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從艦載機上部署無人機蜂群可支持關鍵行動，在這些行動中，目標飛機應受到地面雷達探測的保護。作為一種成功的反制手段，蜂群無人機必須配備適當的有效載荷系統，蜂群單元之間的幾何形狀也必須經過精心設計。本文介紹了按比例無人機蜂群幾何結構的開發情況，該蜂群可通過電磁屏蔽雷達探測到的目標。對不同的無人機蜂群配置進行了分析，以選擇一個可行的解決方案進行地面和飛行測試。在測試過程中，使用緊湊型軟件雷達探測目標無人機。執行了幾次地面測試，以確定安裝在木制三腳架上的目標無人機的雷達回波響應特征。在三腳架上測試了不同幾何形狀的角反射器，以選擇能更好地遮擋目標無人機的蜂群幾何形狀。對裝有角反射器的誘餌無人機和目標無人機進行了飛行測試，以驗證所提出的無人機蜂群幾何形狀。所提出的無人機蜂群幾何設計使我們能夠確定無人機群單元之間以及無人機群與目標之間的比例距離，這些距離必須能夠防止地面雷達探測。

表 1 擬議無人機蜂群配置的主要特點

利用無人地面飛行器（UGV）進行自主導航和未知環境探索極具挑戰性。本報告研究了一種利用小尺寸、低重量、低功耗和低成本有效載荷的測繪和探索解決方案。本文介紹的平臺利用同步定位和繪圖功能，通過尋找可導航路線來有效探索未知區域。該解決方案利用多種傳感器有效載荷，包括輪子編碼器、三維激光雷達、紅-綠-藍相機和深度相機。這項工作的主要目標是利用 UGV 的路徑規劃和導航功能進行測繪和探索，從而生成精確的 3D 地圖。所提供的解決方案還利用了機器人操作系統。

在現代空戰中，超視距（BVR）交戰越來越頻繁。飛行員面臨的主要挑戰之一是機動計劃，這反映了他們的決策能力，并能決定成敗。為確保采用虛擬BVR空戰模擬的飛行員訓練取得成功，計算機生成部隊（CGF）的高精度水平至關重要。要實現這一目標，不僅要充分復制和模擬實體的物理特性，還要使其具有接近人類的行為。在本文中，我們提出了應對這些挑戰的總體概念： 首先，我們引入飛行運動動態模型（飛機、導彈、箔條）以及干擾器。然后，我們分析典型的超視距空戰的工作流程，將其分為攻擊、自衛和決定。在此背景下，我們引入行為樹作為這些任務的建模方法，并解釋其優點。進一步的計劃包括在未來由人類控制的對手飛機（飛行員）與CGF對飛的實驗活動中驗證和確認CGF的行為。最后，我們對未來的工作進行了展望，我們打算在包含多個自由度的任務中采用強化學習。

人工智能驅動的軟件飛行員有可能實現美國空軍對負擔得起的戰術空中力量能力的追求；然而，對啟用空戰自主算法的數據的基礎性要求并沒有得到充分理解。

本文討論了空軍戰術空中力量數據管理的挑戰，承認反對數據對協同作戰飛機（CCA）實戰的重要性的論點，并確定了四個具體原因，即資助和實施一個深思熟慮的數據管理計劃對加速CCA的成功開發和實戰至關重要。這個米切爾論壇的初稿的目的是提供清晰度，并邀請大家討論訓練CCA算法的戰斗所需的數據集，因為美國空軍尋求履行其 "隨時隨地飛行、戰斗和贏得......空中力量 "的使命。

該論壇介紹了來自美國和全球各地航空航天專家的創新概念和發人深省的見解。

圖2. 用于SIENNA的技術途徑和方法的高級表示。

本報告詳細介紹了一種使用聊天機器人技術與對話者接觸的新方法，同時通過使用軟件代理中實現的獨特虛擬角色積極征求信息。這項研究名為 "調查和獲取攻擊者信息的策略"（SIENNA），是在國防高級研究計劃管理局（DARPA）主動社會工程防御（ASED）項目的技術領域（TA）2下進行的。

