1 介紹

反坦克導(dǎo)彈是旨在摧毀重型裝甲坦克和車輛的武器，有多種形式，從便攜式肩扛式導(dǎo)彈到更大的三腳架式武器，也可以安裝在車輛上。此外，這些強(qiáng)大的便攜式反坦克導(dǎo)彈使步兵能夠在戰(zhàn)場上從遠(yuǎn)距離干掉坦克。傳統(tǒng)的第一代武器，如反坦克RPG，精度和射程有限，精確射程僅為100 m。像標(biāo)槍這樣的第三代武器也很昂貴，并且受到電子干擾的影響，射程只有4公里（輕量級CLU），成本為249,700美元（僅輕量級CLU）。為了提高反坦克導(dǎo)彈的性能，它們需要通過結(jié)合人工智能技術(shù)（如物體檢測模型和計(jì)算機(jī)視覺機(jī)制）變得智能、自主、廉價(jià)并具有更遠(yuǎn)的射程。

1,1 反坦克導(dǎo)彈

反坦克導(dǎo)彈（ATGM）系統(tǒng)旨在打擊和摧毀重型裝甲坦克和其他裝甲車輛。這些系統(tǒng)的大小各不相同，包括可以由一名士兵攜帶的肩扛式武器、需要小隊(duì)或團(tuán)隊(duì)攜帶和射擊的大型武器，以及安裝在車輛上的導(dǎo)彈。具有大型彈頭的便攜式ATGM系統(tǒng)的發(fā)展使步兵有能力從遠(yuǎn)處擊敗裝甲坦克。第一代便攜式ATGM系統(tǒng)是手動(dòng)或半自主控制的。手動(dòng)系統(tǒng)要求操作員將導(dǎo)彈引導(dǎo)到目標(biāo)，而半自動(dòng)系統(tǒng)要求操作員將瞄準(zhǔn)具保持在目標(biāo)上直到撞擊，并通過電線、無線電或激光標(biāo)記向?qū)棸l(fā)送制導(dǎo)命令。圖 1 顯示了俄羅斯第一代 9M133 短號(hào)反坦克導(dǎo)彈。第三代反坦克導(dǎo)彈系統(tǒng)，如標(biāo)槍，使用導(dǎo)彈前部的熱導(dǎo)引頭進(jìn)行制導(dǎo)，并且是“即發(fā)即棄”，這意味著一旦確定了目標(biāo)，導(dǎo)彈在飛行過程中不需要進(jìn)一步的操作員輸入。即發(fā)即棄系統(tǒng)允許操作員在射擊后撤退，從而降低他們的脆弱性。這些系統(tǒng)的便攜性使步兵能夠快速改變位置，這在城市戰(zhàn)斗中是一個(gè)優(yōu)勢。然而，由于運(yùn)輸頻繁，這些系統(tǒng)更容易受到損壞。ATGM機(jī)身或控制表面的損壞可能會(huì)影響其性能，因?yàn)樾枰軅鞲衅骱椭茖?dǎo)來發(fā)射這些系統(tǒng)[1]。

第三代 ATGM 如圖所示。2.這一代ATGM有兩種類型的折疊鰭片：前鰭片和后鰭片。前鰭是靜態(tài)的，而后鰭是可移動(dòng)的。除了制導(dǎo)和控制系統(tǒng)外，這些反坦克導(dǎo)彈還包括助推火箭部件、火箭維持器、主彈頭和前體彈頭以及紅外導(dǎo)引頭或相機(jī)[2]。

