摘要

任务规划对于构建成功执行任务所需的态势感知至关重要。周密的规划有助于预见各种情况，鉴于威胁多样性和复杂性的增加，这一点尤为重要。规划过程是团队工作，需要收集、分析相关信息并将其整合到综合计划中。由于第五代平台、传感器和数据库生成的海量信息，这些流程正面临压力。

本文描述了一个初始直升机任务规划环境的创建，该环境集成、分析并可视化来自不同来源的数据。参与规划过程的所有人员都可以查看所有可用信息并与之交互。算法处理输入数据，为计划的特定部分提供潜在解决方案。交互式可视化有助于直观理解输入数据和算法输出，而交互式增强现实环境则促进有效协作。

集成系统和算法是未来智能化、协作式任务规划的重要组成部分，因为它们能够有效处理与第五代平台相关的大量多样化数据流。结合直观的可视化和协作功能，这使机组人员能够构建灵活、响应式作战所需的共享态势感知。

1.0 引言

1.1 背景

在军事任务期间，操作员必须知道可以预期哪些情况、在这些情况下如何行动以及团队其他成员将做什么。这些知识是在任务规划过程中收集的——这是关乎任务效能和生存能力的关键方面。当操作员知道预期情况时，战场态势感知会更好；如果准备了不同的应急计划，则根据新情报采取有效行动会更容易。

许多军事行动在其规划过程中遵循严格的流程。虽然这些流程在不同国家和武装部队部门之间可能存在很大差异，但大多数流程大致由以下部分组成：a) 收集信息，b) 制定计划，c) 准备装备，以及 d) 演练任务。信息收集可以按主题进行，例如由一个团队或个人负责有关敌方的信息，第二个团队负责检查己方装备，第三个团队负责建立通信结构和无线电频率，第四个团队负责确定着陆区、其他兴趣点和货物载荷分配。特别是在联合作战中，这需要地面部队、海上部队和空军之间的大量协调。

1.2 问题陈述

随着第五代平台（如F-35、AH-64E和MQ-9）的兴起，越来越多的数据可用作任务规划过程的输入。理论上，这些数据应有助于提高规划过程的有效性，从而产生更稳健的主要计划和一些经过充分探索的备选方案，这将有助于预见任务执行过程中出现的新威胁。

然而，管理大量数据并非易事。将这些数据转化为具有特定置信度的有用信息，以便能够在规划过程中应用并被相关人员理解，则更加困难。与此一致，北约科学与技术组织预测，作战效能将越来越多地与知识优势和可信信息来源相关联，这使得（大）数据处理成为一项紧迫资产。

更复杂的是，执行规划过程的可用时间是有限的，这可能导致要么没有足够空间制定与主要计划一样经过充分探索的备选计划，要么没有足够时间彻底演练任务。当规划过程和工具保持不变，而可用数据越来越多时，不难想象未来的瓶颈。简单地丢弃大量数据也不是一个选择，因为这些数据可能是任务的关键细节。此外，为了应对日益复杂和不可预测的对手行为，更倾向于依据更多定性信息采取行动。

一方面需要更多数据，另一方面时间有限，这种相互矛盾的条件难以打破。需要一个重新构想的集成规划过程，以及相关人员与他们使用的系统之间的无缝协作，才能打破这种“第22条军规”困境。

1.3 相关活动

一份关于军事决策过程的愿景文件描述了应对多维规划问题的迫切需求，建议采用整体方法以及更多迭代过程，无论是在规划还是作战中。北约科技组织也强调了这一点：他们期望关注智能、互联、分布式和数字系统，以及人工智能和自主性等新兴颠覆性技术。

然而，仅凭新的智能系统或颠覆性技术本身并不能带来改变。为了正确支持军事任务规划，这些工具应被纳入并与规划流程保持一致。根据Hrnciar的观点，应评估以下战术变量以获得作战区域的详细图景：任务、敌方、地形与天气、可用部队、可用时间、民事因素。因此，新技术应能够处理这些战术变量。

