USVs自主性技术发展趋势

原刊评述：

尽管迄今为止在加强USV自主性方面已取得了相当大的进步，但部署全自主USVs仍面临一些值得关注和亟待解决的实际问题，如法律和道德伦理问题，以及作战概念问题。此外，对这类技术的可靠性的信任也必须达到一定程度，这样才能推动更广泛的商业和海军应用。

正如本文讨论的一些案例，要确定非确定性自主系统会产生什么结果，将会面临更大的挑战性。由于开发者无法预先确定这些系统会遇到的每一种态势，因此不可能保证一个确定的输入将总是导致一个期望的响应。

正因如此，不可能总能知道系统将如何反应，这就是为何难以证明它在所有态势下都是安全的。证明其安全性是自主性的一项关键挑战。

在自主系统得到更广泛的应用之前，提高对自主系统性能的信任度是一个关键步骤。但如果能建立数据集，并使数据能足够清晰地证明自主系统是安全、有效的，则人们就会接受自主性能改善我们的生活并使我们更加安全的观点。

海军正开始探索能远离海岸长期作战的大型USVs的使用方法，在动态条件下作战的USVs需具备更大的自主性。Kelvin Wong在本文中讨论了USVs自主性技术的发展态势。

直到最近，海军才似乎对使用相对小的无人水面艇（USVs）感到满意，这类小型USVs一般长11 m或更短，因此续航力、航程和载荷能力有限。其中一些小型USVs是多功能的，大多数用在受限水域，用作为概念开发和实验的技术演示验证样机，或限于在某一狭窄应用领域使用，如：海岸巡逻、环境调查、情报监视与侦察（ISR）、反水雷（MCM）、港口和/或部队保护。

然而，推出较大的和能力更强的USVs已经引起了广泛的兴趣，这类USVs能承担通常由有人舰船执行的高端任务。例如，美国海军（USN）正在发展中型USVs（MUSVs）和大型USVs（LUSVs），以实现超分布式舰队结构。在这种舰队结构中，有较少的巡洋舰、驱逐舰等大型水面战舰，有较多的护卫舰等小型资产和可能大量的LUSVs。

目前的设想是，MUSVs的长度为13~45 m，满载排水量最大可达450 t；LUSVs的长度为60~90 m，排水量900~1 800 t。如不考虑尺度和排水量，这些USVs必须是基于商用设计的可重构、低成本、大续航力的平台，具有足够的模块化和携载各类载荷的能力。人们期望，MUSVs初期主要用于ISR和电子战（EW），而LUSVs主要为反舰战（ASuW）提供支援。

特别是，USN指出，作为开发中的无人水面系统的一部分，MUSV可用作为传感器节点和通信中继节点。MUSV可携载一个相当于40 ft（12 m）标准船运集装箱大小的载荷，在返港前能够自行工作至少60天，并能进行海上补给。

USN海上系统司令部（Naval Sea Systems Command，NAVSEA）于2020年3月宣布，他们已授予L3Harris Technologies公司一份3 500万美元的初期合同，用于提供一艘单独的MUSV原型——这代表了USN授出的第1份USV开发合同。如果所有选项都被采纳实施，则可能采购另外8艘MUSVs，累计价值达到2.81亿美元。

据L3Harris公司的公告，MUSV将由位于路易斯安那州（Louisiana）的造船商Swiftships主要按60 m级商用海船来建造，采用Gibbs & Cox公司和Incat Crowther公司的设计输入。公司也强调，原型MUSV可为USN舰队资产提供ISR支援，能够在遵守COLREGS的条件下在作战环境中自主机动。

L3Harris公司海洋部的先进无人项目主管里根·坎贝尔（Regan Cambell）说，已完成了初步设计审查（PDR）的MUSV原型的核心是公司的ASView自主性软件。该软件经过12年的不断开发和改进，现在已成为公司的USVs和有人向无人转型的核心产品。

ASView软件架构使用2套独立的系统，共享同样的世界模型，以减小碰撞风险和避免灾难。这些系统具有协商自主性，可提供满足多种性能的路径和机动规划，包括防触底和多目标避碰。第2个是最后响应自主性，它利用一组响应行为来验证路径。只有在问题迫在眉睫的情况下，才会采取行动或报警，否则必须遵循协商自主性生成的路径。