標(biāo)槍武器系統(tǒng)是一種便攜式，即發(fā)即棄的反坦克導(dǎo)彈系統(tǒng)，由兩部分組成：指揮發(fā)射單元（CLU）和包裹在碳纖維發(fā)射管中的導(dǎo)彈。發(fā)射管保護(hù)導(dǎo)彈免受環(huán)境影響并提供電氣連接。該導(dǎo)彈有一個(gè)直徑為5英寸的機(jī)身和八個(gè)中體機(jī)翼，以及后部的四個(gè)控制鰭，由連接到執(zhí)行器的樞軸臂控制。導(dǎo)彈前部的導(dǎo)引頭使用紅外線將導(dǎo)彈引導(dǎo)至目標(biāo)，自動(dòng)駕駛儀存儲(chǔ)在CLU中。操作員可以在頂部攻擊或直接攻擊軌跡之間進(jìn)行選擇，頂部攻擊軌跡是默認(rèn)的，也是最常用的。標(biāo)槍的低速生產(chǎn)始于1996年，并于1997年首次部署，在伊拉克自由行動(dòng)期間被廣泛使用。沖突結(jié)束后，許多導(dǎo)彈被送回倉庫。圖 3 顯示了標(biāo)槍火箭。反坦克制導(dǎo)導(dǎo)彈（ATGM）的飛行初始階段稱為預(yù)制導(dǎo)，發(fā)生在發(fā)射發(fā)動(dòng)機(jī)點(diǎn)燃之前。在此階段，系統(tǒng)在繼續(xù)之前檢查導(dǎo)彈與發(fā)射點(diǎn)是否保持安全距離。6自由度仿真通過設(shè)置初始速度和歐拉角來模擬預(yù)制導(dǎo)。下一階段稱為爬升，其中導(dǎo)彈以恒定速率上升，直到達(dá)到 120 m 的高度或其視線 （LOS） 接近其最大射程。第二種情況僅在瞄準(zhǔn)近距離物體時(shí)發(fā)生，即導(dǎo)彈在達(dá)到 120 m 之前進(jìn)入終端制導(dǎo)。如果高度達(dá)到 120 m 而不符合 LOS 標(biāo)準(zhǔn)，則導(dǎo)彈將進(jìn)入高度保持模式。當(dāng)導(dǎo)彈在高度保持模式下接近目標(biāo)時(shí)，導(dǎo)引頭角變得越來越負(fù)。然后，當(dāng)導(dǎo)引頭角度超過其負(fù)極限時(shí)，導(dǎo)彈從高度保持過渡到終端制導(dǎo)。在終端制導(dǎo)過程中，導(dǎo)彈的軌跡被調(diào)整為通過保持恒定的導(dǎo)引頭角度來攔截目標(biāo)。圖 4 顯示了先前定義的標(biāo)槍軌跡的視覺描述 [3]。

第一代反坦克導(dǎo)彈的射程有限，需要操作員將瞄準(zhǔn)目標(biāo)直到撞擊。操作員必須具備一定的技能才能正確執(zhí)行這項(xiàng)任務(wù)，從而危及他們的生命。相比之下，第三代反坦克導(dǎo)彈使用激光和電光圖像導(dǎo)引頭等現(xiàn)代技術(shù)將導(dǎo)彈引導(dǎo)至目標(biāo)坦克，但受到電子干擾的影響并且價(jià)格昂貴，例如標(biāo)槍，其成本為 249,700 美元（僅限輕量級 CLU），射程有限為 4 公里。

使用視頻流和計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)定位目標(biāo)比使用有源傳感器便宜得多;例如，這里設(shè)計(jì)和建造的控制電路的成本約為 700 美元，而標(biāo)槍控制電路的成本為 249,700 美元（僅限輕量級 CLU）。因此，需要智能、射程廣、準(zhǔn)確的人工智能武器，以減少傷亡人數(shù)和對民用財(cái)產(chǎn)的破壞。此外，這些新的智能武器可能比現(xiàn)有武器更便宜，射程更大。

1,2 YOLO模型系列

對象檢測涉及在圖像中的特定對象周圍繪制邊界框，并為其分配類標(biāo)簽。最常用的對象檢測模型是基于區(qū)域的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（R-CNN）和You Only Look Once（YOLO）。R-CNN 更準(zhǔn)確，但速度較慢，而 YOLO 速度更快，可以實(shí)時(shí)進(jìn)行物體檢測。YOLO 家族由 Redmon 等人于 2015 年進(jìn)化而來。YOLO 利用所有最頂層的特征圖來預(yù)測置信度、多個(gè)類別和邊界框。