我們研究的產品包括兩個主要技術：

• SIENNA-Bot：一個旨在使用特定領域內容與對話者交談的聊天機器人。
• Cervantes： 一個用于特定領域對話開發的圖形用戶界面（GUI），它圍繞著任務的概念發展，即一系列復雜度不斷增加的問題，旨在從對話者那里獲得信息。

TA2成功的關鍵是產生符合邏輯和連貫的對話。這種對話應能有效地吸引對話者并與之互動，就像他們與另一個人交流一樣。為了生成內容，我們采用了一種新穎的自然語言生成作者方案，該方案由屬性語法驅動。SIENNA-Bot遵循的是一種管道設計方法：

• 自然語言理解（NLU）。確定傳入信息的意圖并分配屬性。
• 對話生成。確定的內容屬性與對話狀態進行評估，以確定下一步行動。
• 自然語言生成（NLG）。生成對信息的可行的回應。

在投入時間設計和開發語言理解和生成組件之前，為了證明這種設計的有效性，我們開發了一個帶有簡單對話生成器的初步概念驗證聊天機器人。這個機器人的目標是確認通過簡單的話語技術使對話者參與對話的功效，而不需要開發必要的組件來解析和理解信息內容。由此產生的機器人能夠通過扮演兩個不同的角色之一來反擊冒名頂替的攻擊：

• 有需求的自戀者。喜歡八卦同事和目標領域的同事，對最近同事的成功表示厭惡，喜歡講關于自己的漫無邊際的故事。
• 唾棄的同事。利用敘事的隱蔽性，介紹虛構的背景故事作為談話的手段。因為對話者只是假裝認識這個對象：
  • 一個虛構的故事讓機器人迅速控制了對話
  • 不需要理解信息的內容

在這個基礎機器人的基礎上，我們接下來研究了通過納入NLU和NLG將現實主義引入對話的技術。SIENNA中的NLU模塊的目標是：

• 理解對話者所說的語用學內容
• 從對話者的信息中提取關鍵信息片段

這一目標是通過使用預先訓練好的Transformer模型來實現的，該模型增加了理解對話者信息的語用學的層次，同時提取關鍵的信息，稱為標志。由此產生的NLU能夠對各種類型的話語行為進行分類，其主要優勢在于提供：

• 對話狀態信息
• 為內容編寫提供便利條件

例如，通過檢測對話者在回答任務時的爭論，SIENNA可以利用這一信息來改變任務的方向，或者分配一個新的、可能更容易的任務。信任跟蹤的概念也被納入SIENNA的NLU中，其指導原則是：：

• 困難的請求需要高水平的信任
• 當任務完成后，信任度會上升

從這些公理出發，我們設計了NLU功能，將任務的成功完成與每個信息內容的確定合規性相結合。如果一個任務沒有完成，或者NLU模塊在信息中檢測到憤怒、沮喪或不耐煩等情緒，那么整體的信任度就會下降。相反，如果對話者順從并愿意回答問題，信任程度就會上升。

我們通過納入兩種技術進一步發展了對話生成功能：

• 對話狀態。保持并使用先前的對話內容，如
  • 前提條件，確定是否應該使用對話內容。
  • 建立和保持未來持續對話狀態的效果
• 定制對話生成器。這些對話生成器提供專門的內容生成，旨在處理對話的具體細節

這項工作產生了一個NLG模塊，它能夠通過與對話者爭吵、爭論和對一件小事提出異議的過程，根據輸入信息的語義產生對話。

隨著這些新技術的加入，SIENNA機器人納入的對話理解和一致性水平遠遠超出了項目開始時計劃的最初 "啞巴 "機器人戰略。

SIENNA采取的程序性內容生成方法需要有創造對話領域的能力。具體來說，要有讓非開發人員和非SIENNA專家構建新任務的功能。SIENNA使用一種策略，向對話者提出越來越復雜的問題，以消耗對話者的時間，同時從他們那里獲得信息。這些問題被稱為任務。為了使內容創作者能夠為一個領域編寫一系列的任務，我們開發了一個用戶友好的編輯器，叫做Cervantes。

創建Cervantes編輯器的第一步是設計和開發一種特定領域的語言（DSL）。通過使用DSL，我們建立了一個正式的結構，促進了對Cervantes設計的快速迭代。DSL的語義包括：

