中国指挥与控制学会会刊 
自主水下航行器(AUV)属于UUV(Unmanned Underwater Vehicle)的一类,有些文献把AUV等同于UUV。它是部队作战的力量倍增器,被广泛运用到水下战等多个作战领域中。美军在2016年发布的《水下战科学与技术目标》中指出,为了更高效、更隐蔽地进行水下作战,有必要使用无人自主系统来执行多种任务,从而保持其水下战场的主导地位[1] 。同时,美军的下一代攻击型潜艇把AUV作为重要的模块,用来提高传感器的作用范围,提升潜艇的性能。
1 美军AUV发展现状
AUV的研制始于20世纪50年代,在20世纪90年代末广泛运用于民用领域。1994年,美军首次发布了UUV项目计划,系统阐述了军方需求,并在2000及2004年,先后两次发布了UUV主计划。2007年,美军将海、陆、空多维空间的无人系统进行整合,发布了《无人系统发展路线图》,之后每两年进行一次更新。此外,对美军AUV发展影响较大的包括2011年《水下战纲要》、2016年《自主水下航行器需求》、2017年《下一代无人水下系统》等。这些文件不仅是AUV发展的“风向标”,同时也规定了AUV的相关定义、规范、军用标准等。
1.1 AUV的分类
1)便携式。11~45 kg,续航力10~20小时。
2)轻型。口径324 mm,重量约230 kg,续航力为便携式的2倍,载荷为6~12倍。
3)重型。口径533 mm,重量约1 400 kg,可由潜艇发射。
4)大型。重量约10 t,可由水面舰艇或潜艇布放。
随着AUV的不断发展,其产品谱系不断扩充,原有的分类方法并不完备。因此,在2016年,美军向国会提交的《2025年AUV需求报告》中,统一为仅按AUV口径,重新将其进行了分类,如表1 所示[5] 。
表1 AUV的分类 |
| 类型 | 口径 | 搭载平台 |
|---|---|---|
| 超大型AUV | 大于2 133 mm | 岸基或舰船。 |
| 大型AUV | 533~2 133 mm | “洛杉矶”级和“弗吉尼亚”级攻击型核潜艇以及巡航导弹核潜艇的DDS(Dry Deck Shelter,干甲板掩蔽舱);“弗吉尼亚”级载荷管VPT(Virginia payload tube,即口径2 210 mm的垂直发射管,装备于“弗吉尼亚”第三批次及后续批次);巡航导弹核潜艇载荷管;“弗吉尼亚”级有效载荷模块VPM(Virginia Payload Module, 装备于第五批次及后续批次);岸基或水面舰艇。 |
| 中型AUV | 254~533 mm | 标准鱼雷发射管(所有潜艇的标配);大口径鱼雷发射管(660 mm,仅装备于“海狼”级潜艇);垂直发射系统;“弗吉尼亚”级逃生舱(口径762 mm); DDS;岸基或水面舰艇。 |
| 小型AUV | 76~254 mm | 可随身携带,也可运用各类平台或较大AUV发射。如果用潜艇搭载,可通过76 mm发射器、254 mm垃圾处理装置、“弗吉尼亚”级逃生舱、152.4 mm水声对抗器材发射器以及通用桅杆的底座中发射。 |
1.2 美军典型AUV
目前,美军在役在研的AUV主要包括:伍兹霍尔海洋研究所的REMUS系列、波音综合国防系统集团的LMRS(Long-term Mine Reconnaissance System)及NMRS(Near-term Mine Reconnaissance System)、海军水下作战中心的“曼塔”、金枪鱼机器人公司的Bluefin系列等。其主要技术指标如表2 所示[6] 。
表2 美军典型AUV及其技术指标 |
| 类型 | 型号 | 外形 | 重量/ kg | 速度/ kt | 作业深度/ m | 续航力 | 用途 | 状态 | |||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 长度/ mm | 直径/ mm | ||||||||||||||||||
| 小 型 | Bluefin-9 | 1 750 | 240 | 60.5 | 不超过5 | 200 | 12小时 | 港口安保 浅水反水雷 | 在役 | ||||||||||
