美陸軍加快地面機器人的研發

2020-12-16 人民網

近日,美國《防務新聞》周刊報導稱,美國陸軍重型地面機器人已進入全速生產階段。那麼,地面機器人為何贏得美軍的青睞?地面機器人在作戰中將扮演哪些角色?

從多種戰場得來的經驗

美國陸軍先後將部分先進地面機器人系統運用於阿富汗和敘利亞等戰場中,其在偵察引導、地面巡邏和運輸保障等作戰行動中作用突出,有效加快美軍的決策效率,提升了美軍的作戰能力。

分工明確,效率倍增。在伊拉克和阿富汗戰場上,美軍研發的多種地面機器人擔任不同任務。火力打擊方面,美軍主要有「利劍」及「魔爪」等機器人,可以對敵防禦工事進行火力打擊。偵察監視方面,美軍主要有「帕克伯特」機器人,可以24小時全天候和全地形執行情報偵察等任務。後勤運輸方面,美國有「奧德蒂斯」機器人,該機器人機動性能強,可以行走在山地之間進行戰場物資的運輸。這些機器人的運用,加強了美軍在戰場上的應對能力,讓美軍對進一步開發陸地機器人有了經驗。

人機融合,加快決策。依據美地面機器人在阿富汗和敘利亞進行的戰場評估,美軍將繼續在地面機器人上投入大量資金,提升機器人信息搜集和處理的智能化能力,改進地面機器人的自主性等系統,解決人機互動方面的一些潛在問題,以及提升地面機器人的戰場應用能力,加快端外人員的決策效率。

高度智能,應用廣泛。據悉,美軍將把人工智慧技術運用於重型地面機器人的研發上,推動裝備向智能化方向發展,著力開發自主性強、高度智能的重型多功能機器人。美軍還重點發展多用途性的武裝機器人,集偵察、決策和打擊等功能,使重型機器人能越來越多取代美軍士兵走上戰場。

地面機器人研發的過程

美陸軍計劃對其開展的地面機器人項目發布信息徵詢書,重點是建立一個機器人通用機體結構,這樣美陸軍可集中精力,研製更具競爭力、更先進的有效載荷、操作裝置和傳感器。

輕型機器人,主要用於偵察。美國陸軍規劃無人系統的發展思路指出,陸軍準備讓機器人組成無人車隊,進行戰術偵察以及作為步兵的支援力量。美國《國家利益》網站發表文章稱,如果無人偵察車輛可以在前沿陣地使用,以識別敵方威脅或探測其防禦力量,有人駕駛的坦克就可能在戰鬥中更為機動靈活。並且,在戰場上使用輕型機器人進行偵察將有效降低損傷,提升偵察效率。

中型機器人,小型自主戰車。美國陸軍發布了未來戰車的技術演示視頻,該視頻重點展示了如何通過尖端機器人技術來改變下一代戰車的作戰方式。在密西根州的最近一次測試展示中,來自美國陸軍地面車輛戰車中心等工程師們演示了下一代機器人戰車的全新技術,這項技術演示是美國陸軍下一代戰鬥車輛項目的第一階段工作。美國陸軍下一代戰車的負責人科裡·華萊士少校對該技術評價很高,他認為機器人戰車技術將會是美國陸軍「未來戰爭方式發生革命性變化的關鍵。」

重型機器人,強大火力打擊。美國FLIR公司負責無人地面系統的副總裁弗羅斯特表示,該公司與美國陸軍在重型地面機器人這個項目上取得裡程碑式的進展。目前,該項目已進入全速生產階段。美陸軍希望這種重型機器人將與士兵並肩作戰,加強人與無人系統作戰的相互配合。

機器人將緊貼美軍作戰

美軍聚焦人工智慧技術的運用,推動裝備多用途化發展。美軍加強裝備的智能化,重點發展排爆、運輸、和火力打擊等地面機器人,這些裝備將配合美軍作戰,提升作戰效率。

排爆機器人。美陸軍作戰支援和作戰服務保障項目執行辦公室的布萊恩·麥克維在美國防部的一次採訪中表示,美陸軍計劃部署地面無人系統:「通用機器人系統-單兵版」和「單兵可攜式機器人系統增量」等。這些系統滿足了美陸軍對中型「爆炸性軍械處理」機器人系統的需求,可用於拆除尚未爆炸的軍火,將取代在伊拉克和阿富汗戰爭中快速部署的數千個機器人系統。並且,地面機器人可攜帶性強,具備高機動性,將有效執行「除爆」任務。

運輸機器人。美陸軍推出關於「小隊(班)機動設備運輸」計劃,提升美軍運輸能力。2016年,美國陸軍協會年度會議上首次公開了泰坦地面無人車。泰坦地面無人車,長79英寸、寬83英寸、高40英寸,有效載荷託架區域為72英寸x48英寸,最大有效載荷能夠達到1500磅。泰坦地面無人車安裝有多個地面有效載荷系統,提升了該小車的靈活性。並且,隨行士兵可以通過埠控制無人車執行相關任務,加強了人對裝備的可操作性。

作戰機器人。美國國家利益網站發表消息稱,美國陸軍已經開始著手採購一種機器人裝甲車,用以取代他們服役年久的M-2「布萊德利」步戰車。這種可選載人戰鬥車輛有載人和無人兩種作戰模式,這使得指揮官可以部署它們去執行一些對士兵而言過於危險的任務。羅斯·科夫曼準將說:「機器人戰車將會降低有人戰車面臨的風險,未來會讓機器人戰車進行感知、射擊和偵察,並讓它們通過火力和路線偵察提供支援。」

美陸軍研發的地面機器人旨在提高軍隊徒步作戰力量的態勢感知能力,確保戰術部隊能自主感知威脅,提升美軍地面作戰能力。(何天玉、李明富)

(責編:黃子娟、陳羽)

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