【专题】复杂陆战场环境下的智能感知理论现状与发展

近年来,由于基于深度学习方法的智能检测算法不断演进,其网络结构不断进化,实用化程度不断提高,因此,将其应用于复杂战场环境下,形成实用化智能感知能力的可行性不断提高。然而算法的可靠性、可解释性问题目前仍未完全解决。本文认为,在未来的地面无人平台系统框架内,使用基于深度学习的目标检测识别方法,融合多种传感器感知信号,探索如何可靠地收集无人平台附近敌我车辆、人员、相关物体状况以及视距内的地理与气象环境信息,能够实现多元智能感知过程,构建智能复杂体系,为无人平台实现复杂战场环境感知理解,自主环境判定、自主行走、自主危险判定甚至威胁自动处置提供技术储备。同时,这也将是军队下一步智能感知理论方向的主要任务。     

复杂陆战场环境下的智能感知理论现状与发展

近年来,由于基于深度学习方法的智能检测算法不断演进,其网络结构不断进化,实用化程度不断提高,因此,将其应用于复杂战场环境下,形成实用化智能感知能力的可行性不断提高。然而算法的可靠性、可解释性问题目前仍未完全解决。本文认为,在未来的地面无人平台系统框架内,使用基于深度学习的目标检测识别方法,融合多种传感器感知信号,探索如何可靠地收集无人平台附近敌我车辆、人员、相关物体状况以及视距内的地理与气象环境信息,能够实现多元智能感知过程,构建智能复杂体系,为无人平台实现复杂战场环境感知理解,自主环境判定、自主行走、自主危险判定甚至威胁自动处置提供技术储备。同时,这也将是军队下一步智能感知理论方向的主要任务。     

视觉与激光雷达信息融合的目标领航车识别方法

为提高军用地面无人平台自主跟随过程中对目标领航车辆检测识别的准确性和实时性,提出了一种基于激光雷达和视觉摄像机信息融合的目标领航车检测识别方法。在识别系统工作前,需对激光雷达和摄像机两种传感器进行标定,确定激光雷达坐标、摄像机坐标、车体坐标三者之间的相互关系。车辆识别过程中,首先对激光雷达数据进行最近邻域法聚类分析,根据聚类的结果对周围目标进行初步筛选生成假设目标;根据激光雷达数据和摄像机图像之间的转换关系,确定假设目标在图像中的感兴趣区域,可以有效减少图像处理的计算量;最后,利用多特征级联分类识别方法验证假设目标是否为目标领航车辆。实验结果表明该算法具有较好的环境适用性,弥补了单目视觉传感器在目标领航车辆检测识别过程中无法检测到深度信息,以及激光雷达不能准确判断出目标为何物的不足。     

空对地高度自适应目标智能检测算法

在空基平台对地成像应用领域,由于高度变化差异大,成像视场广、视角单一、地物背景干扰多,这些特点使得现有深度学习检测算法面临新的挑战。针对此问题,提出了一种面向空基平台的高度自适应目标智能检测算法。首先,分析了高度变化和区域候选框尺寸设置对检测算法的影响。其次,建立了高度和目标检测候选框尺寸之间的关系模型,提出了高度自适应的目标检测候选框生成算法。最后,建立了不同高度下目标检测任务数据集,验证了所提算法的有效性。检测结果证明所提算法能够有效地减小空基平台飞行过程中的高度变化对目标检测算法的影响,提高检测算法的适应性。     

基于二维目标的增强检测与舷角约束导引方案

针对无人水面船不确定水域的特定目标搜索与可控角度导引问题,探索了基于YOLO的目标检测方式以及基于舷角约束的导引控制方法。在分析水面海雾等不确定条件基础上,设计相关滤波器并采用改进式YOLOv5算法对目标特征提取,并结合相机深度信息进行坐标转换实现对水面目标的检测定位;在导引规划中,改进传统比例导引为滑模变结构导引控制,实现高机动性目标舷角约束制导。控制系统设计上,采用TCP/IP结合ROS机制,打造了针对视觉信息处理的舷角约束末端制导系统。最终借助Autolabor无人系统平台完成了二维模拟实验验证,目标导引误差结果为1.54%,证明了该方法的有效性和可行性。     