| REMUS 100 | 1 600 | 190 | 37 | 6 | 100 | 22小时 | 反水雷 水文调查 港口安保 残骸区成像 环境监测 渔业作业 | 在役 | |||||||||||
| Mk 39 EMATT | 915 | 124 | 10 | 8 | 23~183 | 3小时 | 反潜战训练 | 在役 | |||||||||||
| 中 型 | NMRS | 5 230 | 533 | 4~6 | 12 | 反水雷 | 在役 | ||||||||||||
| AUSS | 5500 | 533 | 17 | 14天 | ISR 反潜战 反水雷 | 2017年研制完毕,预计海军将在2019底使用 | |||||||||||||
| Bluefin-12 | 3 780 | 320 | 213 | 大于5 | 200 | 26小时 | 反水雷 港口安保 海洋地理调查 海床测绘 | 在役 | |||||||||||
| Bluefin-21 BPAUV | 3 300 | 530 | 357 | 3-4 | 200 | 18小时 | 战场情报准备 反水雷 | 在役 | |||||||||||
| LMRS | 6 100 | 533 | 1 275 | 12~450 | 大于40小时 | 反水雷 | 在役 | ||||||||||||
| Remus 600 | 3 250 | 324 | 240 | 5 | 大于600 | 70小时 | 反水雷 海洋测绘 | ||||||||||||
| 大 型 | Remus 6 000 | 3 840 | 710 | 860 | 4.5 | 6 000 | 大于22小时 | 深海数据收集 | 在役 | ||||||||||
| 海神 | 长*宽*高 7 800*1 610*1 620 | 3 737 | 小于9 | 45(人工模式) 61(自动模式) | 布雷等攻势作战 传感器布放 反水雷 | 在研 | |||||||||||||
| 曼塔 | 长*宽*高 1830*1830*305 | 227 | 3.5 | 92 | 4小时 | 浅水数据收集 | 在研 | ||||||||||||
值得注意的是,即使是同一型号、同一名称的AUV,军用与民用的技术数据往往不同。典型例子是Bluefin-21,民用型作业深度可达4 500 m,主要用于近海勘测、搜索与救援、考古与勘探、海洋调查、爆炸物清除等;而军用型Bluefin-21 BPAUV,作业深度为200 m,主要用于反水雷,已装备美军近海战斗舰,曾多次参加美军舰队的作战演习及海上试验,其执行具体任务时,并不需要过大深度。
从美军对AUV的分类及其选用的AUV口径可以看出,美军对建制能力非常重视。76 mm是部分水声对抗器材和弹药的标准口径;254 mm是美军潜艇现有的一类通海抛物口,也是部分水声对抗器材的口径;533 mm是重型鱼雷的标准口径。军用AUV成建制装备,可利用现役平台,快速形成战斗力。
2 关键技术
提升AUV的性能,需要解决“自主性、续航力、任务载荷、指挥控制与通信(C3)”等核心问题,涉及的关键技术包括总体及系统集成技术、能源及推进技术、自动/智能控制技术、导航技术、通信技术、目标探测技术、海洋环境观测技术、任务载荷技术、布放及回收技术等。鉴于篇幅及专业原因,本文仅讨论以下共性、热点技术。
2.1 人工智能(AI)技术
AUV的产生和发展得益于现代化AI技术的发展和计算机技术的发展。早期和目前大多数AUV的智能化,主要体现在:采用预编程技术,进行任务规划和航路规划,利用预编程指令完成任务,具有感知和环境评估能力,具有一定的自动避障能力,具有设备故障诊断、隔离和重构能力。随着AI技术的应用及发展,AUV的智能化水平不断提高,近期和未来的智能化将主要表现在:对水下静态目标近实时的探测、分类和识别;对水下慢速机动目标的自动探测、识别、定位和跟踪;与水下采集数据的实时交互能力;多水下AUV协同能力;更高级的自主作业及决策能力等[8] 。