在过去的几十年里，一些研究小组致力于支持任务规划的发展。Boukhtouta及其同事回顾了许多任务规划系统，发现其中大多数支持可选行动方案的规划、运输规划或路线规划。他们也得出结论，未来战争需要更具适应性的规划和互操作性。其中一个工具覆盖了从命令接收到任务汇报的整个任务规划周期。这个原型是一个集成规划环境，它汇集了所有可用数据，以组合方式呈现给用户。此外，系统在规划的某些部分（如路线建议）向用户提供建议。两次测试表明，使用该工具的任务规划周期比不使用该工具规划任务更快。然而，他们的原型尚未准备好用于军事用途。他们在讨论中提出的建议之一是在增强现实中可视化任务计划以促进协作。

2.0 迈向集成规划环境

2.1 项目

荷兰国防部资助了“IMPACT”项目（使用增强协作技术的智能任务规划），以开发能够支持未来直升机任务规划过程并打破上述“第22条军规”的技术。IMPACT由荷兰皇家航空航天中心执行，Infinity Labs 作为分包商。

IMPACT 旨在通过开发一个任务规划工具来打破上述“第22条军规”，该工具集成所有可用数据，就任务计划的特定部分提供建议，并促进用户之间的协作。该系统将操作员从数据收集和数据处理中解放出来，可能使任务规划周期更快。操作员可以利用腾出的时间重新思考和构建额外的应急计划，或者在起飞前更彻底地演练任务。促进这种“人机组队”的粘合剂是人机界面，包括基于屏幕的应用程序和协作式增强现实应用程序。这些人机界面确保参与任务规划的所有人员之间拥有共享的心智模型。

2.2 集成系统

为了协调所有可用数据和中间结果，新创建的IMPACT系统集成了所有可用信息并将其存储在一个中心位置。这减少了信息共享和简报的工作量，因为所有团队成员都可以访问相同的信息。此外，将信息存储在一个位置使得可以直接连接不同的中间结果和信息，计算一个部分计划对另一个部分计划的影响，并尽早发现可能的瓶颈。

IMPACT 系统由三层组成（见图2）：

• 人机界面应用层
• 传输层
• 支持服务层

目前，人机界面应用层包含前面提到的两个不同应用：基于屏幕的应用程序和协作式增强现实应用程序。所有用户都可以访问这两者以与系统交互。

传输层允许不同的服务和应用程序交换消息。用于促进这种信息交换的传输介质是开源消息代理RabbitMQ。该传输介质确保通信是安全、正确和及时的。

支持服务层使人机界面能够与“水下”分析应用程序连接。这是通过使用独立的服务实现的，这些服务充当IMPACT系统与特定其他组件（如MySQL数据库或荷兰皇家空军目前使用的军事规划软件）之间的翻译器。中心数据库便于IMPACT系统同时使用——既可供不同操作员使用，也可供系统内不同程序使用——因为数据库始终拥有可用数据和任务计划的最新版本。MySQL数据库用于存储和检索原始数据、分类信息以及（中间）结果。地理数据存储在另一个数据库中，因为这些大文件需要存储容量。

模块化设置使得IMACT系统对未来的使用相对灵活，因为它提供了在三个层中的任何一层更改或添加组件的可能性。

2.3 基于屏幕应用中的集成信息

然而，只有当用户可以访问和使用集成数据和最新信息时，它们才会产生重大影响。因此，创建了一个专用的基于屏幕的应用程序（见图3）。所有用户，包括位于不同物理位置的指挥官和联络官，都可以访问此应用程序的所有方面，以创建共享概览并改善协作。

该应用程序包含不同的组件，可分为 a) 一般概览，和 b) “智能规划工具”。用户可以通过左侧的可折叠导航菜单导航到所有这些组件，该菜单将重定向到应用程序内的新页面。

一般概览页面包括 a) 命令、简报材料和其他文件的数字集合，b) 在地图上创建任务数字草图的机会，c) 任务规划状态，以及 d) 聊天功能。智能规划页面导航到下一节讨论的规划工具。

每个用户都会收到特别感兴趣的通知。个人消息会触发通知，同样，影响正在处理的规划组件的新信息也会触发通知。例如，当识别出新威胁时，着陆区规划者应了解这个额外的不可降落位置。

2.4 增强现实应用中的协作

虽然基于屏幕的应用程序可用于为特定规划组件构建新计划，但任务计划也以三维形式可视化。增强现实环境促进协作，并支持用户对任务形成共享的态势感知。这使得讨论和重新安排任务计划变得更容易，最终产生改进的任务计划。

