机器人参战

这个矮胖的四轮机器人在茂密的树林中自行行驶，看上去太阳刚了，一点也不可爱，但它又太小，不会构成威胁（想象一下 R2-D2 和吉普车的混合体）。“你会开始把它们的个性与它们联系起来，”马克·德尔·吉奥诺 (Mark Del Giorno) 谈到他的机器人时说道。但是，通用动力机器人系统公司工程副总裁德尔·吉奥诺 (Del Giorno) 坚持认为他不会将机器人拟人化：“你会意识到‘个性’来自于转向有点松散。我想我太了解代码了，无法将它们视为人。”

四台车载计算机运行着近一百万行代码，这些代码定义了允许 XUV 12（“实验性无人驾驶车辆”）这个机器人自动从 A 点导航到 B 点的算法，无需撞上巨石、冲下悬崖或撞上树木——而现在，在宾夕法尼亚州中部的 Fort Indiantown Gap 的测试环路上，它似乎正要这样做。突然，机器人向右猛冲，跳下它一直行驶的土路。“这很好！这很好！跳下很好！”德尔吉奥诺坐在他用作追车的皮卡车后座上兴奋地说道。在研究了放在膝盖上的笔记本电脑后，他意识到 XUV 12 已经偏离了道路，因为它找到了一条更直接的路线到达目的地。不幸的是，这条新路线直接穿过更多的树木。因此，机器人猛踩刹车，轮胎周围扬起尘土。然后……什么都没有。

德尔吉奥诺并不为所动。“他已经到了说‘嘿，这是一个愚蠢的决定。我不应该这样做’的地步，”他解释道，显然不由自主地将机器人拟人化了。XUV 12 向后退了几英寸，然后再次停了下来。“好吧，他正在重新审视情况，”德尔吉奥诺说。安装在顶部的传感器吊舱以令人不安的逼真方式左右旋转，而激光雷达（激光探测和测距）系统则在它面前绘制出一幅 3D 世界图像。德尔吉奥诺在笔记本电脑上检查机器人正在“看到”的东西——一张彩色地图，上面布满了树木，红色的禁区代表树木。“现在他正试图计划一个急转弯，”德尔吉奥诺说。果然，传感器吊舱向左旋转，XUV 12 在两棵树之间蜿蜒而行。当它到达小径边缘时，它又停了下来，陡峭而湿滑的地形令它感到困扰。“规矩点！”德尔吉奥诺嘟囔道。“别做懦夫！”机器人随即爬上小径，然后慢慢走开。

“哦，那太棒了！”查尔斯·舒梅克坐在前排说道。舒梅克负责陆军研究实验室的机器人项目办公室。他是军方无人地面车辆（UGV）方面的专家，他比任何人都更清楚，制造能够独立思考而不是由人类通过远程控制操作的车辆有多么困难。“这真的非常非常困难，”他承认。“但我相信，我们将开发出适用于各种战术任务的系统，从巡逻仓库到执行极具挑战性的侦察任务。而且我认为这也不会再花 20 年时间。”

致死步骤

我们可能正处于军用 UGV 黄金时代的黎明。根据 2001 年国防授权法案，到 2015 年，三分之一的地面作战车辆将实现无人驾驶。因此，美国国防部雄心勃勃的未来战斗系统 (FCS) 计划要求开发三款半自主 UGV，它们可以完全独立执行某些任务，而其他任务（主要任务是开火）则需要由士兵操作。FCS 计划中最小的一款是小型无人地面车辆。它的重量不到 30 磅，可以装在背包中，像一次性侦察兵一样使用。它专为城市环境中的高风险任务而设计，例如搜索下水道和处理有毒化学品。更大的任务留给多功能实用/后勤和设备车辆，它将与携带补给的步兵一起行驶。第三款 FCS 机器人是 5 吨重的武装机器人车，它将配备机关枪、自动炮和超视距导弹，全部由远程操作。简而言之，它是一款凶猛的机器人。

但这三辆 FCS 车辆只是军方机器人冰山一角。UGV 特别适合在无人机车队中运送大量货物。激光雷达使它们在夜间和崎岖地形中比载人车辆更具优势。其他车辆被设计成战场救护车、巡逻补给站、建立移动通信链路，甚至可能在起床号响起时提供新鲜泡沫卡布奇诺。但它们真的会自行杀人吗？目前，党的路线是，在采取致命行动之前，总会有一个人在场——机器人永远不会自行决定开枪或开炮，或发射导弹。