表3 无人系统自主性能标准 |
| 级别 | 标准的详细描述 |
|---|---|
| 1 | 自主系统应提供离线的任务规划能力。任务规划能力应具有以下特征: 能够识别授权用户; 能够接受授权用户的输入,并拒绝其他来源的输入; 能验证输入的数据并将结果提供给授权用户用于判断 |
| 2 | 自主系统应具备规划出航计划的功能。该功能应在授权用户的主导下,产生、验证和存储出航计划 |
| 3 | 自主系统应能够针对多目标进行任务规划,该规划与规定的任务载荷协调一致 |
| 4 | 自主系统应能模拟一个决策规划,并提供给授权用户模拟结果,以展示其预想目标 |
| 5 | 自主系统应能监视子系统性能,并能实现子系统或系统级别的更新 |
| 6 | 自主系统应能随时产生和维持一个安全、有效的规划 |
| 7 | 自主系统应接收来自授权用户的航行器安全数据 |
| 8 | 自主系统应能确定哪一个传感器/载荷对航行器是可用的,并能够使用适当的接口 |
| 9 | 自主系统应具备与其他系统(包括其他自主系统和有人系统)协作的能力 |
| 10 | 自主系统应能接受对其重规划、决策权范围内的约束 |
注:上述能力是典型无人潜航器的性能标准,它们是在没有人员干预情况下,与扩展作业范围有关的标准。 |
机器学习是AI中发展最快的领域,在无人系统中有巨大应用潜力,例如指挥控制、导航、感知、障碍物检测和避碰、集群行为与战术、人机交互等。深度学习是一种非常有前景的人工神经网络应用方式,可利用图形处理器(Graphics Processing Unit, GPU)、中央处理器(Central Processing Unit, CPU)和定制的神经形态芯片,学习数据中的模式和模型。人工智能和机器学习可以用于开发能自主学习与高质量决策的系统。自主学习可以直接用于研发具有高度自主水平的无人系统,赋予其扩展和改进的功能。此外,自主无人系统将极大地增强战场空间感知能力,所使用的人工智能和机器学习辅助决策,将为战场管理和指挥控制带来变革。
以Bluefin-21为例,北约海洋研究及实验中心(Centre for Maritime Research and Experimentation,CMRE)基于Bluefin-21开发了MUSCLE实验平台,该平台主要用于反水雷任务。MUSCLE使用深度学习卷积网络实现自导航行,并采用目标模式识别用于水雷实时定位、确认和分类。其机器学习技术用于详细显示海底的声学图像,实现自动目标识别(Automatic Target Recognition, ATR),以便能确认水雷目标,从而创建实时可操作的信息。MUSCLE强大的CPUs和GPUs使其能以更快的速度完成更多的任务。同时,MUSCLE还安装了必要的算法及程序控制的行为,取代了被动等待命令的模式,从而,大大减少了执行任务及进行决策所需要的时间。深度学习对于目标分类识别是一项重大变革。常规算法的性能已经达到了瓶颈,这是由于其基于人工选择的特点,所以能获得的改进很少。深度学习技术使机器学习能提取操作员无法发现的细微特征。MUSCLE以及Bluefin-21已在多次实战演习中取得成功,包括2016年的“黑橄榄”(Olives Noires)多国海军演习、西班牙海军扫雷演习等[12] 。
2.2 通信技术
目前用于AUV的通信技术主要有水声通信和无线电通信。水声通信是AUV在很长时间内都将采用的水下通信方式,它在浅水中可传播数十千米,但传播速度慢、速率低。无线电通信是AUV在水面采用的主要方式,通信距离远、传输速率高、接收装置功耗低体积小,但仅用于水面通信。美国Bluefin和RUMUS系列AUV均采用伍兹霍尔海洋研究所研制的低功耗水声通信系统,传输速率为80~5 400 b/s[13] 。
