谷歌机器大狗真的被美军彻底抛弃了吗?
谷歌机器大狗真的被美军彻底抛弃了吗?
(来源:媒体)
平衡力绝佳、能负载约180公斤武器装备翻山越岭、还能解读语言和视觉命令,谷歌旗下波士顿动力(Boston Dynamics)出品的全地形动力机器人“大狗”曾有望成为未来战场的利器。然而,四脚“大狗”行进时如割草机般的巨大引擎声,令美军极易暴露目标,最终下决心裁掉该项目。
遭弃用的这款“有腿的班组支援系统”(Legged Squad Support System,LS3),被美军陆战队员称为“库丘”(Cujo,美国惊悚大师史蒂芬·金电影《狂犬惊魂》中强壮凶猛的狗)。2010年至今,这一由美国军方与波士顿动力合作研发的项目已经耗资4200万美元。几年前,美军甚至声称将在阿富汗战场上测试和使用“大狗”。却不想,去年的一场大型实地试验使“大狗”的缺点暴露无遗。
砍掉该项目并不代表机器“大狗”就夭折了
“部队认为大狗太吵,会导致他们暴露目标。”美军陆战队作战实验室发言人欧尔森表示。此外,一旦发生故障,这款机器狗的维修十分困难,因此不适合投入实战部署,最终将其转入技术储备。
此前,坊间有笑话称,带上“大狗”的陆战队,在一公里外就可以被发现了,因为它实在太吵了!
不过,波士顿动力创始人马克·拉博特(Marc Raibert)觉得事情没那么悲观,他说“LS3这个项目是为了验证多足机器人参加战斗的可行性,所以陆战队砍掉该项目并不代表机器大狗就夭折了。”
有军事观察员分析,这种机器“大狗”的主要设计目的是跟着步兵前往区域复杂的地区,其设计阶段的要求就是在必要时安静行动。其行动能力是在复杂岩石地区以1到3英里每小时(1.6到4.8千米每小时)行走或小跑,在较好地形上以5英里每小时(8千米每小时)慢跑,或者在平坦地形上以7英里每小时(11.2千米每小时)奔跑,与步兵行进速度相一致。
上述军事观察员称,这种“大狗”可以通过70%到80%的地形,但是在通过山体斜面和山脊时还是存在问题——而最大的问题在于,“大狗”的噪音实在太大,因此“大狗”被海军陆战队用作后勤工具而不是一个战术工具,美国海军陆战队没能找到正确的使用方法,把这种大狗装备到传统的海军陆战队巡逻队中。此外,这种机器大狗的技术水平显然远远超过目前的步兵班装备,若非专业人员携带专业器材与零部件跟随,一旦出现故障,普通步兵基本不具备修理能力。
未来用途不局限于运输,还可以是侦察监视、火力打击、机动突击
“‘大狗’是军用四足仿生机器人中的代表性产品,其被淘汰多少有些出人意料。噪音过大可能是其中一个原因,毕竟‘大狗’的预设作战环境主要是一些隐蔽性较强的小规模战术行动甚至特种作战行动。”军事专家李路称,“但这不应该是其全部原因,‘大狗’至今处于技术领先状态,许多技术突破军事意义重大,2014年还在‘环太平洋’军演中进行了实战测试。因此我认为,虽然‘大狗’取消了,但美国对军用仿生机器人的研究还将继续深化。可以说,‘大狗’已经完成了其历史使命,相关技术成果将会在其他项目中得到继承和发展。”
为了对此做出修正,波士顿动力还打造出相对安静、以电力驱动的机器狗“Spot”。然而,尽管去年9月测试成功,陆战队还是决定不带它上场,因为体型较小的Spot负载只有“大狗”的十分之一,且自动化智能化程度远低于“大狗”,必须要士兵进行遥控操作。
如果要让“Spot”具备“大狗”的自动化操控性能,至少还要再研发1至2年,也就是说,双方必须签订新合约。但谷歌表示,未来将不再签定军事合约,也不会再针对军用机器狗进行改良。今后,谷歌打算研发用于制造业与工业的商用机器人。
李路介绍,Spot可以被视为是“大狗”的演进产品。按照现有发展趋势,未来相关技术进步将会越来越频繁。“个人认为,仿生机器人将成为未来军用地面无人装备发展的主流方向之一。近期来看,地面无人系统将主要担负物资运输等辅助作战任务,但随着相关技术的不断成熟和进步,其任务将迅速向侦察监视、火力打击、机动突击等主要作战领域拓展。”他说,军用仿生机器人兼具多功能性、持久性等特点,将逐渐成为未来战场必备品。
在军用仿生机器人研究方面,中国版“大狗”仿生四足机器人已于去年7月公开亮相。这款机器人总重250千克,负重能力为160千克,垂直越障能力为20厘米,爬坡角度30度,最高速度1.4米/秒,续航时间2小时。
中国兵器装备集团公司展出的仿生四足机器人。
据悉,这款机器人主要由足式机械系统、动力单元、感知系统及控制系统组成。作为通用平台,可应用于陆军班组作战、抢险救灾、战场侦察、矿山运输、地质勘探等复杂崎岖路面的物资搬运。据中新网报道,这款由中国自行研制的“大狗”机器人,总体指标已经达到美国同类产品水平。
“我认为,各国发展四足仿生机器人的一个重要目的,是为两足机器人研究提供技术支持,并最终实现机器人士兵,未来该领域的发展空间可能更加广阔。”李路说。
上一篇: python 删除非空文件夹的实例
下一篇: 数据库性能测试:sysbench用法详解