空地协同效能反馈的无人车目标捕获策略研究

针对无人车光电设备对复杂环境下目标搜索捕获存在时间长、效率低等局限性问题,提出了基于空地协同效能反馈机制的无人车目标捕获方案,研究了基于效能反馈机制的改进贝叶斯理论捕获策略,基于无人车一定装备数量条件下,根据无人机协同搜索的信息,以时空覆盖率和满足目标信息准确率为反馈条件,动态闭环更新目标搜索捕获策略。仿真结果表明,该算法有效缩短了无人车对目标的搜索捕获时间,提高了搜索捕获效率。     

陆战场装甲目标细粒度识别技术

智能化作为新的改变战争游戏规则的颠覆性技术,成为世界各军事强国的发展重点。当前,智能化可以实现对陆战场军事装甲目标的自动识别,但是现有识别任务主要是粗粒度的目标类别识别,缺乏细粒度的目标识别。本文针对陆战场军事装甲目标细粒度识别任务,提出了一种适用于无人作战平台的轻量化细粒度目标识别方法,并初步验证了方法的可行性和有效性,基于此,提出了无人作战平台的新的作战运用。该方法可辅助操作人员进行陆战场装甲目标识别的决策判断,或提供无人打击武器自主打击的判断能力。     

面向无人战车的视觉定位系统

随着军事装备无人化、智能化水平的不断提高,基于视觉的无人战车将被广泛应用于现代军事战争的诸多领域.设计了一种面向无人战车的单目视觉定位系统,该系统基于相机模型建立了目标物体与无人战车火力打击系统坐标系之间的三维空间变换关系,实现了对空间目标物体的位姿测量.实验结果表明,该方法可以基于低质量的图像信息实现对目标的位姿测量,为无人战车进行火力打击提供引导依据.     

地面目标特征识别与无人飞行器位姿估计

针对小型无人飞行器位置姿态估计问题,提出了一种基于视觉图像目标特征的相对位姿估计算法。应用Camshift算法获取目标初始位置,利用非线性尺度空间下的KAZE特征进行跟踪区域特征点提取,与源目标特征点进行匹配,得到精确的目标位置信息,实现了在图像平面内的目标快速跟踪,并得到机体轴系下无人飞行器与目标间相对位置和姿态角的估计值。对算法进行了实验验证,具有优良的跟踪性和实时性。     

轻量化改进网络的海天线检测模型

海天线检测在无人艇自动驾驶与海上目标识别领域具有重要作用。针对传统算法在各类场景下鲁棒性差的问题,提出一种基于目标识别算法的海天线检测模型YOLOv5-SH。该模型利用ShuffleNetV2网络单元搭建特征提取网络,替换YOLOv5模型的骨干网络,提取图像中海天线区域,再利用Hough变换的方法在其中进行线性检测,识别海天线。在自建数据集上的对比实验结果表明,YOLOv5-SH模型能够在各类场景下实时准确检测海天线。     

国外的空对地武器

军用飞机对地面目标攻击是空军作战主要任务之一。空对地武器种类较多,主要有枪与炮、火箭与慢降炸弹、带翼投放器,制导炸弹、常规导弹、反辐射导弹、巡航导弹、反舰导弹。下面对国外已服役的和研制中的空对地武器作些介绍。     

目标协同跟踪系统图像监控软件流程设计

为更好地对复杂战场环境下敌方目标运动状态作出精确估计并实施精确打击,提出了构建基于多传感器的目标协同跟踪系统的设计方案。设计的系统主要由可见光无人传感器平台、指挥控制中心、传输设备组成,重点阐述了指挥控制中心图像监控软件设计流程。该系统的设计为进一步研究基于微波、毫米波、红外、可见光等混合多源传感器的目标协同跟踪系统提供一定的参考价值。     

视频监控系统中的动目标检测新方法

在分析了现有算法在复杂背景下所存在的不足的基础上,提出了一种适用于视频监控系统的基于视频序列像素时空相关性检测的动目标检测方法.该方法首先用每一帧中像素的空间相关性检测出目标,再用序列图像中目标的时间相关性检验目标的真实性,从而最终确定是否有运动目标.试验表明,该方法能很好地检测出运动目标,并具有较强的抗干扰能力.     