此外,还有CMRE制定的JANUS标准,这是首个水下数字通信标准,现已成为北约标准,为水下通信标准网络开辟了道路。JANUS是一种简单的、鲁棒的信号传递方法。它使用跳频(Frequency Hopping, FH)二进制频移键控(Binary Frequency Shift Keying, BFSK)的编码方案,把数字化数据作为一系列短促音进行传输。该标准提供了“基线JANUS包”(图1 ),它由一个声波波形组成,对64位信息进行编码(其中34位可由用户自定义)。同时,在基线JANUS包的末尾还提供了无缝连接的附加数据(Cargo Data)。这种方法为发送数据的性质和长度方面带来了无限的灵活性。
2016年,JANUS的海试已完成,通过与AUV团队进行合作,使用沿海海洋观测网络(Littoral Ocean Observatory Network, LOON),在海底放置三脚架通信设备,从而,创建全球用户都可通过网络访问的水声监视网络。2017年9月,Dynamic Monarch潜艇搜救演习中,运用JANUS,验证了改进的水下数字水声通信能提高潜艇脱险和救援的有效性。相比之下,模拟水下电话有诸多限制,例如语音偏差以及对操作者的依赖性导致无法实现自主。有了JANUS标准,能发送周期性、全自动的遇险信息,并建立潜艇和救援船只之间的对话功能。水下数字通信潜力巨大,不仅能为AUV提供网络基础设施,还有可能改变作战人员执行任务的方式,实现联合自主性等功能。需要强调的是,目前JANUS并不会取代现有的工业及学术标准。事实上,并没有一种“万能”的方案来解决水下通信的问题,而是存在多种方法,需要根据情况,采取最合适的解决方案[14] 。
2.3 目标协同探测技术
单个AUV能够携带和使用的设备是有限的,其航程与航速也是有限的。而多AUV协同系统具有空间分布、功能分布、时间分布的特点,能扩展单AUV的感知范围,提高工作效率,完成复杂任务。因此,实现多AUV协同探测,是目前无人潜航器领域的研究热点。
多AUV协同探测与单AUV探测相比较,具有以下优点[8]:
1)探测能力强。通过共享资源弥补单AUV能力的不足,扩大完成任务的能力范围,由N个AUV组成的协同系统,其能力可以远大于其中一个AUV能力的N倍;
2)探测效率高。多AUV可以形成的探测区域面积较大,能够同时快速完成大范围的搜索任务,提高作业效率;
3)探测概率高。多角度、多方位、多传感器的信息融合,有效提高了目标探测概率;
4)容错能力强。多AUV协同系统具有高度并行性以及天然的冗余性,为整个系统提供了较强的容错能力,可以提高协同系统的柔性和鲁棒性。
关于AUV协同的研究始于20世纪80年代,到目前发展比较迅速的国家主要有美国、英国和葡萄牙等,并且都已研制出实用的AUV协同探测系统。以美国为例,Blunfin公司与多家单位联合研发了“分布式侦察与探测的协同自主性系统(CADRE,Cooperative Autonomy for Distributed Reconnaissance and Exploration System)”。系统主要由Bluefin系列三种不同型号的AUV组成,分别实现导航、探测和水雷识别等功能,具体型号及功能如下:
1)Communications and Navigation Aid (C/NA)Vehicles, 主要由Bluefin-21和麻省理工学院研制的自主水面机器人组成,实现通信和导航功能;
2)Search-Classify-Map(SCM)AUVs,由Bluefin-12承担工作,实现搜索—分类—绘图功能;
3)Reacquire-Identify(RI)AUVs,由Bluefin-12和Bluefin-9协同工作,实现再定位功能。
CADRE系统工作模式如图2 所示。
2006年,美国海军在潜艇技术论坛上披露了濒海水下监视网络(Persistent Littoral Undersea Surveillance Network Program, PLUSNet),该网络由几十个能探测潜艇的水下潜航器构成,包括“海马”、“金枪鱼”等AUV,由核潜艇携带和布放,用于探测对方潜艇目标。“蒙特利湾2006”是PLUSNet进行的规模最大的一次试验,共有13艘研究舰艇、36艘以上无人潜航器以及各种固定/漂浮式传感器参加实验。PLUSNet能对1万平方千米水域内的常规潜艇进行数月乃至数年的探测、识别、定位、跟踪。