1.2.1 約洛

YOLO 模型將圖像作為輸入，并使用單個(gè)經(jīng)過端到端訓(xùn)練的 CNN。該模型預(yù)測每個(gè)邊界框的邊界框和類標(biāo)簽。YOLO 將輸入圖像劃分為單元格網(wǎng)格，每個(gè)單元格負(fù)責(zé)預(yù)測以該單元格為中心的對象。每個(gè)單元格預(yù)測多個(gè)邊界框和相應(yīng)的置信度分?jǐn)?shù)。然后，將類概率映射和帶有置信度的邊界框組合在一起，形成一組最終的邊界框和類標(biāo)簽。圖 5 說明了 YOLO 模型的預(yù)測 [4]。

1.2.2 約洛夫5

YOLOv5 于 2020 年 5 月 27 日由 Ultralytics LLC（美國加利福尼亞州洛杉磯）發(fā)布。它平衡了檢測精度和實(shí)時(shí)性能，檢測速度高達(dá)每秒 140 幀。重量輕，檢測精度高。YOLOv5 包括以下版本：YOLOv5s、YOLOv5l、YOLOv5x 和 YOLOv5m。YOLOv5s具有最佳的檢測速度和最小的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，但也具有最低的精度，如圖所示。6. 要使用 YOLOv5，需要通過提供與圖像同名a.txt注釋文件，將數(shù)據(jù)集更改為特定的注釋格式。此文件包含每行的注釋信息。完成注釋后，數(shù)據(jù)集將以 YOLO 格式導(dǎo)出，為每個(gè)圖像創(chuàng)建a.txt文件。在本例中，使用了 XML 格式，其中包含每個(gè)圖像中每個(gè)檢測到的對象的class_id和邊界框坐標(biāo)。然后將數(shù)據(jù)集分為大約500張俄羅斯坦克圖像的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和大約150張俄羅斯坦克圖像的驗(yàn)證數(shù)據(jù)集。最后，對YOLOv5模型進(jìn)行訓(xùn)練，并利用該模型進(jìn)行預(yù)測[5]。

本文旨在設(shè)計(jì)和構(gòu)建一種用于ATGM的寬范圍、智能和自主控制電路。該電路使用目標(biāo)檢測模型（如YOLOv5）檢測目標(biāo)坦克，然后使用計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)定位目標(biāo)并將導(dǎo)彈指向目標(biāo)。由于構(gòu)建的控制電路是智能和自主的，因此它是準(zhǔn)確的，從而減少了人員傷亡和對民用財(cái)產(chǎn)的損害。此外，這種設(shè)計(jì)的控制電路比標(biāo)槍和拉哈特導(dǎo)彈控制電路便宜得多。

阿拉伯?dāng)?shù)字 方法

本文利用了計(jì)算機(jī)視覺的以下基礎(chǔ)知識(shí)和原理。

2.1 極性幾何

極地幾何是兩個(gè)圖像之間的固有投影幾何，它不僅依賴于相機(jī)的相對姿態(tài)，還依賴于它們的內(nèi)部參數(shù)。它使用兩個(gè)具有通過基線連接的中心的攝像機(jī)。例如，在3D空間中的兩個(gè)視圖中，X點(diǎn)在第一個(gè)視圖的xl處成像，在第二個(gè)視圖中在xr處成像，其中xr是X點(diǎn)右側(cè)相機(jī)圖像中的相應(yīng)右點(diǎn)。

2,2 基本矩陣

{\text{x}}_{{\text{r}}}^{{\text{T}}} {\text{F x}}_{{\text{l}}} = \， 0，

(1)

xl是左側(cè) camara 中點(diǎn) X 的左圖像，Xr是點(diǎn) X 的右 camara 圖像中的相應(yīng)右點(diǎn)。

這個(gè)方程是基本矩陣，它指出將左側(cè)相機(jī)圖像中的一個(gè)點(diǎn)乘以基本矩陣并在右側(cè)相機(jī)圖像中找到相應(yīng)的點(diǎn)將導(dǎo)致零?；揪仃嚥东@兩個(gè)圖像中相應(yīng)點(diǎn)之間的關(guān)系。要求解這個(gè)方程，我們需要知道左點(diǎn)和相應(yīng)的右點(diǎn)。我們需要每對對應(yīng)點(diǎn)的一個(gè)方程，因此我們需要八個(gè)點(diǎn)來找到八個(gè)未知數(shù)，因?yàn)榭s放并不重要。這是一組齊次方程，F(xiàn)只能確定到尺度[7]。