三维可视化在规划的信息收集阶段逐步建立。每当有新信息可用时——例如威胁或便利的着陆区——这些信息就会在三维中显现。任务指挥官和规划者可以通过增强现实查看当前的任务计划。这项技术使得能够以三维方式查看计划，以自然方式与计划交互，同时仍能彼此互动。当同事指出计划中的瓶颈并指向某个位置时，所有戴增强现实眼镜的人都能看到计划的哪个部分被指向。

相同的三维可视化可以在虚拟现实中呈现，供身处另一物理位置的任务指挥官或联络官使用。这也可以用于演练目的，从直升机的视角。

3.0 智能规划工具

3.1 基本原理

创建智能规划工具是为了通过将原始数据处理成可用于规划过程的信息，和/或为任务计划的特定方面提供建议，来支持规划者。将这些工具纳入IMPACT是为了提供一个集成规划环境，并将在下一节讨论。由于IMPACT的集成协作环境旨在实现超越单个工具简单相加的效果，因此首先将重点介绍由其他人开发的独立工具和算法，这些工具和算法表明与为IMPACT开发的自定义工具结合使用时可能带来的额外收益。

其他几个研究小组开发了用于军事任务的补充性智能规划工具，可以将其纳入IMPACT，以潜在地进一步扩展其功能。在IITSEC 2019上发表的两篇论文描述了一个决策支持工具的开发，该工具可视化不同行动方案的效果。用户必须想出一个行动方案，然后系统计算资源消耗、敌方交战和货物载荷的预期效果。McDowell和Lee的系统考虑了战争迷雾。由于敌人的位置可能不确定，底层算法会为不同的敌方位置计算行动方案的效果。通过可视化这些可能位置的视线，它帮助用户创建作战图。

其他规划工具本身会建议行动方案。几个研究小组致力于无人机的路线规划，或空地战斗中交战数量的规划。这些作战规划器旨在实现最大（防御）效率，要么通过计算应发射多少导弹，要么计算哪个位置是理想的战斗阵地。

3.2 路线规划器

规划适当的任务路线是任何任务规划的基本组成部分，因此应存在于任何集成任务规划环境中。然而，这是复杂的，并且取决于多种变量，如天气、敌方位置和打击范围、地形高度、障碍物、预期战斗阵地和着陆区。这些变量在规划过程的信息收集阶段被检查，并且可能相互冲突，导致路线计划出现瓶颈。基于所有这些变量和战术考虑，为任务找到最优路线可能相当具有挑战性。

为了简化和加速这一过程，荷兰皇家航空航天中心的自定义路线规划算法被扩展并集成到IMPACT中。底层算法生成从A点到B点的优化初始（三维）路线，同时考虑行进距离、预期威胁、地形高度以及被敌方雷达探测和/或受其对抗措施打击的几率。用户可以指定应如何权衡这些变量，以便针对当前任务优化路线。该算法被集成，使其能够在规划阶段的任何时间考虑新的或修订的信息。每当有新信息（例如其他规划者识别的威胁和/或可能的着陆区）输入时，路线规划器就会更新其优化状态。

IMPACT的路线规划工具基本上基于A*优化算法，但专门为直升机任务实现。此实现包括军事方面的扩展，例如考虑飞行器雷达截面积的雷达探测，以及考虑其模拟动态行为时被对抗措施击中的可能性。该算法通过基于服务的架构连接到现有的规划软件，从而可以在IMPACT中使用现有规划软件的计算结果，例如关于燃料消耗和预计到达时间。

3.3 着陆区规划器

为一个或多个直升机寻找合适的着陆区取决于几个变量，例如天气和风力、敌方的位置和射程、树木和建筑物的高度以及地形的坡度。收集这些信息并决定哪个区域是最佳着陆点需要大量时间——尤其是当这归结为在地图上的手动搜索时。

着陆区规划器通过将地理信息（目前来自OpenStreetMap数据集）与任务参数（例如可能的威胁位置）和用户偏好（例如地形最大坡度）相结合来辅助此过程。这会产生几个选定的区域，这些区域作为地图上的标记区域呈现给用户。最终决定权仍在用户手中，用户可以纳入战术考虑。

