俄罗斯人工智能无人机群？尚未实现——无人机导航指南

用过的人工智能最近的报告声称，人工智能（AI）可以击败电子战（EW）防御。���[俄罗斯

是]甚至使用人工智能来让他们的 Shahed 无人机更难以被干扰，”基辅的欧盟大使 Vsevolod Chentsov 告诉我们政治报12月下旬。通过 Telegram 加入我们关注我们对战争的报道

周三的评论文章

突破防御注意到了 Chentsov 的评论。然而，援引一位不愿透露姓名的乌克兰军方官员的话说，新功能不是人工智能，而是“比看起来更传统”，尽管作者仍然对俄罗斯无人机能力的提升表示担忧。

该意见认为，“当自主导航与自动目标识别相结合时”，无人机无需人工输入即可攻击目标，最终为人工智能无人机群铺平道路。

对于乌克兰来说，好消息是：俄罗斯目前还无法做到其中的大部分，但要了解莫斯科的技术水平，我们应该了解什么是无人机群、无人机如何导航以及它们如何识别目标。

什么是无人机群？

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无人机群是指多架无人机可以协同飞行来完成任务。

– 无人机群将先进的计算机算法与本地传感和通信技术相结合，以同步多架无人机以实现目标， – 阅读了 2023 年报告美国政府问责办公室（高）。

根据定义，人工智能无人机群意味着无人机能够相互通信，了解它们的坐标，并通过人工智能自主对变化做出反应。

《突破防御》的文章称，发现了调制解调器网状模块— 在俄罗斯 Gerbara 无人机上实现了分散式无线通信 — 显示了无人机之间机载通信的“早期迹象”，使蜂群能够“重新调整路线并保持有效”。

尽管如此，导航和目标识别方面仍然存在障碍，阻碍俄罗斯实现人工智能无人机群。

无人机如何导航？

目标坐标 – 和可能的飞行路径 – 通常是预加载的在发射前将其安装到无人机上。

为了从一个地点飞到另一个地点，无人机必须始终了解自己在哪里以及必须去哪里，这需要借助各种制导技术——惯性导航系统 (INS)、卫星三角测量和其他方法来确定其位置。现在的位置。

想象一下，从纽约市飞往洛杉矶 — 向西飞行 4,000 公里（2,485 英里）听起来很容易，但由于途中有山，您最终需要转弯 — 这需要参考航路点。

惯性导航系统

假设起点和目的地都清楚，您可以记住所需的所有转弯和步骤，但您仍然需要知道自己在哪里。

INS 根据您从初始航路点的移动方式告诉您当前所在位置。它依靠加速度传感器、旋转传感器（陀螺仪）和其他设备来计算您在三个轴（前后、左右和上下）上的运动，以告诉它如何到达每个航路点。

如果由于飞机下方有云层或野火产生的烟雾而无法跟随地图，您可以使用 INS。INS 通过感测所有三个轴的运动来帮助解释飞行参数、风的影响和其他现实条件的微小变化，包括地球的自转。

不幸的是，如果没有外部确认其位置的更新，INS 将产生随着时间累积的错误，因此默认情况下它会偏离航线

一个错误的转弯或根本没有走上非常精确的路线可能会导致剩余的计算失败，最终导致您到达长滩或马里布，而不是洛杉矶国际机场。

Shaheds 是美国制造的微机电系统 (MEMS) 之一无人机上发现的加速度计已知容易受到温度波动干扰可能导致读数不准确，从而使读数偏离方向。

卫星三角测量或全球定位系统 (GPS)

您还可以拿出智能手机，使用 Google 地图查找您的坐标以及转向位置 - 这将是卫星跟踪，最常见的是全球定位系统 (GPS)。

一些国家拥有自己版本的GPS，例如俄罗斯的格洛纳斯系统、欧盟的伽利略系统和中国的北斗系统。

简而言之，GPS 的功能是测量太空中多颗卫星的信号到达您所在位置所需的时间。在计算您与每颗卫星的距离后，这会通过三角测量确定您的位置，您的 GPS 接收器（即您的手机）已经知道这些卫星的位置。

