编译：顾小小 / 审校：赵晓
. 首先是在实验室中复制高能激光环境。研究人员利用高能激光束控制研究试验台（High Energy Laser Beam Control Research Testbed，HBCRT）创建无人机图像目录，以生成用于AI训练的真实世界数据集。高能激光束控制研究试验台配备一台直径30厘米的精密跟踪高能激光望远镜和一个航向跟踪中波红外传感器，能够发射1千瓦的激光束，并借助短波红外跟踪相机拍摄数英里外的无人机图像。为在小型实验室中模拟远距离无人机的视野，研究人员将空军研究实验室制造的3D打印钛制“死神（Reaper）”无人机微型模型安装到“盒中靶场”（Range-In-a-box，RIAB）的万向架上，该模型可沿着滚转（x）、俯仰（y）和偏航（z）三个旋转轴调整姿态。当望远镜拍摄这些微型模型的短波红外图像时，就如同拍摄真正的全尺寸“死神”无人机。通过精确测量模型的姿态角度，研究人员能够定义并记录无人机的姿态标签。
. 其次是进行数据集合成。海军研究生院研究人员创建了两个大型代表性数据集，用于生成可自动进行目标分类、姿态估计、瞄准点选择和瞄准点维护的AI模型。数据集中每条数据包含一张256×256像素的“死神”无人机图像及其对应的姿态标签。洛克希德·马丁公司使用计算机生成技术创建了一个包含100000张图像的合成数据集，而海军研究生院则利用高能激光束控制研究试验台创建了一个包含77077张图像的真实世界数据集。
. 最后是进行AI模型的生成与测试。研究团队生成了三种不同的AI训练场景并进行比较，以确定最佳的训练效果。三种场景分别为：仅使用合成数据集；同时使用合成数据集和真实世界数据集；仅使用真实世界数据集。美国海军少尉亚历克斯·胡克（Alex Hooker）参与了AI模型的姿态估计测试工作。他通过将数据集中的测试数据图像输入现有AI模型，再将AI模型的输出姿态与测试数据的实际姿态标签进行比较，从而不断训练和改进AI模型。
. 在下一阶段，研究团队会把AI模型转移到达尔格伦，进行激光武器跟踪系统的现场测试。此外，海军研究生院还将继续在更多条件下，针对其他无人机类型创建更多数据。
联系我们
购置资料 谷老师：13165589228（微信同）
检索/翻译 梁老师：13011583019（微信同）
定制报告 蔡老师：13068796075（微信同）
北京分公司联系人 刘老师：18610862096（微信同）