• 定義區塊。這些塊設置了可重復使用的動作、反應和行為，貫穿整個任務集。
• 任務塊。一個特定的 "任務"，機器人試圖讓對話者在執行時浪費時間和/或透露信息。
• 條件和效果。為作者提供連接一系列任務的能力，并允許SIENNA任務管理器隨著對話的發展在任務之間動態過渡。

由此產生的Cervantes的功能集包括：

• 詳細的任務編輯器： 能夠創建令牌、變量和對話的能力
• 嵌入式幫助： 用戶界面（UI）有一個超鏈接的嵌入式幫助系統
• 任務模擬器： 一個模擬器，用于在開發期間測試和調試任務
• 多用戶界面： 支持多用戶的功能
• 權利和角色： 權利和角色：以常見的開源平臺為模型，如GitHub，其中用戶是項目的成員，每個項目都有特定的權利和角色
• 版本管理： 在用戶界面中創建項目版本的能力。

在該項目過程中，我們開發了一個由50個任務組成的任務庫。此外，我們將塞萬提斯部署在一個共享服務器上，所有表演者都可以訪問，有多個非雷神BBN技術公司（BBN）的合作者團隊創建了任務庫，如科羅納病毒病（COVID）任務庫和法院傳票庫。

總之，SIENNA使用富有表現力的聊天機器人與對話者接觸的方法表現出了有效和驗證的結果。在該項目過程中，SIENNA捕捉到的真正的正面標志的數量從71%增加到89%。多個非SIENNA團隊組織成功地使用塞萬提斯創建了他們自己的特定領域追求庫。

我們對SIENNA的進一步發展的主要建議是：

• 多語言支持。
• 人在回路中。
• 團體機器人互動。
• 在可用時利用外部信息。
• 改進跨平臺切換。

本文強調過去50年的關鍵飛行控制技術進展，并展示這些進展如何被應用和擴展到新的旋翼機家族：現代高速軍用旋翼機、電動垂直起降（eVTOL）城市空中機動性和先進空中機動性飛機。

本文第一部分回顧了旋翼機特有的飛行控制技術驅動因素，并強調了過去50年中在駕駛品質要求（ADS-33）、基于物理的仿真、系統識別和飛行控制等方面的關鍵進展。一個核心主題是旋翼機的閉環響應和設計方法從時域到頻域的轉變，旋翼機越來越依賴于復雜的反饋控制系統來實現閉環穩定性、干擾抑制，以及最重要的是全天候運行的閉環駕駛性能響應。本文強調了過去50年的頻域分析、設計和測試方法，涉及每個學科的關鍵進展和兩個綜合的成功案例。

本文的第二部分，考慮了四類新旋翼機的關鍵挑戰、進展和所需的未來研究：軍用未來垂直升力系列高速旋翼機、基于戰場常規直升機的無人自主系統/城市空中機動旋翼機、小型電動VTOL無人旋翼機和大型eVTOL城市空中機動旋翼機。

接下來的幾節將探討這四類新旋翼機共同面臨的挑戰和解決空間，作為所需研究進展的藍圖。

最后，本文從作者作為職業飛行控制工程師/研究員、飛行控制技術組組長和高級技術員的角度來考慮所獲得的經驗教訓和關鍵收獲。

簡而言之... 在未來的空戰中保持和提高歐洲的作戰優勢，不需要完全和僵化的系統自動化，而是需要結合人類和非人類資產各自優勢的靈活自動化。HURRICANE項目概述了機器人和人工智能技術為未來空戰提供的機遇和挑戰，指出我們如何通過人機團隊獲得優勢。它的目標是指導未來技術和部隊設計的協調發展，并幫助確定一個合適的部隊使用概念。

在以網絡為中心的戰爭（NCW）范圍內，信息優勢的重要性和不斷加快的行動節奏使人工智能（AI）的軍事用途發生了革命，正在擾亂戰場上的人機互動。

戰場的數字化導致了 "信息泛濫"，造成了船員的認知過載。數字技術和機器學習方法已經成為分析海量數據、整合信息和有用地分配態勢感知的關鍵。

因此，未來軍事優勢的核心將是將人類、人工智能（AI）和機器人有效地整合到戰斗系統中--人機團隊--最好地利用飛行員和技術的能力來超越我們的對手。優勢將不會自動在于擁有最新或最昂貴算法的部隊，而是在于最有效的人機團隊。