2,3 歸一化八點(diǎn)算法

歸一化八點(diǎn)算法是計(jì)算基本矩陣的最簡單方法。它由 Longuet-Higgins 于 1981 年開發(fā)。歸一化八點(diǎn)算法的第一步是在準(zhǔn)備方程組之前對輸入點(diǎn)進(jìn)行歸一化。為了獲得穩(wěn)定的結(jié)果，在準(zhǔn)備線性方程之前，視圖中的點(diǎn)需要進(jìn)行簡單的變換（平移和縮放）。每個(gè)點(diǎn)都應(yīng)進(jìn)行平移和縮放，以便坐標(biāo)系的原點(diǎn)是參考點(diǎn)的質(zhì)心，√2 表示點(diǎn)到原點(diǎn)的均方根距離。圖 8 顯示了具有手動(dòng)匹配點(diǎn)的真實(shí)測試圖像。

2,4 計(jì)算基本矩陣在實(shí)踐中

圖 9 描述了基本矩陣方法的計(jì)算。它首先拍攝目標(biāo)坦克的兩張圖像，當(dāng)相機(jī)在運(yùn)動(dòng)時(shí)，為該目標(biāo)拍攝了兩張連續(xù)圖像。然后，對這些圖像進(jìn)行過濾以消除噪點(diǎn)或轉(zhuǎn)換為灰度。下一步是特征檢測過程，其中使用一種機(jī)制（如Harris、SIFT或ORB檢測器）檢測突出點(diǎn)。下一階段是特征匹配，其中使用特定機(jī)制（如 BF 匹配器）選擇兩個(gè)目標(biāo)圖像中的匹配點(diǎn)。下一步是對匹配點(diǎn)進(jìn)行歸一化，然后計(jì)算基本矩陣[8]。

2,5 三角測量

三角測量涉及找到空間中一個(gè)點(diǎn)的三維坐標(biāo)，給定其兩個(gè)已知的圖像坐標(biāo)，由具有已知校準(zhǔn)和姿勢的相機(jī)拍攝。圖 10 說明了空間 x 中的三個(gè)世界點(diǎn)，其中第一個(gè)相機(jī)中點(diǎn) x 的圖像位于 y1，同一點(diǎn) x 位于第二個(gè)相機(jī)中的 y2。兩條光線 y1o1 和 y2o2 的交點(diǎn)決定了點(diǎn) x 的位置。在 3D 中，由于相對方向不完美或相應(yīng)點(diǎn)不完全匹配，光線可能不會(huì)相交。

第二個(gè)控制電路由以下組件組成：

1. 1

   NVIDIA Jetson TX2 開發(fā)套件

2. 2

   四臺(tái)伺服電機(jī)

3. 3

   四個(gè)控制界面

4. 4

   PCA 9685 電機(jī)驅(qū)動(dòng)器

5. 5

   平移和傾斜攝像機(jī)

6. 6

   樹莓派 4 微控制器

7. 7

   顯示器

兩個(gè)控制電路的工作原理如下：NVIDIA Jetson TX2 開發(fā)者套件的相機(jī)連續(xù)拍攝了兩張目標(biāo)坦克的圖像。然后，YOLOv5模型檢測到這個(gè)目標(biāo)坦克，之后主程序從一臺(tái)相機(jī)接收到兩個(gè)圖像來計(jì)算基本矩陣。通過檢測目標(biāo)坦克的兩張圖像中的特征來確定基本矩陣。使用ORB檢測器檢測每張圖像中的特征，并使用BF匹配器匹配目標(biāo)圖像中的常見特征。然后，提取這些匹配特征的坐標(biāo)并歸一化。下一步是使用基本矩陣和三角測量方法來確定匹配點(diǎn)的三維坐標(biāo)。然后，使用這些坐標(biāo)來計(jì)算這些匹配點(diǎn)之一與 x 軸、y 軸和 z 軸形成的角度。最后，計(jì)算出的角度用于將控制控制面的伺服電機(jī)移向目標(biāo)罐。只要ATGM向目標(biāo)坦克移動(dòng)，這個(gè)過程就會(huì)不斷重復(fù)。圖12描述了構(gòu)建的仿真電路，圖12所示。圖13示出了在這些控制電路上運(yùn)行的程序的流程圖。

