目前正在研究无人驾驶飞行器(UAV)在搜救和国防任务等方面的应用潜力。其目标是加强情报、通信和战略组织。决策技术可实现无人飞行器的智能决策,从而将人类指挥官解放出来,专注于更高层次的决策。本研究侧重于国防和搜救场景,并将基于人工智能的决策与无人机相结合。研究分析了防御场景中的“忠诚僚机”概念。此外,还提出了无人机群在救援场景中合作搜索人员的解决方案。研究结果证明了分布式决策方法在解决这两个场景中的问题时的有效性。

图 1. 在该场景中,“忠诚僚机”无人机(以蓝色标出)在地面资产的支持下,为一架领队无人机护航,并与神风特攻队威胁交战,以保卫一个保护区。

研究无人机群的决策对于优化各行各业的性能、自主性和安全性至关重要。了解复杂场景中的蜂群智能、人与蜂群的互动以及蜂群行为,可以推动先进的蜂群技术,改变行业并应对挑战。这项研究对于民用和军事应用至关重要,例如搜救任务和部署航空业新兴的战斗无人机--忠诚僚机无人机(UAV)。

本研究调查了如何利用具有作战能力的 "忠诚僚机"(LW)无人机合作打击空中爆炸物威胁。重点是有人无人小组(MUM-T)防御方案,即 LW 无人机保护领导无人机和关键基础设施。该研究考虑了全动无人机模型[Santos and Bezerra 2022],并提出了高层决策任务的问题分解,从而在 MUM-T 内实现有效的协调与协作。该项目采用有限状态机(FSM)和行为树(BT)作为人工智能技术来设计自主无人机行为。库恩-蒙克雷斯任务分配算法被用于任务分配,促进了团队的凝聚力。该研究还将合作参与能力(CEC)扩展到无人机,并研究了 CEC 概念下异构无人机群中的分布式自主决策,旨在加强合作参与策略。将自主无人机系统与 CEC 相结合有望提高任务效率和成功率。

此外,这项工作还将无人机群用于搜救(SAR)应用。将无人机技术整合到搜救任务中代表了应急响应能力的突破性进步,因为它利用了无人机系统的集体力量和效率。通过使用无人机群,搜索和救援行动可以彻底改变我们应对紧急情况和拯救生命的方式。通过将先进的蜂群智能算法集成到无人机中,这项研究旨在优化搜救任务,最终拯救生命。在这项工作中,我们描述了无人机群在森林中搜寻遇险人员的场景。为了解决这个问题,我们采用了一种结合机器人技术和人工智能决策的方法。这项工作的目标是,在未来,无人机群将成为危机管理中不可或缺的盟友,迅速定位并帮助遇险人员,为急救人员提供宝贵的支持。请注意,本作品中的两个场景是一项统一研究的组成部分,该研究探讨了无人机群在模拟环境中分散决策的应用。

本文的结构如下。第 2 节介绍背景。第 3 节介绍忠诚僚机的应用、实验和结果。此外,第 4 节还介绍了搜救应用、实验和结果。最后,第 5 节对本文进行总结。

忠诚僚机场景

为了在有人驾驶无人机团队(MUM-T)中探索合作交战能力(CEC)的概念,我们提出了一个防御方案[Giacomossi 等人,2021a;Ricardo 等人,2023],其中涉及两个由全驱动无人机组成的团队。MUM-T 团队由 "忠诚僚机"(Loyal Wingman,LW)无人机组成,这些无人机与有人驾驶的领队编队飞行,为领队和保护区(PA)提供防御。相比之下,敌对团队则由神风特攻队组成,如图 1 所示。MUM-T 小队的主要目标是防止领导者或保护区受到任何损害。如果领导者或 PA 被摧毁,则任务失败。此外,为了支持 MUM-T 小组成员,PA 还配备了能够提供空中监视的地面资产。

LW 具有自主性,能够根据态势感知信息做出智能决策。为了消除威胁,LW 装备了两种假想武器,一种是中程冷冻枪,另一种是短程汽化枪。汽化枪可以解除威胁,而冷冻枪则可以将威胁的速度减慢到其最大速度的一半。武器模型经过简化,命中成功率按给定概率计算。需要注意的是,冷冻枪的目的是使决策空间更加复杂,而蒸发枪也是一种理想化的武器,它使用能量来破坏电子元件。

领队由人类远程控制,负责编队协调,即能够向僚机传递相对坐标指令。我们假定忠诚的僚机在一个预定的编队模式内飞行。在本文中,我们认为这种独特的编队模式是沿本地水平面以所需半径进行的匀圆编队。我们还假设领队始终能够在需要时指挥忠诚的僚机。

相比之下,神风特攻队无人机会在与领队、僚机或 PA 相撞后引爆,对目标造成破坏。神风特攻队一旦选定目标,就会紧追不舍,直至自爆或解除攻击。神风敢死队的数量保持不变,因为它们在中和后会立即重新生成,确保攻击源源不断。虽然神风特攻队拥有简化的人工智能,但它们比 MUM-T 速度更快、数量更多,这迫使 MUM-T 必须进行有效合作才能解除攻击。地面资产共享态势感知,提供包含所有实体状态(位置、姿态和线速度)的矢量。

成为VIP会员查看完整内容
66

相关内容

人工智能在军事中可用于多项任务,例如目标识别、大数据处理、作战系统、网络安全、后勤运输、战争医疗、威胁和安全监测以及战斗模拟和训练。
《人工智能赋能空战智能体的可解释性》
专知会员服务
55+阅读 · 6月5日
《定向无人机蜂群:网络视角》153页
专知会员服务
46+阅读 · 5月31日
《基于自然语言的人工智能军事决策支持》
专知会员服务
111+阅读 · 1月25日
《人工智能对战略和业务决策的影响》
专知会员服务
55+阅读 · 2023年12月17日
《确定自主小型无人机飞行器蜂群的组成和搜索模式》
专知会员服务
55+阅读 · 2023年7月27日
《自主系统的人为控制》
专知会员服务
56+阅读 · 2023年2月13日
【2022新书】深度学习归一化技术,117页pdf
专知
23+阅读 · 2022年11月25日
国家自然科学基金
7+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
7+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
23+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
14+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
15+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
155+阅读 · 2023年4月20日
A Survey of Large Language Models
Arxiv
397+阅读 · 2023年3月31日
Arxiv
66+阅读 · 2023年3月26日
Arxiv
137+阅读 · 2023年3月24日
Arxiv
19+阅读 · 2023年3月17日
VIP会员
相关VIP内容
《人工智能赋能空战智能体的可解释性》
专知会员服务
55+阅读 · 6月5日
《定向无人机蜂群:网络视角》153页
专知会员服务
46+阅读 · 5月31日
《基于自然语言的人工智能军事决策支持》
专知会员服务
111+阅读 · 1月25日
《人工智能对战略和业务决策的影响》
专知会员服务
55+阅读 · 2023年12月17日
《确定自主小型无人机飞行器蜂群的组成和搜索模式》
专知会员服务
55+阅读 · 2023年7月27日
《自主系统的人为控制》
专知会员服务
56+阅读 · 2023年2月13日
相关基金
国家自然科学基金
7+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
7+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
23+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
14+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
15+阅读 · 2009年12月31日
微信扫码咨询专知VIP会员