 ASView软件利用人工智能（AI）和机器学习（ML）技术来支持协商规划，提供一流的自主性能，同时也能确保L3Harris公司的工程师能从现有数据中学到知识、训练算法。另一项重要的使能技术是面向载荷控制的可靠的高带宽超视距（OTH）通信。

路径规划从收集各类感知数据开始，这些数据来源于摄像机、雷达、船舶自动识别系统（AIS）、光探测与测距（LIDAR）、声呐、测深仪、海图等。ASView融合所有输入的数据，同时考虑到每个装置的精度，生成完整、准确的航行器周围环境的景象。

Campbell解释道：“协商规划不同于纯反应式自主性，后者更为常见，反应式自主性无法对未来和未报警的态势进行规划”。并指出，这些反应式自主性给操作者或观测者带来挑战，因为它们只对即时事件做出反应，并会陷入循环。

她说：“即使它们得出了正确的结论，也会使操作者紧张不安，难以相信这种自主性”，“因为ASView操作者使用协商自主性，同时考虑多个接触和多种行为，对人和海上交通而言，它的行为表现更有预见性，这就有助于建立信任和更快地被接受”。

图1  美国海军（USN）与L3Harris公司签约，提供一艘60 m长的USV原型。该型MUSW将采用公司的ASView软件架构

同时，英国罗尔斯-罗伊斯公司（Rolls-Royce）（译注：简称“罗罗公司”。罗罗公司1973年已与劳斯莱斯汽车公司（Rolls-Royce Motor Cars）拆分为2家独立的公司，后者已于2003年成为宝马旗下全资子公司，与罗罗公司无关联。）正在开发一个自主机械控制系统，以使有人和无人舰船在最少人工交互的条件下承担远程任务。该系统被称为“人工首席工程师”（Artificial Chief Engineer，ACE），被设计用作为自主任务的关键使能器，在无人舰船机械设备的健康和运行方面承担与工程部门同等的责任。

据罗罗公司的信息，ACE是一型安全的船载决策控制系统，用于海军有人和无人平台上机械设备的智能操作。它被设计为可自主操纵安装在船上的机械系统，包括发动机、推进系统、电网和燃料系统。它采用一种完全确定的视情决策过程，考虑当前和预测监控状态，优化一系列工作状态，如：最低噪声、最高效率、最大航速，或按照执行任务的要求保留损坏的设备。

罗罗公司也强调，系统操作完全在船内进行，避免依赖数据连通，减少遥操作的负担。这就可在未来无人舰船设计中减小任务和系统的复杂性。

罗罗公司2021年2月宣布，他们已从英国国防部（MoD）下的“国防和安全加速器”（Defence and Security Accelerator，DSA）项目获得了经费，在“智能舰船第2阶段”项目中继续开发ACE，以消除风险，评估能增强军事决策、任务规划和自动化能力的创新技术和方法。最终目标是，从2030年开始，开发一个可在军事平台上协同工作的人-机网络。

为期16个月的第2阶段竞赛是为了寻求能支持一系列人-机团队或决策代理（Agents for Decision-Making，ADeMs）的评估和演示的项目，以及它们与一个称之为“智能舰船AI网络”（Intelligent Ship AI Network，ISAIN）的评估环境的集成。一个代理可以是1个AI应用、1个人、或2种方法的组合。

罗罗公司指出，获得的经费将使公司能够提高ACE在未来广阔的海军和民用海洋市场中的技术成熟度。公司未透露经费总额，但MoD称，第2阶段所选中的项目将获得25万英镑（34.8万美元）。

ACE并非仅设计用于控制任何民用和军用舰船上的动力和推进系统，它也用于控制海上系统的冷却、燃料、润滑和电力系统。

ACE也并非仅用于无人平台，它也能很好地应用于军用和民用超级有人舰船，因为使用很少人力的半自主舰船是过渡阶段中要经历的自然步骤。

罗罗防务公司的“海军电力、自动化和控制”项目主管本·索普（Ben Thorp）说：“它自己做决定，或提出建议，推荐操作机械装置所需的行动方案，以满足舰长或自主任务管理器所设定的当前或长期任务目标 ”。ACE被设计为舰船“集成平台管理系统”（Integrated Platform Management System，IPMS）的一种补充手段，IPMS是一种分布式系统，一般用于对舰体、机械、电力、损管机械和系统的实时监测和控制，ACE利用这些子系统生成的海量数据来优化所需的输出。