3.4 货物装载规划器

联合作战中任务规划的一个重要方面是乘客和货物载荷的分配。装载主管的任务是在一方面考虑可用飞机数量（存储空间和飞机能力），另一方面考虑货物项目数量（尺寸、重量和优先级）的情况下，找到最佳的分配方案。由于装载计划会影响燃油消耗、最大飞行高度和飞机的重心，这是一项要求非常高且精确、需要大量计算的任务。

为了简化和加速这一过程，设计了一个负载规划器工具，它采用两步法工作。首先，它确定不同可用飞机间负载的最佳分配。然后，它确定每个物品在飞机内的最佳位置。两个步骤都使用遗传算法来确定最佳匹配。用户可以为特定物品指定优先级。

4.0 展望

我们踏上了一条重新构想任务规划过程的道路，以实现相关人员和他们使用的系统之间的无缝协作。这最终必须打破引言中提到的“第22条军规”：作战需求需要使用更多数据，而规划时间已经有限。如本文所述的集成规划方法最终将带来具有更高数据吞吐量（收集、分析和理解）的规划过程，并产生更稳健的任务计划。在规划期间可用的新数据可用于优化计划，将当前的线性方法转变为更连续的过程，其中计划以迭代方式创建和完善。

然而，规划只是任务周期的一个元素（见图5）。类似于规划的集成方法可以应用于任务执行，其中规划过程的结果是基于任务期间可用的新数据进行持续、循环优化的起点。这可能涉及主要计划的局部优化、切换到备用计划或创建新的全局计划。甚至可以设想，规划阶段和执行阶段之间的区别将变得模糊，飞行中重新规划将成为可能，甚至可能成为必要，以便能够动态响应任务期间出现的新威胁和机会。当然，限制条件将会不同，例如，起飞后更换武器载荷可能很困难，但今天在规划可用时间与任务计划的稳健性之间进行权衡是必须做的。新技术，如IMPACT系统，可能会延长起飞前的可用时间，而像“虚拟座舱”这样的系统可用于任务演练。

未来的一个关键要求是覆盖整个任务周期的信息闭环。任务计划和基础信息应在飞行前和飞行中可用。执行任务会产生数据——包括对手的反应——这些数据应能毫不费力地获取，以便导出用于任务期间以及任务汇报时的新信息。任务汇报不仅应向参与的机组人员提供洞察，还应作为任务分派的输入。任务分派应始终考虑最新信息，无论是通过执行任务获得还是通过其他方式获得。带有基础信息流的任务分派进入地面规划阶段，依此类推。

这样的任务周期本质上将更具动态性，不仅是在任务执行期间。技术应支持数据收集和分析，甚至支持计划制定。尽管乍一看这可能是一个诱人的前景，因为它允许在任务开始和任务期间始终拥有最新的计划，但出现的一个关键挑战是让参与执行任务的机组人员能够理解过程和计划。支持这些动态任务周期的工具阐明结论和建议的能力，将是最终用户接受并最终是工具成功的关键。

5.0 结论性意见

越来越多的数据可用作任务规划过程的输入。然而，更多数据并不会自动产生更好的任务计划。规划期间时间已经非常紧张，更多数据意味着在处理、转化为信息以及最终被相关人员理解方面需要付出更多努力。这种相互矛盾的条件，即“第22条军规”，难以打破，但IMPACT项目中开发的集成规划环境旨在通过支持相关人员和他们使用的系统之间的无缝协作来实现这一目标。

IMPACT系统由一个人机界面应用层、一个传输层和一个支持服务层组成。应用层包括传统的基于屏幕的界面和一个增强现实环境，并提供与信息交互的手段。人机界面从而在迭代构建任务计划的过程中支持团队协作。数据集成与生成计划建议的算法相结合，为更多迭代规划提供了潜力，可能有助于早期发现瓶颈并延长任务规划和演练的可用时间。通过不断更新新信息，与仅使用智能规划工具相比，该系统可以更好地支持用户：整体大于部分之和。

然而，任务周期包含比任务规划更多的元素。为了预测未来任务，信息闭环应覆盖完整的任务周期，使其本质上更具动态性。一个重要的挑战是让机组人员保持在循环中：系统建议的过程和计划应能为涉及的机组人员所理解。因此，必须通过强烈涉及最终用户的概念开发与实验方法来验证此类概念及伴随的人机界面。

附录 A. 参考文献