與人類不同，人工智能不會因注意力不集中、疲勞或壓力而被削弱。機器的速度、精度和計算能力、可靠性、幾乎無限的內存和不屈不撓的精神使它能夠彌補人類的某些局限。然而，它們在理解復雜的非結構化數據或進行非決定性分析（例如，預測人類行為）方面并不出色。機器不適合對復雜或模糊的環境進行細微的判斷，然后緩和決策。此外，由于機器是使用與任務或問題相關的既定數據集進行編程或訓練的，遇到新問題或與既定數據集非常不同的東西往往會導致失敗。

相比之下，人類在理解背景方面比機器更好，而且他們可能會長期保持這種狀態。人類適應新情況的能力通常要強得多，即使答案可能是不完美的。靈活性、創造性、強大的抽象能力以及面對不確定性和新奇事物的適應能力，包括來自非結構化的部分數據，都是人類特有的能力，機器很難復制。這部分是因為人類使用心理替代或從熟悉的技能或任務中的近似值來獲得近似的答案。人類也有一種智力上的敏捷性，需要用到情感上的技能，如同理心或直覺。

即使在最先進的技術方面，人仍然處于最佳位置，可以設定目標并監測系統的整體運作，以便在必要時能夠糾正自動故障。

在集體智能中結合人和機器的優勢和劣勢

人工智能在廣泛的任務中相當于或超過了人類的表現，然而自主系統仍然很脆弱，缺乏人類在其指令之外的靈活性。因此，人與機器的對比是一個錯誤的選擇。

根據P. Scharre的Centaur Warfighting模型，這反而是一個優化使用自主技術的問題，同時將人作為武器系統的核心。這種混合方法從自動化的貢獻中獲益，同時保持人的能力，以利用它們為任務服務。因此，人機合作（MMT）比單獨的人類行動或單獨的人工智能更有效，可以充分利用各自的優勢。

如果人工智能能夠彌補人類的弱點，那么它在提高人類績效方面尤其具有強大的潛力。因此，空中環境需要一種以人類為中心的、協作性的和增強性的人工智能，能夠預測其人類伙伴的意圖，發現偏差并在協作性空中作戰系統和作戰概念的框架內與他們共生行動。

無人機蜂群來了！美國、中國和俄羅斯處于無人機群開發和利用的最前沿。然而，無人機的低成本和易得性使非國家行為者能夠以富有想象力和創造力的方式利用無人機，包括蜂群。本專著的目的是要解決以下問題：無人機群為軍隊提供什么效用？無人機群提供了許多優勢，包括持續的情報、監視、偵察和目標定位；對軍事人員和組織的低風險和低成本，以及癱瘓個體和組織決策的潛力。相比之下，無人機群有其脆弱性和挑戰。脆弱性包括從對手的黑客攻擊到反蜂群武器的存在，而一些挑戰包括組織上的抵制和國際法。無人機群就在這里，而且很快就會出現在戰場上，現在是解決如何最好地運用它們的時候了。在概述了無人機群的潛在好處和局限性之后，該專著最后提出了四項建議：需要敘述、建立無人機群理論、了解人機界面以及為無人機群的使用進行組織過渡。

本報告總結了迄今為止在路線偵察領域的本體開發的進展，重點是空間抽象。我們的重點是一個簡單的機器人，一個能夠感知并在其環境中導航的自主系統。該機器人的任務是路線偵察：通過觀察和推理，獲得有關條件、障礙物、關鍵地形特征和指定路線上的敵人的必要信息。路線偵察通常是由一個排的騎兵和非騎兵進行的。這項研究探討了機器人執行部分或全部必要任務的合理性，包括與指揮官進行溝通。

1.1 背景與動機

這是一項具有挑戰性的對抗性任務，即地形穿越加上信息收集和解釋。偵察的解釋方面需要考慮語義學--確定相關的信息和確定它如何相關（即有意義）。語義信息在本質上是定性的：例如，危險是一個定性的概念。為了將危險與某些特定的區域聯系起來，我們需要一種方法來指代該區域。這意味著至少能夠給空間的某些部分附上定性的標簽。

