基于深度强化学习的无人战车自主行为决策*
2021-06-11武富春王海龙
火力与指挥控制 2021年4期
张 耀,武富春,王 明,段 宏,张 昭,王海龙
(北方自动控制技术研究所,太原 030006)
0 引言
随着科技的不断进步,战争形态将发生深刻的变革。在军事智能化的趋势之下,无人化作战将成为基本形态[1]。无人战车是未来陆军实施地面突击作战的主要装备,其自主系统主要由感知、决策和控制等子系统组成。其中,自主行为决策模块,是无人战车在复杂陆战场环境中对敌目标实施快速、精确、有效打击的核心[2]。
在传统装甲装备作战过程中,完成作战任务主要靠驾驶员、车长、炮长分工协作,存在目标搜索速度慢,操作随机性大,决策时间长的问题,同时作战效能受乘员心理素质、生理状况以及战场环境的影响较大[3]。随着人工智能的不断发展,由于机器对海量信息处理能力强,反应速度快,面对动态战场环境具有独特的优势,逐渐替代人类乘员成为可能,推动无人战车的出现。无人战车按照系统控制方式可以分为遥操作控制、半自主控制和全自主控制[4]。随着无人战车智能化水平的提高,全自主控制成为其未来发展的必然方向,自主行为决策技术必将成为主要的技术推动力。
目前,对于无人战车自主行为决策的研究还处于起步阶段。相比之下,无人战斗机自主空战决策[5]学术研究成果丰硕,虽然应用场景不同,但是其行为决策方法有很大参考价值,主要包括基于规则的方法以及基于学习的方法两大类。基于规则的行为决策方法根据大量数据,以及专家知识构建动作规则库,针对不同态势制定对应的行为决策;……
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