《基于半自动兵力系统和实验方法设计对机器人群的战术影响进行估计》阿拉巴马大学23页论文

军方正在开发自主机器人以执行侦察和监视等任务。其中一些机器人打算以群组形式运作。由于目前还没有可操作的机器人群，理论开发者最初将使用建设性的实体级战斗模型来开发和测试机器人群的战术。实验设计方法和1991年美军和伊拉克军队之间的东兴73号战役的回顾被用来校准一个半自动兵力系统。然后，校准后的作战模型被用来估计在该战役中进行侦察和监视的名义上的伊拉克机器人群的战术影响。校准确保了模型的参数是准确的，从而能够可靠地估计机器人群的战术影响。此外，实验设计方法对机器人群的效果与战斗人员的武器系统技术的相互作用进行了估计。模拟试验和统计分析表明，伊拉克机器人群的战术优势被美军的热成像仪所提供的优势掩盖了。然而，额外的试验表明，如果双方都只装备了光学瞄准器，机器人群向伊拉克部队提供的早期预警可能对战斗的结果产生重大影响。

图1. 示例:VR-Forces的SAF系统操作界面。(图片由MAK Technologies提供。)

简介和动机

随着世界进入另一个大国竞争时期，自主性、人工智能和蜂群等属性作为军事技术和理论的未来被大众媒体越来越多地提及。正在研究的自主性、人工智能和蜂群的一个应用是使用机器人群进行侦察和监视，以提高军事部队的态势感知。2017年3月公布的美国陆军机器人和自主系统（RAS）战略是陆军的公开声明，说明陆军打算如何在现有的机器人能力基础上，"在将地面和空中RAS能力整合到陆军组织方面实现统一的努力"。利用无人地面系统（UGS）和无人飞机系统（UAS）提高态势感知是RAS的五个能力目标之一。

在未来的军事行动中使用机器人群，需要制定与军事部队的理论、训练和装备的能力和限制相结合的机器人群战术。战术是实体层面的行为或行动的学说或程序，旨在实现任务的成功。目前还没有军事机器人群的作战实例，无法在实际环境中制定这种战术，也没有军事机器人群的历史实例。因此，最初将使用建模和模拟来开发和测试这种战术。6这样做就需要模型不仅准确地代表机器人群的能力，而且还代表人类战斗人员、武器系统和参战部队采用的战术。

在这项研究中，一个半自动兵力（SAF）系统被用来估计机器人群的潜在战术影响。明确地说，这项研究的目标不是如何设计蜂群机器人以达到某种水平，而是估计在某种水平上执行的机器人蜂群可能对战斗产生什么影响。因此，模拟的机器人群被假定为具有某些合理的、甚至是适度的能力，而不考虑这些能力可能如何实现。

第一项任务是将SAF系统中的车辆和武器系统的相关参数，如装甲保护、传感器能力和武器精度，校准为现实的数值。校准是一个反复的过程，执行模拟模型，将其结果与描述模型系统的数据进行比较，并调整模型以提高其准确性。在这项研究中，SAF系统或模型是通过追溯预测或 "追溯 "来校准的，这种方法包括模拟一场历史战役并将模拟结果与战役的历史结果进行比较。在1991年海湾战争期间，美国和伊拉克的地面部队之间发生了有据可查的73 Easting战役，该战役被用于校准。实际战斗的结果是出乎意料的，而且是明显的一边倒，这就要求校准时考虑到美国和伊拉克军队在武器技术、战术运用和部队训练方面的重大差异。

正式的实验设计（DOE）方法被用来构造模型的校准。六个因素被确定为可能影响模拟战斗的结果，每个因素被设定为两个水平。一个全因子实验设计，每个水平组合有两个重复，需要128次模拟战斗的试验。在这六个因素中，DOE的统计分析确定了其中三个因素，即美国对热瞄准器的使用、M1A1坦克的装甲保护以及伊拉克军队占领其车辆和准备战斗的延迟，是对战斗结果最突出的影响。

如果使用机器人群来提供足够的早期预警，那么延迟占领伊拉克车辆及其对战斗结果的影响可能是可以避免的。另外还进行了120次实验，以估计伊拉克部队使用机器人群可能对结果产生的影响。在两个因素的四个组合中，每个组合都进行了30次试验。美军采用或不采用热传感器，伊拉克军队采用或不采用无人机群进行预警。由于战斗时天气状况不佳，使用热敏瞄准器使美军能够在视觉范围之外800米处观察伊拉克人，而伊拉克人只有光学瞄准器可用。使用热成像仪否定了蜂群可能提供的任何预警优势。然而，在双方部队都只有光学传感器的试验中，使用蜂群机器人提供预警使美国战车的损失平均增加了4.8辆。结果表明，使用机器人群的有效性与现有的不同军事技术有着强烈的互动。

本文的结构如下。在这段介绍之后，第2节提供了关于本研究主要课题的背景信息。第3节解释了如何应用实验设计方法来校准一个SAF系统。第4节详细介绍了校准的输出和分析。第5节报告了使用校准后的SAF系统来模拟和估计机器人群的战术效果的结果。第6节陈述了研究的结论，并描述了未来可能的相关工作。