Kuipers在他的空間語義層次的早期工作中指出了空間的定性表示對機器人探索的重要性。例如，層次結構的拓撲層次包含了 "地方、路徑和區域的本體"，歸納產生了對較低層次的因果模式的解釋。

最近，Izmirlioglu和Erdem為定性空間概念在機器人技術中的應用提供了以下理由：

• 各種任務，如導航到一個目的地或描述一個物體的位置，涉及處理物體的空間屬性和關系。......或某些應用（如探索未知環境），由于對環境的不完全了解，可能并不總是有定量的數據。......可理解的相互作用和可接受的解釋往往比高精確度更可取（Kuipers 1983）。對于這些應用，定性的空間關系似乎更適合。

對于負責路線偵察的無人地面車輛（UGV）來說，其架構中的不同模塊將消費和產生語義信息：負責語義感知和目標識別、計劃和執行、自然語言對話等的模塊，加上主要負責維護信息的語義世界模型。例如，在美國陸軍作戰能力發展司令部陸軍研究實驗室的自主架構中，語義/符號世界模型被用來 "實現符號目標（例如，去接近一個特定的物體）"，*其中接近是一個語義概念。

一個關鍵問題是如何在世界模型和其他模塊之間分配維護和處理不同類型語義信息的責任。從語義世界模型的角度來看，這取決于有多少符號推理是合適的。例如，假設要接近的物體位于一個給定區域的某個位置，而不是靠近該區域的外部邊界。一旦機器人靠近物體，就可以推斷出機器人在物體的位置附近，而且也在同一區域內。如果有公制信息，就可以用幾何例程得出這個結論。在沒有公制信息的情況下，是否會出現在純粹的定性空間中推斷有用的情況？

本報告不涉及這個問題。我們的目標是確定什么應該被代表，而把如何代表和在哪里代表留給未來的工作。

1.2 路線偵察

以下片段取自FM7-92中對路線偵察的描述。空間表達是彩色的，周圍有一些文字作為背景。

• 路線偵察的重點是獲得關于一條指定路線和敵人可能影響沿該路線移動的所有地形的信息。路線偵察的方向可以是一條道路、一條狹窄的軸線（如滲透通道），或一個總的攻擊方向......防御陣地。......部隊可以機動的可用空間......所有障礙物的位置和類型以及任何可用的繞道位置。障礙物可包括雷區、障礙物、陡峭的峽谷、沼澤地或核生化污染 ......沿途和鄰近地形的觀察和火力范圍 ......沿途提供良好掩護和隱蔽的地點 ......。橋梁的結構類型、尺寸和分類。著陸區和接駁區。與路線相交或穿越的道路和小徑。. . 如果建議路線的全部或部分是道路，則該排認為該道路是一個危險區域。它使用有掩護和隱蔽的路線與道路平行移動。當需要時，偵察和安全小組靠近道路，以偵察關鍵區域。

路線偵察的結果是一份報告，以圖表的形式，并附有文字說明。FM7-92給出了一個例子，我們可以從中提取一些更必要的概念：

• 網格參考。磁性北方箭頭..道路彎道..陡峭的坡度..道路寬度的限制（橋梁，隧道等）..岔道的位置..隧道..

讓我們把這段關于路線偵察的描述中提到的概念建立一個綜合清單，重點放在空間概念上，并盡可能地保留軍事術語:

1）必須指定環境中的位置、路線、區域和感興趣的物體。稱這些為 "實體"。

2）這些實體之間的空間關系是相關的（例如，一個地點在另一個地點的北邊）。值得注意的是，不同類型的實體之間的關系是被指定的。

a. 物體（例如，障礙物）在位置或區域。

b. 一些地點在空間上與路線有關（例如，沿著路線，毗鄰，或靠近道路）。

c. 地點可能代表更大的區域（例如，雷區的位置）。

d. 道路和小徑可以與路線相關：它們可能相交、重疊（部分疊加），或平行運行。

3. 一些實體對路線具有戰術價值，無論是進攻還是防御（例如，雷區）。

a. 一些地點相對于其他地點或區域有方向性的定位（例如，一個防御性的位置）。

b. 有些區域是由其與另一個區域或地點的關系來定義的，這可能不是一種局部的關系（例如，觀察和火力場是由一個潛在的遠程位置來定義的，該位置有一條通往路線上的一個區域的線路）。