但一些观察家认为，机器人缺乏情感这一特性最终将被利用。“培养士兵的过程之一就是让人们不再杀人，”军事政策智库 GlobalSecurity.org 主任约翰·派克说。“机器人没有这种抑制。它们会毫不留情地杀人。”

烈火试炼

二十年前，美国国防高级研究计划局 (Darpa) 启动了自主陆地车辆 (ALV) 计划。这是个好主意，但时代不对。当时，要利用足够的计算能力实现自主操作，唯一的办法就是在一辆校车大小的车辆的一半空间里塞满 Silicon Graphics 工作站。即便如此，ALV 的速度也只能达到每小时几英里，否则就会偏离道路或撞上什么东西。显然，这并不是国防部想要的效果。无人驾驶飞行器 (UAV) 正在起飞，但 UGV 似乎和 Battlebots 电视转播中的失败者一样，已经没落了。

如今，机器人世界看起来更加美好。商用级 GPS 导航的精度已从 100 英尺提高到 30 英尺左右，在某些军事应用中，甚至只有几英尺。新传感器可生成更密集的图像，分辨率接近 100 万像素，而不是仅仅 100,000 像素。这反过来又使机器人能够以合理的清晰度“看”到 50 到 100 码的距离。同时，更优雅的算法使更快的车载计算机能够以每秒 10 次的频率考虑数千条路线。将所有这些整合在一起，您就拥有了一辆 UGV，它可以在障碍重重的越野短途旅行中安全地达到每小时 35 英里的速度；在标记清晰的高速公路上可以达到每小时 55 英里的速度。

第一代小型、粗糙的遥控（而非自动） UGV 已经在战场上大显身手。Talon 是一款由国防承包商 Foster-Miller 制造的 100 磅重履带机器人，于 2000 年首次在波斯尼亚投入使用。目前，伊拉克和阿富汗地面上有数百台 Talon 和稍小一些的 PackBot，后者由 iRobot（因 Roomba 机器人吸尘器而出名）制造。两者都携带摄像头和铰接臂，用于处理路边炸弹和诡雷。陆军已经测试了 Talon 变体，它可以配备四种武器中的任何一种，从 M16 步枪到中型机枪，尽管它尚未投入战斗。“操作员看到一个带有十字准线的瞄准图像，”Foster-Miller 的 Talon 运营总经理 Bob Quinn 说。“它就像一个视频游戏 - 只不过它是真实的。”

但 UGV 的真正目标是自主操作，完全不需要人工输入，也不依赖不可靠的无线连接。毕竟，这是许多无人机的标准操作程序。您可能会认为将这项技术应用于地面行动很容易。但如果您曾在 2004 年 3 月加州沙漠参加首届 DARPA 大挑战赛，您就不会这么想了。大挑战赛旨在激发草根 UGV 开发，而第一届大挑战赛就像是三个臭皮匠的闹剧。没有一个参赛者接近完成 142 英里的越野赛程，大多数都只是勉强越过起跑线。奥什科什卡车公司带来了一款名为 TerraMax 的六轮海军陆战队卡车的自主版本，但这辆亮黄色的野兽在行驶了一英里之后就因软件故障而陷入困境。

一年的研发成果带来了巨大的变化。许多参赛团队都带着经过极大改进的系统回归，充分利用了第一场比赛的学习经验。在第二届 DARPA 大挑战赛的赛前测试中，TerraMax 以 35 英里/小时的速度穿过加利福尼亚州巴斯托附近的灌木丛，方向盘神奇地来回移动，就像被隐形人操纵一样。在 10 月举行的实际比赛中，这辆卡车是五辆完成 131 英里沙漠赛道的车辆之一。200 万美元的奖金由一辆自动驾驶的大众途锐 SUV 获得，这辆汽车以母校斯坦福大学的名字命名为斯坦利。“是的，我们在相互竞争，”获胜的斯坦福赛车队队长（也是 2005 年大众科学杰出 10 强得主）塞巴斯蒂安·特伦说。“但我们所有人都必须战胜大自然。真正的胜利是五辆车完成了比赛。我认为这将成为交通史上的关键时刻。”

斯坦利在比赛中的平均速度为每小时 19 英里，最高速度为每小时 38 英里。它配备了五个激光雷达传感器，平均探测距离可达 85 英尺，以及一个摄像头，探测距离可达 260 英尺。比赛中，该机器人面临的最大挑战是一群鸟儿，它们暂时占据了它正在穿越的湖床，使它感到困惑。尽管如此，特伦相信，该机器人几乎可以立即为军事护航任务做好准备，而民用公路应用只是时间问题。“至少，”他说，“大挑战向人们展示了这是可能的。”

