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地面无人战车:十二项关键技术的发展趋势

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地面机器人系统,越来越多被集成到军队结构的测试中来,尽管目前的相关应用增长迅速,但是引入它们并不是一个容易的过程。无人机(UAV)公司是带头人,为UGV机器人技术进行测试,经过战斗验证并最终为世界上许多国家所采用,开辟了道路,他们为工程师提供了必要的学习路线,以开发他们所包括的系统和技术等。

全球数据指出,以下列出了影响地面无人车的十二项关键技术趋势:

01

功率

地面无人战车(UGV)必须具有足够的动力资源,以有效运行并长时间运行其传感器和子系统,同时还要为士兵携带的电子设备供电。大多数系统在电池或混合动力发动机上运行,大型系统在内燃机上运行。电池或混合动力系统是使用无人飞行器为地面部队提供更多自主权的最佳选择。

02

能量密度

地面无人战车,尤其是微型和小型无人车,可用空间有限,还必须容纳各种传感器,例如日用摄像机、红外(IR)摄像机、GPS、电信、导航和转向系统等。电池市场确实是一个小市场,它投资于研发更轻,更致密的产品,收集能量的系统以及克服锂电池缺点的技术。

03

人工智能(AI)

通过创建更精确的算法,使计算设备能够在处理诸如面部识别之类的信息时学习信息,人工智能将不可避免地在未来的士兵现代化方面处于领先地位。随着UGV中机器人技术的兴起,人工智能将在C2流程中发挥至关重要的作用,例如解雇指令和无人驾驶团队(MUM-T)。军事革命(RMA)的概念是“群体”的发展。就是说,多个相同或不同类型的无人系统的组合执行一项任务,以压倒敌人的防御。

04

电信业

无人系统,不仅是地面系统,还包括海上和空中系统,在使地面部队拥有更好的实时ISR(情报,监视,侦察)方面极为有利。与载人系统相比,此类传感器可以在众多平台上以可承受的价格运行。而且,正如已经提到的,无论是支持后勤还是参加战斗行动以使士兵免于伤害,MUM-T行动都将很快成为事实。电信在所有竞争激烈的环境中对所有这些系统的有效运行起到了关键作用,而不会受到干扰。此外,卫星通信对于远程UAV和UMV的运行很重要。地面车辆作为无人驾驶系统的其余部分,尽管存在自然障碍物(例如,山脉,森林或地球曲率),也必须有效地进行通信。

05

平台不可知软件和C2站

各种各样的无人系统的发展导致了同样大量的C2站和软件。为了增加通用性并建立群体能力,此类C2站的开发将进一步提 高其采用率,并将其集成到运营中,从而扩大其市场规模。

注:C2站,美国人叫它“赛其”,又叫C2系统,取计算机和通信的英文第一个字母,即电子计算机的通信站。

06

无人组合(MUMT)

MUM-T与AI的发展密切相关,以便允许有人值守和无人值守的系统在运行中一起运行,它们将像群聚一样,充当力量的倍增器,压倒敌人的防御。

07

3D打印

3D打印(或增材制造)将加快生产速度并降低维护成本,并为无人系统提供现场支持。尽管在有限程度上,此类程序已被美国武装部队使用。

08

传感器

各个市场领域的传感器都可以提高机器人技术的能力,无论是传感器的性能还是无人驾驶系统在耐用性,运载的有效载荷,燃料消耗等方面的整体能力。

09

小型化

小型化是开发无人系统和机器人技术的关键方面,在性能(速度,载重,范围)方面具有改进的功能。SWaP(尺寸,重量和功率)是所有行业投资的领域,从长远来看,它们将继续这样做。

10

光检测和测距(LiDAR)

激光雷达技术是自动驾驶汽车的标准防撞系统,越来越多的机器人正在使用它,但是,激光雷达传感器既庞大又昂贵。硅光子技术(通过激光而不是电导体在计算机芯片之间传输数据)可以降低激光雷达系统的成本。2016年,麻省理工学院的研究人员能够将激光雷达传感器安装在一角钱大小的芯片上。威力登是一家美国的激光雷达公司,目前是激光雷达中的主导力量。初创公司量子能和第1层零件供应商美国大陆航空(Continental)等公司正在研究固态激光雷达传感器,而丰田公司已经转向另一家初创照明公司来开发其物体检测设备。特斯拉(Tesla)等一些公司坚持认为,激光雷达(LiDAR)永远不会在商业上可行,而是依靠3D相机、超声波和AI。

11

边缘计算

尽管机器人技术将在控制中心完成很多工作,但自动驾驶汽车,其他无人机以及某些类型的工业和服务机器人的安全性和等待时间问题意味着,其中许多机器人将必须能够处理有关其机器人的实时数据。操作环境并立即做出响应。

12

网络安全

广泛部署机器人的主要挑战之一是网络攻击的威胁。机器人,特别是那些与互联网连接的机器人,极易受到黑客攻击,不受保护,可能会导致未经授权的人员访问关键应用程序和系统,进而可能导致敏感信息的丢失,被盗,破坏或使用不当。黑客团体甚至可以控制机器人并破坏机器人功能。

关键字:人工智能 | 无人机 | 无人船 | 无人车 | 机器人 | 虚拟现实 | 脑机接口 | 神经芯片 | 智慧社会 | 智能制造

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