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美國國防高級研究計劃局(DARPA)近日公布,其開發的RACER自動駕駛系統已證實地面車輛能夠在不依賴GPS或預設路線地圖的條件下完成自主導航。這表明人工智能不僅能增強GNSS導航服務,更具備獨立承擔導航核心職能的能力。
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美國陸軍第三裝甲軍第36工兵旅于2025年10月在德克薩斯州胡德堡進行的戰斗突破演示中使用了賽車手(RACER)重型平臺。來源:Overland AI
根據《InsideGNSS》雜志最新報道,經過陸軍和海軍陸戰隊長達四年的實地測試,DARPA正式宣布其RACER自主化套件已具備轉入國防部裝備序列及商業應用的條件,該系統可使越野地面車輛在復雜地形中高速自主行駛,無需GPS信號或詳細地形圖支持。2021年啟動的"具韌性復雜環境中的機器人自主性"(RACER)項目,旨在構建一套可移植的自主"堆棧"——整合算法、數據集與神經網絡模型,使其能夠部署于配備相應傳感器的多型車輛平臺。DARPA方面表示,該協議棧現已支持用戶"將RACER系統應用于任意車輛...將其轉化為自主平臺,在挑戰性越野環境中運行,擺脫對GPS或預設路徑的依賴,并以任務導向的高速行進"。
從大挑戰到與GPS無關的地面自治
DARPA將RACER視作2004-2005年大挑戰賽的演進成果。二十年前,競賽目標是驗證單車穿越沙漠的可行性;如今焦點已轉向打造可適配多平臺的通用化自動駕駛系統。"RACER并非簡單復制現有軍事能力",該項目主管斯圖爾特·楊在官方公告中強調,"其核心在于從根本上重構任務執行模式"。對定位導航授時(PNT)領域而言,關鍵在于RACER明確預設GPS信號可能不可靠或完全不可用。該系統的"離網"運行設計,顯著降低了對GPS和預設路徑的依賴,使機器人系統能夠在遠離友軍支援的環境下執行偵察與破障任務。
陸軍應用場景:突破與遠程偵察
RACER在最終測試階段深度融入陸軍實戰化場景。2025年10月,該項目與陸軍第三裝甲軍團第36工兵旅攜手,在德克薩斯州胡德堡開展了"機械輔助堅韌士兵"項目的戰斗破障演示。陸軍將RACER重型平臺——基于泰克斯特龍M5底盤的卡內基機器人系統——與M58掃雷線路裝置集成,實現自主開辟雷區通道。DARPA強調,此次驗證為GPS拒止環境下的重型無人平臺高風險作業提供了有力實證。2025年11月,第11裝甲騎兵團士兵在加利福尼亞州歐文堡國家訓練中心的實戰演訓中,運用配備RACER系統的Polaris RZR"RACER車隊車輛"扮演假想敵,這些搭載ISR載荷的平臺自主執行了傳統由人力偵察分隊擔負的遠程偵察任務,同樣在無GPS支持和無詳細路線規劃條件下完成。楊指出:"通過降低對GPS和預設路徑的依賴,RACER確保作戰人員在斷網環境下仍能全域部署自主資產。與其派遣人類偵察兵深入敵后12至15公里,不如由機器人承擔此類高危任務,最大限度保障人員安全。"
作為"軟"替代PNT的感知與快速適應
DARPA將RACER的感知架構視為該項目最核心的技術突破。傳統自主地面系統切換作戰環境往往需要數周重新訓練,而RACER據稱能在約24小時內適應新模型,DARPA評價其對"需快速向陌生地形部署機器人資產的作戰人員極具價值"。該機構將此能力類比于人類駕駛員對道路環境的"先驗認知":自動駕駛堆棧基于歷史經驗與傳感器數據預判前方狀況,在遭遇車輛異常停放或施工錐桶等不確定性增加的情況時動態調整速度與路徑。這種預測能力使無結構地形中的高速安全運行成為可能,無需依賴精細地圖或持續GPS輔助。盡管RACER未引入新型射頻PNT源,其實質上構成了本地化、感知驅動的導航解決方案——一種依托機器學習地形理解而非外部時序測距的"軟"導航替代模式。對關注國防部GPS干擾應對策略的PNT從業者而言,RACER與慣性導航、視覺里程計、地形匹配導航并列,共同構成向GPS獨立自主化演進的技術路徑。DARPA在歐文堡的最終RACER實驗旨在驗證該感知架構及其快速再訓練流程,證明模型可在保持自主機動的同時迅速適應新地形條件。
過渡路徑與雙用途自治
隨著試驗階段收尾,DARPA正將重心轉向軍事裝備采購及農業、建筑、采礦和越野物流等民用領域,這些場景下的車輛面臨類似的感知與導航挑戰。目前已從RACER項目衍生出多家公司,包括源自NASA噴氣推進實驗室的Field AI和源自華盛頓大學的Overland AI。楊表示:"RACER項目即將結束,但私募股權領域存在大量商業機遇。當前正是軍方用戶與私人投資者認識RACER變革潛力、擁抱自主系統成為現實世界可靠且不可或缺組成部分的未來時刻。"RACER為國防部提供了GPS失效場景下的備選導航方案。即便沒有新增射頻PNT層,此類項目仍推動服務向自動駕駛堆棧演進,將GNSS視為多元輸入之一,并明確設計為在輸入中斷時保持車輛持續運行。
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本文轉載自“斗室智庫”,原標題《沒有GPS,地面車輛照樣實現導航》。
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