3 結(jié)果

本文的目的是設(shè)計(jì)和構(gòu)建一種范圍廣泛、智能和自主的反坦克控制電路，該電路使用目標(biāo)檢測模型和計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)將反坦克導(dǎo)彈轉(zhuǎn)發(fā)給目標(biāo)坦克。這是通過構(gòu)建控制電路并應(yīng)用Suliman算法實(shí)現(xiàn)的，如下所示。使用了T90俄羅斯玩具坦克。NVIDIA Jetson TX2 開發(fā)者套件的相機(jī)連續(xù)拍攝了兩張目標(biāo)坦克的圖像。然后，第一步是目標(biāo)檢測，其中 YOLOv5 模型檢測到目標(biāo)坦克，如圖所示。14 和 15.

YOLOv5 模型在 0.4 秒內(nèi)檢測到目標(biāo)坦克，而 YOLOv2 模型在 1.1 秒內(nèi)檢測到目標(biāo)坦克。此外，NVIDIA TX2 板的掩碼 RCNN 非常慢。

第二步是特征檢測過程，其中使用檢測器（例如Harris，SIFT或ORB檢測器）檢測突出點(diǎn)。下一階段是特征匹配，其中兩個(gè)圖像中的匹配點(diǎn)通過特定機(jī)制（例如BF匹配器）進(jìn)行選擇，如圖所示。16. 然后，下一階段是提取這些匹配點(diǎn)的坐標(biāo)，如圖所示。17. 接下來是匹配點(diǎn)的歸一化。換言之，對匹配點(diǎn)進(jìn)行平移和縮放，因此這些匹配點(diǎn)的質(zhì)心是坐標(biāo)系的原點(diǎn)。

此外，匹配點(diǎn)與原點(diǎn)之間的距離應(yīng)等于 √2。如圖所示。18. 下一階段是使用八點(diǎn)算法計(jì)算基本矩陣，如圖所示。19.

然后，使用棋盤方法確定相機(jī)校準(zhǔn)矩陣，如圖所示。20.

然后計(jì)算基本矩陣，因?yàn)榛揪仃嚨扔诨揪仃嚦艘韵鄼C(jī)矩陣，如圖所示。21.

使用三角測量方法，計(jì)算匹配點(diǎn)的三維坐標(biāo)，如圖所示。22.

下一步是選擇其中一個(gè)匹配點(diǎn)，并使用三角公式計(jì)算該點(diǎn)與 x 軸、y 軸和 z 軸形成的角度，如圖所示。23. 最后，這些角度用于將伺服電機(jī)移向目標(biāo)坦克。只要導(dǎo)彈向目標(biāo)坦克移動(dòng)，這種方法就會(huì)反復(fù)執(zhí)行。

使用了具有兩個(gè)伺服電機(jī)的平移和傾斜相機(jī)。該相機(jī)可以沿 x 軸和 y 軸移動(dòng)。此平移和傾斜攝像機(jī)的伺服電機(jī)連接到 PCA 9685 電機(jī)驅(qū)動(dòng)器，該電機(jī)驅(qū)動(dòng)器連接到 NVIDIA Jetson TX2 開發(fā)套件。首先，NVIDIA Jetson TX2 開發(fā)者套件的攝像頭拍攝了目標(biāo)坦克的視頻，然后 YOLOv5 檢測到了坦克。其次，使用目標(biāo)坦克的兩張圖像，使用基本矩陣和三角測量方法反復(fù)確定其位置。然后，利用計(jì)算出的x角和y角將平移和傾斜相機(jī)的伺服電機(jī)指向目標(biāo)罐體。此外，這款平移和傾斜相機(jī)連接到Raspberry Pi 4微控制器，該微控制器連接到顯示器。如果目標(biāo)在顯示屏上可見，則平移和傾斜相機(jī)正確指向目標(biāo)。因此，位置確定方法是正確的。因此，使用目標(biāo)檢測模型來檢測目標(biāo)坦克，并使用基本的矩陣和三角測量技術(shù)來確定坦克的位置，從而產(chǎn)生了準(zhǔn)確且廉價(jià)的自主ATGM控制電路。