网络化多平台协同控制与决策系统总体设计框架

针对单一平台在探测能力和信息获取方面的局限性,提出构建基于空中、地面、水中平台的多平台人机协同控制与决策系统的体系结构,该系统的特点是有人参与决策,可实现有人平台和无人平台的协同。分析了地面指挥控制与决策中心及各平台应具有的功能,并对人机交互软件界面进行了总体设计。给出了一个典型的应用场景,分析了其工作原理及多平台协同跟踪与决策过程,验证了所提系统体系结构的灵活性和合理性。     

移动地面武器装备的动力匹配建模与仿真

介绍某移动地面武器装备的动力系统组成,对其主驱动电机、传动系和蓄电池等参数进行了合理建模与匹配计算,并在Matlab/Simulink环境下进行了装备的整体动力性能仿真,得到了较为满意的结果,可为同类小型无人平台的动力参数匹配提供一定理论借鉴。     

无人自主系统综合试验测试平台设计

对面向智慧城市、智慧天空、多域协同作战等应用场景的无人自主系统体系,急需具有多域、联合试验、广域多源复杂环境构建能力的测试与评估物理环境和研究平台。利用无人机试验测试中心的综合试验测试系统平台,构建具有空、天、地、海多维应用场景的多层级和体系化的综合试验测试环境与技术研究平台,重点突破无人自主系统多维体系化综合试验验证环境构建、基于云技术的分布式多域协同效能评估测试平台构建,以及基于虚实结合的智能化复杂环境模拟仿真等核心技术,为开展无人自主系统综合试验测试与体系性能评估提供支撑,提高我国试验场的综合试验能力和资源利用效益,增强试验场履行使命的能力有重大现实意义。     

基于动态贝叶斯网络的无人战车目标威胁评估

针对传统地面目标威胁评估方法考虑目标类型单一、易受人为主观因素影响且多为静态评估的问题,提出一种基于动态贝叶斯网络的无人战车目标威胁评估方法.分析了无人战车作战问题,选取合理的目标特征并进行模糊处理;根据选取的目标特征,结合专家知识,建立了威胁评估的静态贝叶斯网络;基于动态贝叶斯网络理论,将已建立的静态贝叶斯网络扩展为动态贝叶斯网络;最后,结合算例进行了仿真,并将动态评估结果与静态结果进行对比,表明基于动态贝叶斯网络的威胁评估准确率高、鲁棒性强,更适用于高动态强对抗的实际战场环境.     

地面无人作战平台信息感知及其关键技术研究

信息感知是地面无人平台自主导航控制和执行任务的前提。介绍了国内外地面无人作战平台信息感知技术的研究现状;根据地面无人作战平台对远、中、近不同层次环境信息感知能力的要求,建立基于对象协同的信息感知模型。分别阐述了自主感知与协同感知各自所需的关键技术,提出多技术融合、全方位协同的发展方向。研究表明,全方位的协同感知才能提高无人作战平台自身的生存和任务执行能力。     

结合流形滤波的矩阵信息几何检测器

针对小样本、非均匀杂波下的信号检测问题,提出一种基于流形滤波的矩阵信息几何检测器,将信号检测问题转化为矩阵流形上的几何问题。将每一个样本的相关性数据建模为一个托普利兹正定矩阵,在此基础上,利用每一个样本数据的邻近矩阵进行加权平滑滤波,去除一部分杂波能量,提升目标与杂波间的区分性。计算了辅助样本数据对应矩阵的几何均值,通过比较待检测样本数据矩阵与几何均值矩阵之间的距离与检测门限的大小,以实现信号检测。实验结果表明,与自适应匹配滤波相比,本文方法在小样本、非均匀杂波下具有明显的性能优势。     

JDRADM——美军导弹“新宠儿”

JDRADM,联合双任务空中主宰导弹（Joint Dual Role Air Dominance Missile）,是美国空军近几年提出的一种未来空射新概念导弹。它摆脱了传统的单一空对空或空对地攻击方式,既可以摧毁空中目标,也可以攻击地面目标,可以对付包括固定翼飞机、旋翼机、无人机和巡航导弹在内的各种高敏捷空中目标以及部分陆基防空系统。美国空军对该导弹提出了高机动性指标,希望其在空战时的射程超过现役的AIM-120先进中距空空导弹,