例如，IPMS将顺序逻辑传递给推进系统，按逻辑顺序进行控制，ACE根据来自任务管理器和导航系统的数据、在装置层面上确定其优先级。

Thorp称，ACE的开发工作最初将集中在一系列“最小化可行产品”（Minimum Viable Product，MVP）上（译注：MVP是精益创业里的一个概念，指的是用最少资源、以最快速度制造出的、能供用户试用的产品——展现核心概念的产品原型，然后根据用户反馈进行产品迭代以完善细节。），其实用性算法可迅速投入使用和嵌入现有IPMS中，以演示和验证其技术，并为引导今后的开发工作提供反馈渠道。与功能齐全的套件不同，它需要相当长的时间才能推向市场。同样，在智能舰船第二阶段项目中，罗罗公司将开发能使ACE与其它USVs上自主控制器进行通信所需的协议和功能接口。

Thorp说：“这让我们看到了开发的机会，但更重要的是它的属性和用例。因此，我们可以从用例开始开发功能需求 ”。

据估计，无需用ACE控制一艘10 m的USV，因为这类USVs上的海用动力装置是小型船用发动机，只具备有限的航程和续航力。然而，对于那些较大的USVs和需要在海上执行90或100天超视距作战任务的USVs而言，保持推进系统正常工作是一项挑战。

图2  罗罗公司（Rolls-Royce）正在开发一个被称为ACE的AI驱动的系统，该系统被设计用于监测和优化大型无人和有人平台上的动力和推进系统

与此同时，BAE System公司已在支持英国皇家海军（RN）的“NavyX技术加速器”项目，该项目于2019年4月设立，作为自主系统和AI创新技术的孵化器和加速器。BAE公司正在开发的是基于他们7.8 m Pacific 24（P24）刚性充气艇（Rigid-Inflatable Boat，RIB）的USV，P24已是为海军护卫舰、驱逐舰和海岸巡逻舰（Offshore Patrol Vessels，OPVs）配属的标准救生艇。

自主救生艇已被确定为NavyX项目中几个重点项目之一。这类小艇从“母船”上布放和回收，能支援许多任务，包括：反海盗行动、持续ISR、海上安全和部队保护等。

BAE公司已在2019年底获得了一份320万英镑的合同，提供一艘P24舰队改装版USV，将其集成到Type 23级护卫舰的作战管理系统（Combat Management System，CMS）中，并参加“舰队小型试验”（Fleet Minor Trial）以演示和验证它的作战能力。P24 USV最大航速38 kt，能以“巡逻速度”航行45 h，或以“追踪模式”航行100 n mile，可遥控或自主作战。

图3  BAE Systems公司正在为2021年的海试准备一艘无人版的Pacific 24型救生艇。公司正着眼于未来舰队将大量救生艇改装为USVs的机会

演示验证也得到英国国防部国防科技实验室（Defence Science and Technology Laboratory，Dstl）的“海上自主平台开发”（Maritime Autonomous Platform Exploitation，MAPLE）信息框架的支持，它由Dstl和一个QinetiQ牵头的工业团队迭代开发，团队中包括BAE System公司、Seebyte公司、Thales公司。在这一信息框架下，多个无人系统可以方便地集成到一个单独的指挥信息环境中。MAPLE是一个便携式指控控制（C2）中心，是安装在所有英国海军作战平台上的CMS套件的扩展。

2019年，BAE公司在为护卫舰配属的现役P24救生艇基础上，生产了一艘自主救生艇，试图探究这些先进的自主能力究竟能带来什么？它怎样支持有人作战？它如何自主作战和具有哪些优势？公司需要证明它能被安全地集成到母舰的作战系统中。

