆栈,我们可以将功能提供给[CCDC]地面车辆系统中心的软件企业,以便他们将来可以将这些功能纳入其下一代战斗车辆计划中,” Fossaceca说。 “这是基础研究,它代表了该计划的核心架构。”

最近,陆军研究人员通过“可扩展的适应性和弹性自主性”计划取得了另一个重要的里程碑,该计划利用实验室外部的外部合作者加快了可扩展的异构行为新兴研究的步伐。

Fossaceca说:“我们有几种不同类型的机器人和系统一起工作,我们正在邀请外部表演者加入并帮助我们增加可以处理的场景的复杂性。” “这确实将帮助我们朝着在多领域作战中实现自主机动的目标迈进,因此这非常令人兴奋。”
 
 
 

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