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美国海军为防御无人机蜂群作准备

发布日期:2020-12-15我要投稿我要评论
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美军第11装甲骑兵在加利福尼亚州欧文堡测试了40架无人驾驶飞机(美国陆军文件图片)

2018年韩国平昌冬奥会以惊人的灯光表演震惊世界,该表演由破纪录的1,218架无人驾驶飞机组成,所有飞机都和谐共舞。不过,在国防部(DOD)中,显示器激发了人们对反群战术研究的兴趣,因为无人机和群载战术可以在所有作战领域得到应用。

通过国防部提供给海军研究生院(NPS)的资金,艾萨克·卡米纳(Isaac Kaminer)教授和安倍·克拉克(Abe Clark)教授将领导反群分析工具箱的开发。该计划得到NPS机器人与无人系统教育与研究联盟(CRUSER)的支持,该组织直接响应舰队和部队的研究需求。这项工作是在海军研究办公室(ONR)自主科学计划资助的先前研究的基础上进行的。它使Kaminer的团队能够建立多所大学,多年努力,以开发可用于防御攻击性无人机群的作战计划模拟。

卡米纳解释说:“我们正在寻找能够尽可能精确地为这些场景建模的数学表示或框架。”

卡米纳在机械与航空航天工程(MAE)系任教,过去10年致力于不确定参数最优控制的研究,这是一种数学理论,为研究群对群的冲突提供了分析基础。

在物理系任教的克拉克是这个项目的新成员。他专门研究软物质,研究由许多固体组成的系统如何相互作用(想象一堆沙子,每一粒沙子相互推挤)。为了模拟所有这些物体的集体行为,Clark和他在软物质领域的同事使用离散元法(DEM)模拟。在这些模拟中,计算机有时要花很长时间来确定每一粒沙子之间的相互作用。

同样地,群是一群为了达到相同的目标而同步工作的个体,但它也可能是由数十个或数千个相互交互的个体代理组成的。目前的群体策略大多涉及自动车辆(AV)和人工智能(AI),但群体也由有人驾驶的车辆进行。

一些国家已经开发出了通过无人机群进行攻击的技术,无人机群可以从陆基或水下发射系统发射到空中。NPS自己的先进机器人系统工程实验室(ARSENL)已经进行了大量的无人机研究和实验,包括几年前创下了同时发射和飞行50架无人机的记录。

蜂群可以通过跟随一个或多个先导来引导,先导可以是实体的,也可以是虚拟的。慢慢地,命令变得更高级,能够适应变化。也有不同类型的飞行模式和不同的武器可能性。

考虑到如此多的变量,当前可用的预测软件包无法跟上,因为每个代理采取的所有可能途径可能需要一段时间。卡米纳和克拉克已经加入了其他几个NPS和学术同事——博士。魏康,Johannes Royset和Sean Kragelund在NPS;德克萨斯大学圣安东尼奥分校(UTSA)的克莱尔·沃尔顿博士;和加州大学圣克鲁兹分校的龚启博士一起寻找所有不同情况的数学表示。

克拉克带来了他在使模拟更快速、更有效方面的专长。康和龚在各自大学的数学系任教,他们为这些算法提供了理论支撑。龚为大规模优化设计算法,而康则带来了他在可观察性数学理论方面的专业知识,该理论研究的是一个系统的内部工作如何能被一个人对系统行为的外部观察的理解所决定。

“你可以看到速度和位置,根据你可以推断出领导者的位置以及他们遵循的协调策略,”康解释道。

Royset在NPS运筹学(OR)部门教书,带来了他对随机和确定性优化的理解,或如何在随机或预编程代理的情况下最有效地使用资源。此外,Walton和Kragelund带来了更多的经验和对最优控制理论的理解,如Kaminer。

Kragelund是MAE系的一名研究教授,他有多年构建和编程机器人群可能使用的那种自动机器的经验。他和卡米纳参与了NPS自动驾驶汽车研究中心(CAVR)的工作。沃尔顿在过去五年里一直在CAVR进行研究,现在他正在为UTSA的团队建立一个额外的实验室,这将为数百个机器人的群体实验提供一个测试平台。最近的NPS毕业生Theodoros Tsatsanifos也通过他的热情和硕士论文工作对这项工作做出了广泛的贡献。

该团队将使用优化协议构建针对不同类型场景的最佳策略的“剧本”。他们调整了最优控制的数学理论,将不确定性包括在内,这意味着他们在为不确定性留出空间的同时,仍然为官员的决策提供反馈。

克拉克解释说:“我们想建立一个框架,可以模拟任何特定类型的无人机和任何特定类型的武器能力,也包括一些其他的地基武器。”“然后我们希望只改变几行代码,我们仍然可以在整个框架上push play。”

丽贝卡·霍格(Rebecca Hoag)就职于大学通信学院的海军研究生院办公室。这篇文章由《美国海军新闻》提供,并在此以缩写形式转载。原件可能在这里找到。
 
本文链接:https://www.81uav.cn/uav-news/202012/15/72761.html
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