将P24 RIB改装为一艘USV的使能技术和技艺可以追溯到BAE公司内部基于现有9.5 m P950 BIB的开发项目，该艇在英国海军2016年举行的“无人勇士”（‘Unmanned Warrior’）演习中被用作为演示样艇。P950的改装结合L3Harris ASV进行，将ASView系统进行集成，提供基于与传感器包数据的遥控或自主控制，传感器包中包括1部导航雷达、1台带有日光和热显示器的旋转变焦（PTZ）光电摄像机和1台360°全景红外（IR）相机。

利用经验和终端用户从“无人勇士-2016”演习获得的反馈，BAE公司投入了450万英镑的内部资金，用3年时间进一步开发自主技术和作战概念（CONOPS），推进技术演示验证向部署能力的转化。工作中也充分利用公司在自主系统开发、集成、试验、运行和保障方面的经验。

人比机器更适合承担某些任务，机器也比人更适合承担某些任务，最佳方法是将两者结合，发挥各自优势，如利用自主性来减轻工作负担和增强人的行动能力。

据BAE公司自主艇项目首席技术专家麦克·伍兹（Mike Woods）称，P24 USV平台提供一种能力，作为来自水面战舰集成兵力的一部分，独立地或与其他有人系统一道，拦截快速来袭的攻击艇和投送的兵力。BAE公司也在研究不同天气条件下布放和回收USV的的方法。

BAE公司与英国海军平台管理局（Platform Authority）合作开发了一种确保C2和通信完整性和赛博安全的多级安全结构。舰船与小艇间的数据传输被加密，万一小艇被捕获，各种安全措施可防止数据从小艇上泄露。

赛博安全和安全的C2对于有效使用自主航行器是绝对重要的，因为P24的主要用途之一就是超视距（OTH）感知，所以它需要与母舰安全地共享数据，然后接收指令。

BAE公司计划在平台上集成一个未公开的可遥控操作的装备系统。它可能是装备有一挺12.7 mm重机枪的MSI-DS“海鹰”Multi Weapon Station（MWS），该MWS最初被集成在公司的P950 RIB USV上，并针对各种作战威胁进行了成功的测试。

P24可自主定位到发射位置，辅助人工决策是否发射装备。试验将演示各种场景的组合，所有都处于舰艇作战系统和舰员的指挥下。

新加坡国防科技局（Defence Science and Technology Agency，DSTA）和国防科技研究院（DSO National Laboratories）的新加坡工程师正在开发一种本土的碰撞检测和避碰（Collision Detection and Collision Avoidance，CDCA）系统，以保证MCM和海上安全（Maritime Security，MARSEC）USVs的安全行动。这些USVs计划由新加坡海军（Republic of Singapore Navy，RSN）操作，在拥挤的新加坡海峡和附近的港口水域行动，这里聚集了大约1/3的世界海运集装箱贸易和1/4的全球石油贸易，每天超过1 000艘商船要经过这一水域。

当一艘USV在海上航行时，最大的安全问题之一就是碰撞风险，这对于RSN来说，是一项特殊挑战。要在高航行密度的新加坡海峡克服这一困难，需要船载CDCA。

2008年以来，DSTA、DSO和新加坡国防部（MINDEF）未来系统和技术局一直在合作开发和验证一个专为RSN的海峡行动而剪裁的CDCA。

据DSTA称，CDCA的设计采用了用于有人海上航行的现有碰撞检测设备，包括含有大量陆地信息的海图、海洋AIS、用于在即时环境下感知静态和动态障碍的自动雷达标绘辅助装置（Automatic Radar Plotting Aids，ARPAs）。

CDCA也使用差分GPS（DGPS）和航向传感器来确定USV相对于障碍的位置，使海上航行器能够预测与周围船只可能发生的碰撞，在无需人工介入的情况下自动生成遵守COLREGS的机动规避航路。

DSO在2013年验证了算法，然后将其嵌入了RSN的MCM和MARSEC USVs上。

CDCA算法与USV的自动驾驶仪通过一个优先接口进行通信——从自动驾驶仪接收航向和速度指令，依次生成和返回避碰机动指令。采用这种设计，当规划的路径上出现障碍时，可使CDCA的指令能够凌驾于USV的航行和速度指令之上，控制USV以安全的航向和速度行驶。

