美国国防高级研究计划局(DARPA)近日公布,其开发的RACER自动驾驶系统已证实地面车辆能够在不依赖GPS或预设路线地图的条件下完成自主导航。这表明人工智能不仅能增强GNSS导航服务,更具备独立承担导航核心职能的能力。
美国陆军第三装甲军第36工兵旅于2025年10月在德克萨斯州胡德堡进行的战斗突破演示中使用了赛车手(RACER)重型平台。来源:Overland AI
根据《InsideGNSS》杂志最新报道,经过陆军和海军陆战队长达四年的实地测试,DARPA正式宣布其RACER自主化套件已具备转入国防部装备序列及商业应用的条件,该系统可使越野地面车辆在复杂地形中高速自主行驶,无需GPS信号或详细地形图支持。2021年启动的"具韧性复杂环境中的机器人自主性"(RACER)项目,旨在构建一套可移植的自主"堆栈"——整合算法、数据集与神经网络模型,使其能够部署于配备相应传感器的多型车辆平台。DARPA方面表示,该协议栈现已支持用户"将RACER系统应用于任意车辆...将其转化为自主平台,在挑战性越野环境中运行,摆脱对GPS或预设路径的依赖,并以任务导向的高速行进"。
从大挑战到与GPS无关的地面自治
DARPA将RACER视作2004-2005年大挑战赛的演进成果。二十年前,竞赛目标是验证单车穿越沙漠的可行性;如今焦点已转向打造可适配多平台的通用化自动驾驶系统。"RACER并非简单复制现有军事能力",该项目主管斯图尔特·杨在官方公告中强调,"其核心在于从根本上重构任务执行模式"。对定位导航授时(PNT)领域而言,关键在于RACER明确预设GPS信号可能不可靠或完全不可用。该系统的"离网"运行设计,显著降低了对GPS和预设路径的依赖,使机器人系统能够在远离友军支援的环境下执行侦察与破障任务。
陆军应用场景:突破与远程侦察
RACER在最终测试阶段深度融入陆军实战化场景。2025年10月,该项目与陆军第三装甲军团第36工兵旅携手,在德克萨斯州胡德堡开展了"机械辅助坚韧士兵"项目的战斗破障演示。陆军将RACER重型平台——基于泰克斯特龙M5底盘的卡内基机器人系统——与M58扫雷线路装置集成,实现自主开辟雷区通道。DARPA强调,此次验证为GPS拒止环境下的重型无人平台高风险作业提供了有力实证。2025年11月,第11装甲骑兵团士兵在加利福尼亚州欧文堡国家训练中心的实战演训中,运用配备RACER系统的Polaris RZR"RACER车队车辆"扮演假想敌,这些搭载ISR载荷的平台自主执行了传统由人力侦察分队担负的远程侦察任务,同样在无GPS支持和无详细路线规划条件下完成。杨指出:"通过降低对GPS和预设路径的依赖,RACER确保作战人员在断网环境下仍能全域部署自主资产。与其派遣人类侦察兵深入敌后12至15公里,不如由机器人承担此类高危任务,最大限度保障人员安全。"
作为"软"替代PNT的感知与快速适应
DARPA将RACER的感知架构视为该项目最核心的技术突破。传统自主地面系统切换作战环境往往需要数周重新训练,而RACER据称能在约24小时内适应新模型,DARPA评价其对"需快速向陌生地形部署机器人资产的作战人员极具价值"。该机构将此能力类比于人类驾驶员对道路环境的"先验认知":自动驾驶堆栈基于历史经验与传感器数据预判前方状况,在遭遇车辆异常停放或施工锥桶等不确定性增加的情况时动态调整速度与路径。这种预测能力使无结构地形中的高速安全运行成为可能,无需依赖精细地图或持续GPS辅助。尽管RACER未引入新型射频PNT源,其实质上构成了本地化、感知驱动的导航解决方案——一种依托机器学习地形理解而非外部时序测距的"软"导航替代模式。对关注国防部GPS干扰应对策略的PNT从业者而言,RACER与惯性导航、视觉里程计、地形匹配导航并列,共同构成向GPS独立自主化演进的技术路径。DARPA在欧文堡的最终RACER实验旨在验证该感知架构及其快速再训练流程,证明模型可在保持自主机动的同时迅速适应新地形条件。
过渡路径与双用途自治
随着试验阶段收尾,DARPA正将重心转向军事装备采购及农业、建筑、采矿和越野物流等民用领域,这些场景下的车辆面临类似的感知与导航挑战。目前已从RACER项目衍生出多家公司,包括源自NASA喷气推进实验室的Field AI和源自华盛顿大学的Overland AI。杨表示:"RACER项目即将结束,但私募股权领域存在大量商业机遇。当前正是军方用户与私人投资者认识RACER变革潜力、拥抱自主系统成为现实世界可靠且不可或缺组成部分的未来时刻。"RACER为国防部提供了GPS失效场景下的备选导航方案。即便没有新增射频PNT层,此类项目仍推动服务向自动驾驶堆栈演进,将GNSS视为多元输入之一,并明确设计为在输入中断时保持车辆持续运行。
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本文转载自“斗室智库”,原标题《没有GPS,地面车辆照样实现导航》。
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