用于防御FPV无人机之装甲装备保护的动能拦截机器人综合体（C-UAS）最优架构研究及技术可行性论证

在廉价FPV无人机大规模应用的现代战场环境下，传统装甲装备防护手段显示出效能不足。本报告旨在全面研究并论证主动动能防护机器人综合体（反无人飞行器系统，C-UAS）的架构。

本报告依次探讨威胁的作战战术背景，对可能的打击手段进行比较分析，论证机电平台、传感器组合及计算架构的设计方案。特别关注目标检测、跟踪与拦截的软件算法，以及系统集成至平台和经济性等问题。

工作成果为详细的技术经济模型——一种紧凑、高速的自主模块，能够实时探测、跟踪并在FPV无人机接近被保护目标时予以击落，在无需乘员干预的情况下完成“探测-打击”闭环。

1.1. 战场转型与传统防护的危机

现代低强度冲突的特点是向不对称、分布式和机器人化作战模式转变。FPV无人机，最初为民用竞速设备，已转变为能够对装甲装备（AFV）的关键部位（发动机、炮塔、车载电子设备、装甲薄弱的顶部投影区）实施精确打击的高精度武器。

1.2. 目标特性：FPV无人机的运动学与物理特性

为设计有效的拦截综合体，需对典型目标特性进行详细分析。FPV无人机因以下一系列特性而成为难以打击的目标：

• 高速度: 80–140 公里/小时 (22–39 米/秒)。
• 极小的雷达截面积: 尺寸 300x300x150 毫米，碳纤维骨架。
• 高机动性与加速度: 能够急剧改变速度矢量。
• 复杂的声学和热学特征: 低功率无刷电机。
• 极低飞行高度: 在超低空（2–10 米）活动，利用地形起伏。

对系统设计的启示： 需要一套探测系统，能够在确保平台转动、捕获、跟踪及射击所需时间窗口的距离上发现低可视度目标。系统总反应时间（OODA循环）应少于2秒。

2.1. 比较分析：线膛武器 vs 滑膛武器

分析表明，对于在机动平台上受质量、尺寸和后坐力限制的条件下，打击小型、高机动性目标的任务，使用12号口径弹药的滑膛武器是最优选择。

2.2. 12号口径弹药类型分析

对各种滑膛枪弹药类型的研究确定了打击无人机最有效的弹药。

结论： 装有1号霰弹（4.0 毫米）的12号口径弹药在80米距离内，其散布密度、单个弹丸保持的动能以及适用于带弹匣供弹的自动化系统之间取得了最佳平衡。

2.3. 武器平台选择

基于上述分析，选择12/76口径、可实现弹匣供弹（弹鼓或盒式弹匣，5-10发）的半自动卡宾枪/霰弹枪作为基础平台。标准包括：不同姿态下自动机构的可靠性、与多种弹药的兼容性、用于与摇摆平台集成的标准接口（皮卡汀尼导轨）。

3.1. 驱动分析：速度与力矩问题

机电一体化的关键任务是提供超过目标角速度的瞄准速度。对于从100米距离攻击的FPV无人机，平台所需角速度可达2 弧度/秒 (~115°/秒)。

3.1.1. 步进电机

优势在于定位精度高、控制简单。缺点：高速下力矩急剧下降、共振现象和丢步。不适用于高动态跟踪。

3.1.2. 伺服驱动器与谐波减速器

带减速器的商用伺服驱动器（例如基于Harmonic Drive）可在紧凑尺寸下提供高力矩。问题：减速器带来回差，降低目标保持和跟踪精度，并产生机械损耗。

3.1.3. 直驱无刷电机

针对高精度、高速度瞄准任务的最优解决方案。 取消减速器消除了回差、机械损耗并提高了可靠性。现代无减速力矩电机提供极高的动态性能、精度和过载能力。需要应用高力矩电机和复杂的控制算法（磁场定向控制，FOC）。

3.2. 后坐力缓冲系统

为保持连发射击精度及射击后快速重新瞄准能力，需要主动或被动后坐力缓冲系统。建议方案：武器与平台连接处的弹性阻尼元件组合（被动缓冲）结合基于加速度计数据的驱动预补偿算法（主动稳定）。

4.1. 边缘人工智能硬件平台

视频流处理、神经网络检测与跟踪算法执行、弹道计算和驱动器控制必须由系统在板上实时完成。需要具有高整数运算性能和高能效的平台。

选择： NVIDIA Jetson Orin Nano 模块在性能、功耗、现有开发工具（JetPack SDK, TensorRT, DeepStream）以及外设支持方面提供了最佳平衡。

4.2. 光学系统

主要传感器 — 广角（水平视角≥90°）可见光相机，带全局快门（非滚动快门），用于在目标接近时进行探测。分辨率1920x1200，帧率不低于60 FPS。此外，为精确跟踪和测距，可采用安装在独立伺服平台上的窄角变焦相机或立体相机。

4.3. 射频目标指示

为缩短反应时间并在目标进入摄像头视野前即发现无人机，建议使用无源无线电测向仪。该子系统扫描900 MHz、1.2 GHz、2.4 GHz、5.8 GHz频段（典型的FPV控制和视频传输频率），确定信号源方向，并将方位角和俯仰角数据传递给主光学系统，以便进行预转向。

5.1. 检测：YOLO神经网络

为检测小型快速目标，使用优化版的YOLO（You Only Look Once）神经网络架构，例如YOLOv8n或专门训练的YOLO-Fastest。模型在包含数千张不同角度、不同天气条件和对比背景下FPV无人机图像的数据集上进行训练。推理在TensorRT上运行以获得最大速度（目标 > 30 FPS）。

5.2. 跟踪与预测：卡尔曼滤波器

检测后，目标被传递给跟踪算法。扩展卡尔曼滤波器用于估计目标状态向量（像素坐标和角度坐标下的位置、速度、加速度），过滤检测噪声，并预测弹丸飞行时间内目标的位置。

5.3. 弹道计算器与提前量计算

基于预测的目标坐标、所选弹药的已知弹道特性（霰弹初速、弹道阻力系数）以及当前气象条件（温度、气压、风速，通过手动输入或气象传感器引入系统）计算含提前量的瞄准点。计算通过数值方法进行，考虑霰弹速度下降的非线性。

5.4. 控制：视觉伺服

为实现精确瞄准，采用视觉伺服方法（基于视觉反馈的控制）。该算法持续计算目标在画面中的当前位置与瞄准标线中心之间的误差，将此误差转换为摇摆平台驱动器的控制电压。这使得系统不仅能“追赶”目标，还能实时补偿其机动。

6.1. 能源供应与布置

该综合体设计为自主模块，布置在装甲装备的炮塔或车体上。电力通过转换器由车载电网（24/28 V）提供。目标样机质量不应超过50公斤，以确保对底盘的可接受负载并可由乘员安装。

6.2. 工作模式

• 自主模式: 无需操作员参与，完成完整的探测与打击循环。主要模式。
• 手动模式（超驰控制）: 操作员通过控制台或平板电脑查看摄像头视频流，可选择目标、取消攻击或手动射击。
• 警戒模式: 系统进行全景环形监视，检测并分类目标，但在无命令情况下不开火。

6.3. 战争经济学

关键方面。 一架FPV自杀式无人机的成本约为300至1000美元。一发12号口径弹药的成本约为1-5美元。即使命中概率P_hit = 0.7，压制由10架无人机组成的蜂群攻击，在经济上也比损失一台价值200万美元以上的装甲装备划算数个数量级。该系统在成功防御第一次攻击后即可回本。