מאת: יוחאי שויגר

חברת אינוויז (Innoviz) הודיעה השבוע על שיתוף פעולה נוסף בתחום מערכות ההגנה מפני רחפנים (Counter-UAS), הפעם עם חברת AeroNous הישראלית, המפתחת פלטפורמת שליטה ובקרה (C2) פתוחה להגנה על תשתיות, מתקנים ואתרים אסטרטגיים. במסגרת שיתוף הפעולה תשולב טכנולוגיית ה-LiDAR של אינוויז במערכת השליטה של החברה כדי לשפר את יכולות ה-Real-Time Localization – איכון תלת־ממדי מדויק של מטרות אוויריות בזמן אמת. זוהי לכאורה עוד הודעה על שילוב טכנולוגי, אך כאשר בוחנים אותה לצד סדרת ההכרזות האחרונות של החברה, מתגלה תמונה רחבה הרבה יותר על האופן שבו משתנה כיום הארכיטקטורה של מערכות ההגנה מפני רחפנים.

ההכרזה מצטרפת לשורת שיתופי פעולה שעליהם דיווחה אינוויז בשבועות האחרונים. חברת Regulus משלבת את הליידאר שלה לשיפור המעקב אחר רחפנים בסביבות מורכבות; Givon Defense משתמשת בו לשיפור יכולות Precision Localization; Cogniteam משלבת אותו במודול AI חדש לסיווג מטרות אוויריות; וכעת גם AeroNous מחברת אותו לפלטפורמת C2 פתוחה. למרות שמדובר בשותפים שונים ובמערכות שונות, כמעט כל ההודעות משתמשות באותם מושגים: Localization, Perception, 3D Spatial Awareness, Classification ו-Situational Awareness. המכנה המשותף הזה מרמז על שינוי עמוק יותר מהכניסה של אינוויז לשוק הביטחוני – הוא משקף את הופעתו של דור חדש של מערכות Counter-UAS.

מגילוי נקודתי למערכת תפיסה רב-חיישנית

עד לפני מספר שנים, מערכות נגד רחפנים נבנו בדרך כלל סביב חיישן מרכזי אחד. לעיתים היה זה מכ"ם שסיפק גילוי ראשוני, לעיתים מצלמות אלקטרו־אופטיות, ולעיתים מערכות RF שזיהו את הקשר בין הרחפן למפעיל. לאחר הזיהוי הופעל אמצעי השיבוש או היירוט המתאים.

אולם שדה הקרב השתנה. רחפני FPV קטנים, רחפנים אוטונומיים שאינם משדרים כלל, נחילי רחפנים וטיסה בגובה נמוך בתוך סביבה עירונית הפכו את הגישה הזאת לפחות מספקת. האתגר כבר אינו רק לגלות שקיים אובייקט באוויר, אלא להבין במהירות ובדיוק מהו, היכן בדיוק הוא נמצא, לאן הוא נע, ומה צפוי להיות מסלולו בשניות הקרובות.

כתוצאה מכך, מערכות Counter-UAS מתחילות לאמץ ארכיטקטורה חדשה המזכירה מאוד את מערכות החישה של הרכב האוטונומי. במקום להסתמך על חיישן אחד, הן בונות שכבת Sensor Fusion המשלבת מספר מקורות מידע: מכ"ם מספק גילוי ראשוני וטווח; חיישני RF מזהים אותות תקשורת כאשר הם קיימים; מצלמות EO/IR מספקות מידע חזותי וסיווג; מערכות AI משלבות את הנתונים; ומערכת השליטה והבקרה מייצרת תמונת מצב אחת שעל בסיסה מתקבלות ההחלטות המבצעיות.

בתוך הארכיטקטורה הזאת, תפקידו של ה-LiDAR שונה מזה של שאר החיישנים. כמעט בכל ההודעות של אינוויז הוא אינו מתואר כחיישן Detection אלא כחיישן Localization ו-Perception. כלומר, הוא אינו נועד רק להצביע על קיומו של איום, אלא לספק את שכבת התפיסה המרחבית של המערכת.