該系統(tǒng)還安裝在反坦克導(dǎo)彈上，在室內(nèi)進(jìn)行了測試，工作方式如下。NVIDIA Jetson TX2 開發(fā)者套件連接到連接到四個(gè)伺服電機(jī)的 PCA 9685 電機(jī)驅(qū)動(dòng)器。這些伺服電機(jī)連接到四個(gè)控制面。首先，NVIDIA Jetson TX2 開發(fā)者套件的攝像頭拍攝了目標(biāo)坦克的視頻，然后 YOLOv5 檢測到了坦克。其次，重復(fù)使用目標(biāo)坦克的兩張圖像，使用基本矩陣和三角測量方法確定其位置。然后，使用計(jì)算出的 x 和 y 角旋轉(zhuǎn)伺服電機(jī)，從而將控制面移向目標(biāo)罐。

當(dāng)目標(biāo)坦克移動(dòng)到另一個(gè)位置時(shí)，NVIDIA Jetson TX2 開發(fā)者套件的攝像頭拍攝了另一個(gè)視頻，并重新計(jì)算 x 角和 y 角以旋轉(zhuǎn)伺服電機(jī)，隨后將控制面移向目標(biāo)坦克。因此，位置確定方法是正確的，系統(tǒng)工作正常。

因此，僅使用兩個(gè)連續(xù)的圖像并應(yīng)用計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)，例如極地幾何、特征檢測、特征匹配、基本矩陣和三角測量方法，我們就能夠確定目標(biāo)坦克的位置，并將導(dǎo)彈指向它進(jìn)行破壞。

4 討論

本文提出了智能武器設(shè)計(jì)和構(gòu)建的突破性進(jìn)展。本研究設(shè)計(jì)并構(gòu)建了一種用于大范圍、智能和自主ATGM的控制電路。使用目標(biāo)檢測模型和計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)來設(shè)計(jì)和構(gòu)建該控制電路。此外，智能和自主的反坦克導(dǎo)彈不僅降低了這些導(dǎo)彈的成本，而且還提高了精度并將射程增加到50公里以上。因此，受害者人數(shù)和民用建筑的破壞應(yīng)該減少。與 FGM-148 標(biāo)槍的控制電路相比，F(xiàn)GM-148 標(biāo)槍的射程為 4 公里（輕量級 CLU），成本為 249,700 美元（僅輕量級 CLU），這種智能自主控制電路的成本約為 700 美元。此外，F(xiàn)GM-148標(biāo)槍使用紅外導(dǎo)引頭跟蹤目標(biāo)坦克，而這里介紹的智能控制電路使用視頻幀、物體檢測模型和計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)。但是，對象檢測模型在大約半秒的時(shí)間內(nèi)執(zhí)行。因此，該模型只執(zhí)行了一次，而計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)只要導(dǎo)彈向目標(biāo)坦克移動(dòng)，就會(huì)重復(fù)執(zhí)行。此外，異常值要素可能導(dǎo)致位置不正確。

此外，該系統(tǒng)依靠目標(biāo)坦克的兩張清晰圖像來確定其位置，但在霧或雨等惡劣條件下可能無法工作。但是，可以使用濾鏡來增強(qiáng)圖像。

此外，立體相機(jī)應(yīng)用于長距離，以避免單個(gè)相機(jī)造成的延遲（表1）。

在這個(gè)時(shí)代，先進(jìn)技術(shù)被用來制造能夠精確、遠(yuǎn)距離擊中目標(biāo)的高效、自主的武器。

5 結(jié)論

反坦克導(dǎo)彈通常用于世界各地的沖突中，以保護(hù)國家并摧毀敵方坦克和重型車輛。然而，像 FGM-148 標(biāo)槍這樣的當(dāng)前 ATGM 射程有限且價(jià)格昂貴。像9M133短號(hào)這樣的傳統(tǒng)導(dǎo)彈缺乏精確度，射程也有限。為了改進(jìn)ATGM，使用目標(biāo)檢測模型（如YOLOv5和計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)）設(shè)計(jì)了智能和自主控制電路。這些智能、自主和精確的反坦克導(dǎo)彈更便宜，射程更廣，從而減少了人員傷亡和對民用財(cái)產(chǎn)的損害。這是智能武器的時(shí)代，它利用先進(jìn)技術(shù)制造出高效且具有成本效益的武器。