防攻击无人机群的作战计划模拟

2018年在韩国平昌举行的冬季奥林匹克运动会进行了令人眼花light乱的灯光表演,震惊了世界,这些灯光表演由破纪录的1,218架无人机组成,所有飞机都和谐地跳舞。在国防部国防部),但该显示器激发了人们对反群策略研究的兴趣,因为无人机和群策略可以在所有作战领域中应用。

攻击无人机

通过国防部向海军研究生院提供的资金(NPS),教授 艾萨克·卡米纳安倍·克拉克 将领导反群分析工具箱的开发。该程序受NPS支持’机器人与无人系统教育与研究财团(CRUSER),直接响应“舰队和部队”研究需求的小组。

这项工作是建立在海军研究办公室(ONR)科学自主计划。它启用了Kaminer’的小组建立了一个多大学,多年的努力,以开发一个作战计划模拟来防御攻击的无人机群。

“We’重新寻找数学表示形式或框架,以用于尽可能准确地对这些情况进行建模,” Kaminer explains.

添加有关真实威胁的输入

他们的项目涉及与海军陆战队系统司令部(MCSC),计划执行办公室(聚醚)陆地系统和地面防空(坏蛋)添加有关实际威胁的输入。

卡米纳(Kaminer),曾在机械和航空航天工程(MAE)部门在过去的十年中一直致力于不确定性参数最优控制的研究,这是一种数学理论,为研究群对群作战提供了分析基础。

在物理系任教的克拉克(Clark)对这个项目较新。他专门研究软物质,研究的是由许多固体物体组成的系统之间如何相互作用(想像一堆沙子,每个谷物将其推向其邻域)。为了对所有这些对象的行为进行建模,Clark及其在软物质领域的同事使用了离散元素方法(DEM)模拟。在这些模拟中,计算机有时需要很长时间才能确定每个沙粒之间的相互作用。

同样,一群人是一组为了实现相同目标而同步工作的人,但是它可以由数十个或数千个相互交互的个体代理组成。如今,大多数蜂群战术都涉及自动驾驶汽车(AV)和人工智能(AI),但蜂群也是由载人车辆进行的。

几个国家已经开发了这种技术来攻击无人机群,这些无人机群可以从地面或水下发射系统中射向空中。 NPS’自己的先进机器人系统工程实验室(ARSENL)进行了大量的无人机研究和实验,包括创下多年前同时发射和飞行50架无人机的纪录。

可以通过跟随一个或多个领导者来指挥群,并且这些领导者可以物理存在或虚拟存在。而且,命令逐渐变得更加高级,并且能够适应变化。那里’还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,因为要花费每个代理采取所有可能途径的时间。

贡献专家

Kaminer和Clark已与其他NPS和学术同事一起加入–博士NPS的魏康,约翰尼斯·罗伊塞特(Johannes Royset)和肖恩·克拉格隆德(Sean Kragelund)德克萨斯大学圣安东尼奥分校的克莱尔·沃尔顿博士;和 气功博士 来自UC Santa Cruz–查找所有不同情况的数学表示。

Clark带来了他的专业知识,可以更快,更高效地进行仿真。在各自大学的数学系任教的Kang和Gong帮助提供了这些算法的理论基础。

Gong设计了用于大规模优化的算法,而Kang带来了他在可观察性数学理论方面的专业知识,该理论探讨了一个系统可以如何确定系统的内部工作情况。’对系统外部观察的理解’s behavior.

“您可以查看速度和位置,并根据推断出领导者所在的位置以及他们遵循的协调策略,” Kang explains.

在运营研究部任教的Royset带来了他对随机和确定性优化的理解,或者在随机或预先编程的业务代表的情况下如何最有效地利用资源。此外,Walton和Kragelund像Kaminer一样,带来了更多关于最佳控制理论的经验和理解。

MAE系的研究教授Kragelund具有多年构建和编程群体可能使用的自动机的经验。他和Kaminer参与了NPS自主车辆研究中心(CAVR)。

在过去五年中一直在CAVR上进行研究的沃尔顿现在正在为该团队建立一个额外的实验室,以供UTSA使用,该实验室将为数百个机器人的群体实验提供测试平台。 NPS应届毕业生Theodoros Tsatsanifos也通过他的热情和高超的技艺为这项工作做出了广泛的贡献’s thesis work.

建立最佳策略的“剧本”

该小组将使用优化协议来构建“playbook”针对各种情况的最佳策略。他们采用了最佳控制的数学理论,将不确定性纳入其中,这意味着他们在为未知因素留有余地的同时仍向官员提供决策反馈。

“我们希望建立一个框架,以使用任何特定种类的武器能力对任何特定种类的无人机建模,并且还包括其他一些陆基武器,” Clark explains. “然后,我们可以希望只更改几行代码,并且仍然可以在整个框架上进行操作。”

这需要算法的确定性相结合,告诉无人机该做什么和随机性,这是由于不完全了解敌方无人机将做什么。数学也必须考虑损耗的性质– agents dying –以及无人机应如何适应这一新现实。

“It’真的很难知道当你’面对大规模的对抗群攻击,” Kaminer says.

但是那’s where the team’的算法可以帮助测试现有的模拟器的有效性,并向该领域的领导者传达如何最好地解决对抗性无人机袭击的问题。

到目前为止,他们的算法都显示出了希望,但是’有很多工作要做。

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