据DSTA称，NASA喷气推进实验室（Jet Propulsion Laboratory，JPL）的研究人员首先建议采用基于“速度障碍”概念的反应型避障方法。DSTA指出，与协商式方法相比，反应式避障方法的重规划速度非常快。协商式方法考虑了用户定义的路径或终点，可生成全局最优路径，但随着环境复杂性的增加，计算代价将很大。

美国海军研究办公室（Office of Naval Research，ONR）的“机器人代理指挥和感知控制架构”（Control architecture for Robotic Agent Command and Sensing，CARACaS）也采用了一个改进版反应式方法，在2014年进行了首次演示试验。ONR称，CARACaS是一种可安装在几乎任意舰艇上的便携式套件，可自主工作或与其它无人航行器同步行动，能够规划它们自己的航路甚至实施蜂群机动。

（译注：

目前主要有4类基本的机器人控制方法：1）协商式（Deliberative）——思考后行动；2）反应式（Reactive）——不思考而直接行动；3）混合式（Hybrid）——协商和反应式相结合；4）基于行为（behavior-based）——平行竞态行为。

在协商式方法中，机器人首先通过推理其动作的结果来计划任务的解决方案，然后再执行。控制过程包括一系列感知、模型更新和规划步骤，使用机器人所有可用的感应信息和内部存储知识来推断下一步行动措施。控制系统是对决策过程的功能分解，允许执行复杂的操作，但决策模块之间的顺序依存性强。优点：目标导向、稳健。缺点：对变化和意外情况反应较慢，在不确定情况下可能很脆弱。

反应式方法适用于需对复杂且动态变化的环境做出快速反应的场合。感知输入与执行器紧密耦合，无其它推理行为干预，这使得机器人可以快速响应不断变化的非结构性环境。反应性控制受刺激反应的生物学概念启发，由于不依赖于协商控制中使用的复杂推理，所以无需获取和维护世界模型。）

DSTA也解释了，CDCA算法的迭代可以分割为CD阶段和CA阶段。

在任何时间步长内，如果USV与障碍物最近接近点小于预定的安全距离，就会标记为可能碰撞。

与此不同，CDCA算法生成一条本舰在控制空间中的轨迹，用于CA阶段的评估，以逐步消除预测USV会与周围障碍相碰的轨迹。算法也将同时确定剩余轨迹的成本目标函数。

该目标函数用于惩罚违反COLREGs、偏离当前航向和速度、或与障碍物过于接近的轨迹，以此来实现所期望的USV行为。将选出成本最小的轨迹，然后向自动驾驶仪发出CA航向和速度指令。

图4  新加坡海军（RSN）的新型MARSEC USVs将用于海岸巡逻和监视，以解脱较大型水面舰艇，使其可用于其它行动任务。这些USVs将装备可确保它们在繁忙航道安全航行的高级自主系统

根据MINDEF公布的指标，MARSEC USV长16.9 m，宽5.2 m，最大额定航速25 kn，最大续航力36 h。全部开发完后，它将装备一系列非致命和致命载荷，包括1台定向声能装置（Long Range Acoustic Device，LRAD）和配有1挺12.7 mm机枪的稳定的遥控装备站，以及1台眩目器。

USV将由2人操作，一人负责任务规划和导航，另一人负责载荷控制。

DSTA和DSO的研究人员强调说明，已用实际海上交通数据在实验室中对算法进行了了“数百万公里”的仿真运行，用超过9个月时间对算法进行了精细调整，此后又用9个月时间进行了海上测试，由负责安全的艇员对系统进行验证。

DSTA还通过协商式路径规划和反应式避障方法的集成来增强CDCA算法。在这一方法中，将首先使用协商式路径规划技术，连续生成一条通往预期终点的规避静态障碍物和陆地的路线。当沿这条预定路线航行时，USV也将运用反应式避障逻辑绕过动态障碍物。由于协商式方法保证了避碰解在总体上是更优的，所以这种方式可确保USV更高效地机动。这两种方法的集成也使USV能够提前规划它的机动规避路线，减少诸如U型转弯等不期望的行为。