激光雷达和立体摄像机被证明是大挑战赛参赛者最有效的传感器；目前尚无定论。其他 UGV 还配备了检测颜色、热量和质地的系统。最终的目标是不仅能够区分细小和固体、生命和无生命，还能区分朋友和敌人。“如果是孩子，你会想停下来，”奥什科什的技术执行副总裁唐纳德·弗霍夫说。“如果是拿着 RPG-7 [榴弹发射器] 的人，你会想撞倒他。”

但更好的传感器会产生更多需要处理的数据，这会增加做出决策所需的时间，从而迫使机器人放慢速度。这就要求软件能够直接“直奔”正确的解决方案，而不是处理无穷无尽的各种可能性。最实用的方法是编写算法，建立一个基于规则的层次结构，涵盖可能出现的所有情况。显然，这需要大量的“如果-这样-那么-那样”命令。即便如此，UGV 也必然会遇到程序员未曾预料到的情况。

在 DARPA，负责管理该机构三个地面机器人项目的拉里·雅克尔正在领导一个项目，为 UGV 编写行为提示程序，使它们能够对意外情况做出适当反应，并从经验中学习。雅克尔说：“我们认为这个问题太复杂了，很难编写一个算法来遍历每一个地形。”“机器人必须像孩子一样，先学会爬，然后学会走，然后跑。”但这种方法仍处于实验阶段，似乎不太可能在下一代军用 UGV 上找到。

金钱与道德

通用动力机器人系统公司总裁斯科特·迈尔斯 (Scott Myers) 快步走过一个看起来像是圣诞老人为机器人爱好者准备的工作室。在巴尔的摩附近的这座巨大的 GDRS 设施中，技术人员正在组装一队实验性的 UGV。迈尔斯像父亲一样拍了拍仓库巡逻机器人的头部（也就是传感器吊舱），但他在战术自主战斗底盘周围逗留的时间最长，这是一种类似吉普车的机器人，是 UGV 领域的热门车型。

TAC-C 配备 150 马力的大众涡轮增压柴油发动机和受越野赛车启发的悬架，可以以最高 80 英里/小时的速度在全国范围内疾驰。但它真正特别之处在于最先进的感知套件激光雷达以及立体、彩色和红外摄像头，所有这些摄像头共同协作，每秒 30 次拍摄 400,000 像素的世界快照。“我们现在可以完成人类 [侦察员] 所能完成的 60%，到 2010 年将能够完成 90% 的工作，”迈尔斯说。“这些车辆将比你想象的便宜得多，而且它们将比取代人类便宜得多。”

军用 UGV 对许多任务都十分有用，似乎无需多想。“我随时都会选择其中一种，”曾在伊拉克坦克服役的中士拉尔夫·布鲁尔在 UGV 测试间隙说道。“我真不敢相信我们居然还没有这种车。”但陆军中并不是所有人都像布鲁尔一样热情。由于传统，军方通常不会急于接受新奇的想法，尤其是那些会深刻改变其运作方式的想法。此外，国会对将资金投入尚未产生太多实际成果的技术持谨慎态度。当然，归根结底，武器系统既是军事问题，也是政治问题。“这不是技术问题，”迈尔斯说，“而是资金问题。”

还有道德问题。目前还没有计划开发无需人工干预就能发射致命武器的全自动机器人坦克。因此，至少在短期内， 《终结者》中令人毛骨悚然的猎杀机器人幽灵仍然是反乌托邦科幻小说的陈词滥调。但允许 UGV 自行做出生死决定的技术即将到来。令人担忧的是，我们是否有政治意愿允许我们的机器为我们杀戮。“这不会在没有审查的情况下发生，”不列颠哥伦比亚大学应用伦理中心主任彼得·丹尼尔森 (Peter Danielson) 说。“但让人们远离火线——保护你的部队——的冲动会给你施加压力，让你离敌人越来越远。”

尽管人们一直在口头上说要让人类参与其中，但 Global-Security.org 的派克坚信，自主杀伤机器人非常有意义，它们的出现是不可避免的。“它们会偷偷靠近我们，就像无人机一样，”他说。“它们会越来越多地携带物品。它们会越来越多地进行监视。当它们开始战斗时，没有任何有组织的力量可以与它们抗衡。”