您手机的 GPS 接收器会告诉您所在位置，但应用程序会告诉您转弯的时间和地点 - GPS 仅提供参考点，而不是指导。

因此，GPS 为无人机提供了外部参考，告诉它们所处的位置，帮助它们相应地调整飞行路径。

但依赖 GPS 的无人机也有一个固有的缺陷：信号可能会被假冒信号淹没（干扰）或干扰（欺骗），导致无人机相信它处于错误的位置并将其抛离航线——这在乌克兰针对俄罗斯无人机时很常见。

目视或雷达确认

遵循路标和地标并相应转弯的老式方式怎么样？

《突破防御》文章建议俄罗斯根据切佐夫的描述，使用“新一代数字场景匹配区域相关器（DSMAC）”来升级其无人机。

简而言之，DSMAC 将预加载的地形图像与飞行时使用相机看到的图像进行交叉引用，以确定其位置。一个

研究论文美国战斧导弹结合使用 GPS、DSMAC 和地形轮廓匹配系统 (TERCOM) 来测量途中位置，他表示 DSMAC 通常是三者中最准确的。Breaking Defense 推测俄罗斯使用的是“计算机视觉算法而不是先进的人工智能”。

然而，DSMAC 需要无人机和地面之间有清晰的视线才能发挥作用，这意味着恶劣的天气条件可能会影响其性能。

TERCOM 通常出现在巡航导弹上，它使用机载地面测绘雷达来匹配下方的地形并帮助解决这个问题。

没有证据表明莫斯科正在其无人机上使用该技术。

无人机能识别目标吗？

像导弹一样，Shahed 无人机追踪的是坐标，而不是物体，但 Breaking Defense 的意见表明机载计算机“装载了经过训练可以识别能源基础设施的人工智能模型。”

据推测，“沙赫德”可能配备了摄像头和机载处理芯片，以帮助识别目标（例如发电站），从而有助于提高飞行最后阶段的准确性。

正如评论文章所指出的，这个想法“对于现代攻击无人机来说并不新鲜。”类似的功能用于乌克兰第一人称视角 (FPV) 无人机来帮助他们自主飞向目标当飞行员因电子战干扰而失去控制时。

但这也是陈佐夫的言论受到质疑的地方——他特别提到了用于攻击乌克兰能源基础设施的远程无人机（例如 Shaheds），与 FPV 无人机不同，它们沿预先计划的路线飞行，并且不受远程控制。

但假设陈佐夫所说的无人机可以自主识别目标物体是正确的，《突破防御》的评论文章表示，这仍然代表着“威胁升级”，理论上可以训练机载软件来识别乌克兰可能拥有的任何防护结构。建立并确定薄弱的结构点。

自主导航、瞄准？

真正自主的关键在于能够解读周围环境并做出相应反应，而俄罗斯无人机目前还无法实现这一点。

对于无人机来说，自主导航意味着它们需要能够根据环境计算最佳路线——按照预先规划的路线调整飞行路径并不完全是自主导航。

它还涉及对沿途的地对空和空对空威胁以及大气条件做出反应，包括天气、火灾和烟雾，例如目前在洛杉矶燃烧的野火。

此外，它还必须应对蜂群中其他无人机爆炸所产生的情况以及它们在目标区域造成的损害。

虽然根据陈佐夫的评论，俄罗斯似乎已经接近实现自主瞄准，但它仍然需要首先到达目的地——无人机可能知道发电站的样子和位置，但它仍然必须知道在使用之前先查看实际设施。

尽管如此，《突破防御》的意见指出了俄罗斯对西方组成部分的依赖，以及莫斯科通过与盟友合作追求人工智能进步，这凸显了加强制裁力度的必要性。

技术是硬件和软件的结合——如果俄罗斯继续掌握西方硬件，同时寻找提升其人工智能能力的方法，那么人工智能无人机群可能就不远了。