4）路線可能被障礙物阻擋，障礙物可能是明確的物體或更大的區域（例如，一個障礙物與一個雷區）。

5. 路線和地形的三維幾何特性是相關的：道路上的急轉彎，陡峭的坡度，等等。

6）有時，描述物理基礎設施（如道路、橋梁）及其屬性是很重要的。

1.3 路線偵察抽象

路線偵查收集和解釋不同種類和不同來源的信息:

• 背景知識。這包括關于環境特征的類型和預期成為任務一部分的物體的信息，包括道路、障礙物、溝壑、橋梁等等。

• 任務規范。確定偵查的區域和路線，以及當時可獲得的任何信息。

• 環境。通過空間分析（包括幾何學、拓撲學等）、感知、地圖衛星數據的離線圖像處理和其他類型的分析，確定環境的相關特征。

• 任務執行期間的通信。我們假設指揮官或人類操作員在偵察過程中可以向UGV提出詢問或命令，提供新信息或集中注意力。

• 如前所述，一份報告。

原則上，所有這些信息都以某種抽象的形式組合在一個語義世界模型中。我們把環境的物理屬性和特征稱為 "實體"。把我們用來表示這些實體和它們之間關系的抽象概念稱為 "概念"。

不同類型的實體的概念。層次結構在語義表征中很常見，用來捕捉關于世界上遇到的實體類型的一般知識。一個類型就是一個概念，類型被組織在一個層次中：MRZR是一種輕型的、戰術性的、全地形的車輛，它是一種輪式地面車輛，它是一種地面車輛的類型，等等。屬性和關系可以與一個給定的概念相關聯，而下級概念則繼承這些屬性。在路線偵察中，如果有信息說某一地區有一條道路，但沒有更多的細節，仍然可以從道路的概念中推斷出它的預期屬性：它比它的寬度長得多；它在人們感興趣的地點之間通向；在其他條件相同的情況下，它可能比周圍的地形行駛得快。從實用的角度來看，這意味著如果有可能將某物歸類為一個已知的概念，那么語義世界模型就不需要記錄關于該物的每一條相關信息。

用于實體的目的和用途的概念。一個代表道路典型用途的概念可以進一步區分其長度和寬度的語義，這反過來又導致了跨越和沿途、穿越和跟隨等概念之間的區別。這將使UGV能夠以不同的方式對待 "偵察道路對面的區域 "和 "偵察前方的道路 "的命令。前方的道路也是一個語義概念：它取決于對過去去過的地方的了解。

代表部分信息的概念。有時可能會有定性的信息。想象一下，任務規范的一部分是關于雷區在計劃路線上存在的信息，但不知道具體位置，或者知道雷區的位置，但不知道其范圍。這種無知可以很容易地在代表實體的概念中得到體現。

新概念適用于新環境。另一個交流的例子可能是信息性的。想象一下，當一輛UGV穿越一條東西走向的道路時，它與遠程指揮官進行交流，指揮官問道："道路北側是什么？"* 需要識別的物體可能不在道路和地形的邊界上（與 "建筑物的一側 "形成對比），而是在以道路邊緣為界的某個感興趣的區域內，距離UGV的位置向北不遠，向東和向西也有一些距離。這個區域可能沒有事先作為一個概念被劃定；相反，它是在當前的背景下構建或推斷出來的。這是一個有趣的例子，一個概念不是從公制數據中抽象出來的，而是被強加在公制數據上的。

背景中的概念的適應和組合。想象一下，對一張地圖的分析產生了對代表區域、道路等等的概念的分解。這些概念可能直接適用于某些目的。例如，與道路相聯系的概念在推理兩點之間的導航時是有用的。然而，在其他情況下，這些概念可能需要調整或與其他概念相結合。例如，如果一條道路被指定為 "危險區域"，那么這個區域的概念可能會超出道路的邊界，延伸到周圍的地形。