הליידאר מוסיף מידע שאינו קיים בחיישנים האחרים: ענן נקודות תלת־ממדי של הסביבה, מיקום מדויק במרחב, מרחק, גובה, צורה ותנועה. מידע זה מאפשר לחשב את מיקומו המדויק של הרחפן ברמת דיוק גבוהה, לעקוב אחריו ברציפות, ולהזין את מערכת השליטה בנתוני מיקום עדכניים בזמן אמת. במקרה של Cogniteam, למשל, ענן הנקודות הזה אף משמש בסיס למודול AI המסוגל להבחין בין רחפן, ציפור או אובייקטים מעופפים אחרים ולהפחית התרעות שווא.

במובן הזה, ה-LiDAR הופך להיות שכבת ה-Perception של מערכת ה-Counter-UAS. הוא אינו מחליף את המכ"ם, המצלמות או חיישני ה-RF, אלא משלים אותם ומספק את המידע המרחבי שעליו נשענים אלגוריתמי המיזוג והמעקב. מעניין במיוחד לראות שרוב השותפים של אינוויז אינם מפתחים אמצעי יירוט. AeroNous, Cogniteam ו-Regulus בונות שכבות תוכנה, מערכות שליטה ובקרה או מנועי תפיסה. כלומר, מרכז הכובד של התחום עובר בהדרגה מהאפקטור עצמו אל שכבת התוכנה שמאחדת את כל החיישנים לכדי מודל אחיד של המרחב האווירי.

למה דווקא LiDAR – ומה הקשר לרכב האוטונומי?

הדמיון לעולם הרכב האוטונומי כמעט מתבקש. גם שם התברר לפני שנים שלא ניתן להסתמך על חיישן יחיד. מכ"ם מצטיין במדידת מרחק ומהירות אך מתקשה בזיהוי צורה; מצלמות מספקות מידע חזותי עשיר אך תלויות בתנאי תאורה; ו-LiDAR מוסיף מיפוי תלת־ממדי מדויק. כל המידע מוזן למנוע Sensor Fusion שמייצר מודל אחד של העולם, ועל בסיסו מתקבלות החלטות הנהיגה.

מערכות Counter-UAS מתחילות כיום לפעול באופן דומה מאוד. ההבדל הוא שבמקום לזהות הולך רגל או רכב, הן צריכות לזהות רחפן קטן, מהיר ולעיתים אוטונומי, הטס בין עצים, מבנים או קווי חשמל. גם כאן נדרשת תמונת עולם תלת־ממדית המתעדכנת עשרות פעמים בשנייה ומאפשרת לקבל החלטות בזמן אמת.

ייתכן שזו גם הסיבה לכך שטכנולוגיית ה-LiDAR של אינוויז משתלבת באופן טבעי במערכות הללו. במשך יותר מעשור פותחה הטכנולוגיה של החברה עבור אחד מיישומי התפיסה המורכבים בעולם – הרכב האוטונומי. מעבר לחומרה האופטית עצמה, החברה פיתחה מערך שלם של קושחה, עיבוד אות, עיבוד ענני נקודות, אלגוריתמי Perception ותוכנה המייצרים נתוני אובייקטים מדויקים בזמן אמת. במקום להעביר למערכת מיליוני נקודות לייזר גולמיות, ניתן להפיק מידע ברמת אובייקט – מיקום, מהירות וכיוון תנועה – המוכן לשילוב במערכות שליטה ובקרה.

גם ברמת החומרה יש לכך יתרון. חיישני הרכב של אינוויז תוכננו לעבודה רציפה בתנאי סביבה קשים, עם אמינות גבוהה, צריכת הספק נמוכה ועמידות בפני רעידות וטמפרטורות קיצון – מאפיינים החשובים גם במערכות ביטחוניות.

בסופו של דבר, סדרת ההכרזות האחרונה של אינוויז מלמדת פחות על שוק ה-LiDAR ויותר על הכיוון שאליו מתפתחות מערכות ההגנה מפני רחפנים. נראה שהדור החדש שלהן כבר אינו בנוי סביב חיישן אחד או סביב אמצעי יירוט בודד, אלא סביב שכבת תפיסה רב־חיישנית, שבה כל רכיב תורם חלק אחר של תמונת העולם. אם בעבר המטרה הייתה "לגלות רחפן", כיום המטרה היא לבנות מודל תלת־ממדי מדויק ומתעדכן של המרחב האווירי כולו – וה-LiDAR הופך בהדרגה לאחד המרכיבים המרכזיים בארכיטקטורה הזאת.