工作原理

需要机器人从 A 飞到 B 吗？没问题。需要机器人穿越山脉，躲避树木、岩石和沟渠吗？嗯……

自动驾驶汽车独有的两大难题是感知和路径规划。机器人必须具备足够好的视力，才能识别障碍物，并足够聪明地避开它们。机器人必须能够分辨出无害的灌木丛和半吨重的巨石之间的区别。更棘手的是负面障碍。远处的凹陷是道路的低洼还是无法通行的沟渠？

因此，信息处理至关重要。大多数自主系统使用传感器扫描环境，以创建世界的三维模型。模式识别算法识别障碍物并将其投射到二维地图上，该地图根据其适合运动的程度对世界进行颜色编码（绿色表示“所有系统都正常”，红色表示“危险，威尔·罗宾逊”）。GPS 和互补的惯性导航系统根据速度和转弯跟踪运动，在地图上定位机器人及其目的地。然后，路径规划算法为机器人绘制最佳路线，同时考虑数百条预编程规则，例如：尽可能保持在道路上。避免坡度超过 10%。并且永远不要开车冲下悬崖。

军队自动化：第一步

无人车队

客观的

全自动地面车辆的首次军事用途将是基本的护航行动。大型车辆将沿着已知的道路前往空军、陆军或海军陆战队基地，运送燃料、补给和弹药。虽然护航任务通常在铺好的道路上进行，但即使是最早的自动驾驶卡车也需要完全的越野能力，以防道路无法通行。

地位

奥什科什卡车公司的 TerraMax [上图] 已准备好执行此类任务。10 月，它是五辆成功完成 132 英里 DARPA 大挑战赛的车辆之一，这是一场穿越莫哈韦沙漠的沙漠赛。它配备了激光雷达和立体摄像机，使用合成视觉和先进的导航技术在最具挑战性的越野环境中行驶。

军队自动化：第二步

战场支援

先进的自主能力将使机器人投入战斗，为士兵提供补给和保护

客观的
一旦自动驾驶汽车能够被训练安全地从 A 点到达 B 点，它们将在实际战斗环境中承担更大的责任。随着传感器技术的进步，战场支援将落到小型吉普车的肩上。

地位

陆军的多功能通用/后勤和装备 (MULE) 车辆将为此处展示的车辆铺平道路。2.5 吨重的 MULE 将为步兵班携带 2,000 磅装备。它还可以配置为遥控武器平台或扫雷器。

军队自动化：步骤 3

战斗坦克

训练机器人滚动、翻滚……并杀戮

客观的
全自动武器化无人地面车辆（能够自行识别敌方战斗人员或车辆并在没有人类直接指挥的情况下对其进行攻击）的问世仍需数十年时间，但分析人士坚信它终将问世。这种车辆需要能够以无可置疑的可靠性区分友军、敌方战斗人员和平民。它还需要能够根据任务目标、作战策略以及所有军事协议和交战规则采取行动。

地位
卡内基梅隆大学的一个研究小组正在开发一种无人驾驶车辆平台，名为 Spinner，它可以演变成一种武器工具。目前，Spinner 正在接受测试 [上图]，它使用长行程悬架来应对恶劣的地形。Spinner 的其他版本 [上图] 如果被颠倒过来，可以快速恢复原状 - 它只需将车轮推到车辆顶部，将枪旋转到底部，然后像什么事都没发生过一样开走。

军队自动化：第 4 步

步行

轮子固然很好，但只有腿式机器人才能征服地球另一半的地形

客观的

腿式机器人将能够穿越树林，爬过大多数轮式或履带式机器人都无法逾越的崎岖地形。挑战是巨大的。腿式机器人必须掌握基本的运动技能，如保持平衡和穿越崎岖地形。

地位
波士顿动力公司正在研发多种仿生机器人。该公司的两款四足机器人——BigDog 和 LittleDog——可能成为士兵最好的朋友。“轮式和履带式车辆可以到达地球表面的一半，”公司总裁马克·雷伯特说，“但人和动物可以步行到达任何地方。”

对于 Big Dog 来说，汽油发动机为液压系统提供动力，液压系统驱动铰接式肢体。陀螺仪和其他传感器帮助机载计算机规划每一步。机器人依靠感觉来保持平衡 - 如果一条腿比预期的更早着地，计算机就会认为它要么撞到了石头，要么在上坡，BigDog 就会据此调整步态。研究人员还在制造能够模仿壁虎、蟑螂、鱼甚至蛇的滑行动作的机器人。