3 AUV未来的任务需求与发展趋势
3.1 AUV任务需求
军用AUV传统的使命任务包括:情报/监视/侦察(ISR,Intelligence/Surveillance/Reconnaissance)、反水雷(MCM,Mine Countermeasures)、反潜战(ASW, Anti-submarine Warfare)、探测与识别、海洋调查、通信和导航网络节点、载荷输送、信息战以及时敏目标打击。在美海军发布的《2025年无人潜航器任务需求》中,又提出了新的任务[5]:
1)海床战:在敌方近海实施的、对敌方海床基础设施和无人预置传感器及武器进行干扰和打击的水下作战;
2)反AUV战;
3)电磁策略战(EMMW,Electromagnetic Maneuver Warfare):利用潜艇和UUV 的机动能力, 进行电磁(包括水声)情报收集、提供态势感知和目标指示、干扰和削弱对方水下探测和跟踪能力的水下作战行动;
4)欺骗:在对抗海域和空间,对敌方施加某些控制, 误导敌方兵力, 从而减少或增加交战机会。
根据美军当前AUV所执行的任务,以及在研AUV项目的进展,总结出2025年AUV所能完成的任务如下表4 所示[5] 。
表4 2025年AUV任务需求 |
| 使命 | 任务能力 (2025年) | 攻击型潜艇 | AUV | |||
|---|---|---|---|---|---|---|
| 小型 | 中型 | 大型 | 超大型 | |||
| ISR | 光学 | X | S | M | ||
| 电磁 | X | S | ||||
| 水声 | X | S | S | |||
| IPOE (Definition Intelligence Preparation of the Operational Environment) | 海底成像 | X | L | S | M | |
| 海底测深 | X | L | S | |||
| 水体测量 | X | S | S | |||
| ASuW (Anti-Surface Warfare) | 探测/识别 | X | M | M | ||
| 目标提示 | X | M | M | |||
| 跟踪 | X | M | M | |||
| 交战 | X | M | ||||
| ASW | 探测/识别 | X | ||||
| 目标提示 | X | |||||
| 跟踪 | X | |||||
| 追踪 | X | |||||
| 交战 | X | |||||
| 打击 | 陆上交战 | X | ||||
| 水下交战 | ||||||
| 布雷 | 海区调查 | L | S | M | Navy | |
| 布雷 | X | S | M | UON | ||
| MCM | 调查/探测 | L | S | M | M | |
| 识别 | L | S | M | M | ||
| 灭雷 | S | S | ||||
| SOF(Special Operation Force) | 母平台 | X | ||||
| 登陆场调查 | S | S | ||||
| 装备运输 | S | |||||
| 攻势海床战 | 探测/识别 | L | L | M | M | |
| 目标提示 | X | L | M | M | ||
| 跟踪 | L | L | S | M | ||
| EMMW | 监视 | X | S | M | ||
| 信息注入 | X | S | M | |||
| 欺骗 | 物理/雷达 | S | M | M | ||
| EM | M | M | ||||
| 水声 | S | M | ||||
| 防御海床战 | 探测/识别 | S | M | M | ||
| 目标提示 | S | M | M | |||
| 跟踪 | S | M | M | |||
| C3 | 数据传输 | X | S | M | M | |
| I&W | X | S | M | M | ||
