AI视觉无人机作战系统面临的主要挑战

战斗力生成需求

一是战场渗透侦察的需求。针对不通过场景的战场隐蔽目标，需要进行多维实时侦察、数据融合与挖掘，分析出高价值目标。

二是战场形式智能应变的需求。战场形式复杂多变，需要开发自主、智能式侦察能力，以适应战场变化与突发情况，增强侦察行动效率。

三是战场目标察打一体的需求。对战场关键目标、高威胁目标和时敏目标进行实时的侦察打击，以达到预期作战目的。

四是战场协同作战的需求。在GNSS信号被干扰后无人机集群协同作战，对复杂、高风险区域的目标进行打击，显著降低作战风险和成本。

面临挑战

AI视觉无人机作战系统面临的主要挑战是解决以下六个无人机在军事应用中的主要问题：

一是提高GNSS拒止环境无人机自主定位的稳定性——稳；

二是提高GNSS拒止环境无人机自主避障的准确性——准；

三是提高GNSS拒止环境无人机自主导航的高机动性——快；

四是提高GNSS拒止环境无人机自主识别能力——智；

五是提高GNSS拒止环境无人机长续航能力——久；

六是提高GNSS拒止环境无人机集群察打能力——群。

创新性应用价值

在GNSS信号源被干扰的情况下，AI视觉无人机具有自主性、分布性、协调性、识别跟踪能力、具有很强的鲁棒性和可靠性，并具有较高的问题解决效率。

AI视觉无人机创新能力主要表现以下五个方面：

AI视觉无人机可以在GNSS拒止环境实现自主定位、避障、导航能力AI视觉无人机可以智能框选、识别、跟踪人或物体AI视觉无人机可以在室内环境进行侦察、斩首行动AI视觉无人机可以实现室内外的快速攻击能力AI视觉无人机可以实现GNSS拒止环境的集群协同作战

应用前景

大型室内/街道环境侦察任务

AI视觉无人机能够解决无/弱GNSS环境中定位导航的需求，即可以单独应用于小型无人机实现室内等场景自主飞行的需求，也可以融合GNSS传感器实现其他飞行器的GNSS干扰或者接近目标点精准定位等问题。

随着这类技术的成熟，无人机的自主化，智能化功能将大大提升。未来战争拼的是高精端技术，视觉无人机无疑是其中的一个重要方向。

现在战争中，无人机已经广泛的应用于察打任务中，比如最近的俄乌战争中，很多例子依靠无人机提供目标，指导导弹／炮火攻击有效目标。但是，对于城市战，特别是大型建筑物的攻防战对进攻方是极其艰难的任务。俄乌战争中就有很多例子，比如马里乌波尔，俄罗斯军队很难有效地打击依赖复杂的建筑物掩护的乌军。

这里的原因就是无人机无法有效进入GNSS拒止的建筑/街道环境中。我们认为基于视觉SLAM的智能无人机，可以有效支持城市攻坚战中的侦察问题：

1.视觉无人机可以解决无/弱GNSS下的导航问题，可以成功进入室内等环境，进行快速侦察（视频和地图实时返回），锁定目标（目标识别跟踪的智能功能），环境建模（实时3D场景还原）等任务。

2.侦察任务可以由单兵操作，或者自动完成。也可以协同多个无人机多方位角度，协同完成探索，包围等任务。

3.显著提高进攻的有效性，同时减少进攻方的人员损失。

复杂城市环境下的作战任务

自杀式无人机目前已经是战场上有效攻击性武器，比如美国的弹簧刀无人机。但是在复杂城市内，这类武器还无法充分发挥他们的功能。

“杀人蜂“无人机是目前国内外比较热门的一个无人机军用方向，即小型化无人机携带3克微型高爆炸药，根据使用者定义，首先通过特征匹配技术将所谓的“好人”和“坏人”区分出来，然后再通过人脸识别技术进一步将“死亡名单”的人识别出来，最后对其释放致命一击。

如果能结合视觉SLAM，“杀人蜂”就可以实现从室外到室内，扩大范围无死角寻找目标并攻击的效果。

充当雷达诱饵

电子攻击时电子战的组成部分，它包括使用电磁能/定向能或反射武器攻击敌方人员、设施或装备，以削弱、压制或摧毁敌方战斗能力。通常采用的电子攻击手段包括对地方的雷达或指挥控制系统进行电子干扰，使用反辐射武器压制或摧毁敌防空武器系统，使用电子欺骗技术迷惑敌方敌方情报、监视和侦察系统，使用定向武器瘫痪敌方装备或能力。目前无人机具备的电子攻击能力包括远距离支援干扰、抵近或干扰、假目标干扰、反辐射攻击、高功率微波攻击等。在执行电子攻击任务时，无人机具备许多有人驾驶飞机所不具备的独特优势，特别适合执行长航时、近距离、高风险、持久枯燥的电子战任务。

低成本且不受GNSS导航信号AI视觉无人机可以组成电子战编队蜂群编队充当诱饵或干扰机，引诱敌方探测设备开机工作，暴露阵位；或者吸引火力，消耗防御武器。AI视觉无人机在GNSS拒止环境可以携带电子干扰设备，组成前沿电子编队，对敌方预警雷达、制导武器进行电子干扰、压制、欺骗等，为后续作战力量开辟安全走廊，为空中突击提供可靠的掩护。