| 特种作战支援 | X | S | S | M | ||
| 领海海床防御支援 | S | M | M | |||
注:X:任务可执行(单平台/系统);L:任务执行能力有限(单潜航器/单次出击中);S:可执行单任务(单潜航器/单次出击);M:可执行多任务(单潜航器/单次出击。 |
3.2 AUV发展趋势
根据上述AUV的使命任务,可以看出,到2025年AUV将在如今攻击型核潜艇的作业区域之内或附近执行任务。AUV作业范围比有人平台更广,包括浅海、敌方水域等。这些作业环境带来了一系列挑战。军用AUV与商用不同。商用AUV在国内水域或公海中运行,而军用AUV需要更持久的续航力、更高的可靠性及生存性;要能支持多任务、多传感器;需要更好的自主性,以减少对遥控站以及通信网络的依赖(出于隐身性方面的考虑)。为了满足需求,AUV的发展呈现以下几个特点[8]。
1)通用化:早期AUV承担的任务比较单一,都是针对某个特定任务研发的,属于专用型。2000年以后交付的AUV大多为通用型,不能承担多种不同的任务。美国海军希望拥有一种通用的AUV,只需更换任务载荷模块就可执行多种任务,从而,取代多种不同功能的AUV。因此,美海军与美国材料试验协会联合为水下潜航器及无人水面艇定制了多个标准,旨在使工业部门集中于模块化负载的开发,而不是研发新型无人系统。目前已完成的标准有4个,包括:自主和控制、任务载荷、传感器数据格式以及通信。
2)系列化:在AUV研发过程中,各国都很注重继承和创新。根据任务需求和技术发展趋势,以及本国工业基础和实际国情,吸收其他国家先进技术,按照研发基本型实现系列化发展思路。典型代表为美国Bluefin系列,Remus系列。其中,Bluefin系列包括Bluefin-9,Bluefin-12和Bluefin-21,对应潜航器直径分别为9英寸、12英寸和21英寸;Remus系列有4型,包括Remus100、Remus 600、Remus 3000和Remus 6000,对应潜航器的工作深度分别为100 m、600 m、3 000 m和6 000 m。
3)自主化:美军多个水下无人潜航器发展规划及报告中,均对AUV的自主性问题做了很多描述。自主性也是AUV的主要研究领域之一,无论军用、商用或者研究均有重要意义。AUV的自主性复杂程度远高于其他无人系统,因为水下通信的难度很高,在某些情况下甚至是不可能的。2011年,美国海军研究局推出了LDUUV创新海军原型技术研发计划,该计划的关键目标是:5~10倍目前无人潜航器的能量密度、在濒海海域的自主性、开放式体系结构、开阔海洋/越过地平线作战。其中,其自主性研发计划分为两个阶段:1)LDUUV自主硬件和软件在良好的濒海环境下,续航时间达到30天。假定在作战海域仅有超过30 t的水面船工作。如果情况过于复杂时,LDUUV可通过卫星通信请求操作员进行援助。2)LDUUV自主硬件和软件,在没有人员交互的特殊区域,可以持续工作70多天。任务剖面包括开阔海洋运输和濒海水域的航行。避障包括所有濒海作业的船只。在无人潜航器作业的任何海域,可以进行捕鱼作业。在特定海域,不允许操作员对LDUUV进行援助。在特定海域之外,如果情况过于复杂,LDUUV可通过卫星请求操作员进行援助。
4 结束语
随着技术的飞速发展,AUV的功能越来越强大。但AUV在决策方面的局限,很可能限制其代替潜艇或水面舰艇执行任务。提高AUV的续航力以及决策能力,最终能减少潜艇部队的压力。随着水下战中AUV作战性能的提升,潜艇部队的结构可能需要改变,或者需要设计带有新接口的新型潜艇,从而能优化部署AUV。同时,AUV对水面舰艇的使命也会带来一些影响和改变。到2025年,部队结构将会怎样还无法确定,但可以确定的是,各国海军正大力发展AUV部队的规模。海军水面舰艇及潜艇可以灵活地执行多种任务,AUV及水下系统在可预见的未来还不能完全取代海军部队。从短期来看,AUV在提升水下优势、抵抗敌对力量方面都将发挥重要作用。高效部署AUV并成功执行关键任务,将提高平台的性能,扩大海军所关注的区域范围。