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近年來，對無人駕駛車輛等自主實體的研究開始給軍事和民用設備帶來革命性的變化。自主實體的一個重要研究重點是自主機器人群的協調問題。傳統上，機器人模型被用于考慮操作機器人群所需最低規格的算法。然而，這些理論模型也忽略了重要的實際細節。其中一些細節，如時間，以前也曾被考慮過（如執行的歷時）。在本論文中，將結合幾個問題來研究這些細節，并引入新的性能指標來捕捉實際細節。具體來說，我們引入了三個新指標：(1) 距離復雜度（反映機器人的耗電量和損耗），(2) 空間復雜度（反映算法運行所需的空間），(3) 局部計算復雜度（反映蜂群中每個機器人的計算要求）。

將這些指標應用于研究一些著名的重要問題，如完全可見性和任意模式形成。還引入并研究了一個新問題--"門道出口"，它抓住了機器人群在受限空間中導航的本質。首先，研究了一類完全可見性算法所使用的距離和空間復雜性。其次，提供了整數平面上的完全可見性算法，包括一些在時間、距離復雜度和空間復雜度方面漸近最優的算法。第三，介紹了門道出口問題，并為各種機器人群模型提供了不同最優性的算法。最后，還提供了網格上任意圖案形成的最優算法。

收集和共享信息以及指揮和控制是所有軍事行動的重要組成部分。建立一個靈活的通信網絡，以適應每次行動的具體要求，是在當前和未來軍事行動中提供必要信息流的關鍵要求之一。目前正在開展一些活動，為固定網絡基礎設施提供靈活的聯盟網絡，并在一定程度上為半移動部署網絡提供靈活的聯盟網絡，例如聯邦任務網絡（FMN）。然而，對于如何部署高效、連接良好的異構戰術無線電網絡，目前還沒有明確的指導方針。這極大地阻礙了低級戰術層面的信息共享。本報告介紹了北約科技組織所做的研究，目的是加深對如何在戰術邊緣構建可互操作的異構移動無線電網絡的理解，并提出一些建議。目的是找到最有效利用不同聯盟伙伴為行動提供的移動網絡的方法。報告涵蓋三大主題：

1. 描述一個場景并實施一個類似云的測試平臺環境，以評估與該場景相關的不同技術解決方案。該試驗臺是提高信息和通信技術國際研究合作效率的一個示例。場景和試驗臺的作用與技術合作示范（CDT）類似，都是對不同技術進行基于場景的合作分析，但成本比 CDT 低得多。利用仿真技術可以加快從早期研究成果到為標準化測試解決方案所需的時間。建立測試平臺環境的工具和腳本將公開提供。

2. 描述和分析在不同移動網絡之間提供端到端連接的架構和機制。報告比較了不同的路由架構，并提出了一種混合架構。一個核心觀點是，網絡規劃者需要選擇不同的機制，以便為不同類型的操作提供必要的性能。為了確保不同機制之間的互操作性，我們確定了必要的信息交換接口，并對不同協議的可擴展性進行了研究。我們概述了不同的安全架構，討論了安全架構的選擇對路由架構效率的影響，并提出了一個目標安全架構。

3. 對稀缺網絡資源進行最佳優先排序和利用的準則和機制。建議監測網絡健康的三種狀態（正常、減少、最后努力），以改善網絡的資源管理（RM）和服務質量（QoS）。不同的網絡狀態需要一套或多套機制。我們還建議選擇單一網絡層來實施 QoS 或 RM 機制，因為這樣可以降低不同層的機制不合作而降低性能的風險。要使 RM 和 QoS 運行良好，必須有一個信息價值（VoI）的概念。VoI 會隨時間發生變化，RM/QoS 需要適應這些變化。

更好地了解在戰術邊緣建立移動異構聯盟網絡時所面臨的挑戰，這將有助于北約國家發展/采購具有互操作性的網絡設備。成果非常及時。預計從螺旋 4 開始，FMN 將開始包括移動戰術網絡的不同方面。結果將成為相關 FMN 的重要投入。

重點關注可部署和移動戰術領域的異構網絡

圖 2 展示了依賴于這些網絡的軍事場景概覽。創建該場景是為了顯示行動期間的信息需求，并舉例說明在異構網絡中建立必要服務所面臨的挑戰。

該場景描述的是一個機械化營的連級特遣部隊和一個海軍特遣艦隊開展的行動。它們是由聯軍總部協調的軍事特遣隊 (MC) 的一部分。連隊通信和信息系統 (CIS) 與國家作戰廣域網相連，并可訪問聯軍系統。MC 總部在行動期間發揮后援作用，并應要求提供戰斗支援（CS）和戰勤支援（CSS）。根據行動背景，假定敵軍正準備從位于圖 2 右下角行動區內的村莊向聯軍基地發動復雜的攻擊。敵軍裝備精良，活動區域可能埋有地雷，因此有可能出現簡易爆炸裝置（IED）危險。己方部隊的任務是進入作戰區域，消滅叛亂分子并銷毀他們收集的武器裝備。避免村莊居民傷亡并使叛亂分子無法逃脫是非常重要的。這一任務中最重要的因素是由聯軍提供的獨聯體、后勤和醫療支持。因此，需要有運作良好的通信能力來幫助組織武裝部隊。

完成這項任務需要使用各種系統和通信網絡，如無線電通信系統（高頻、甚高頻、超高頻、衛星通信）、傳感器網絡和無人機系統。海軍管理系統也已到位，用于支持任務的偵察和監視，并提供數據、語音和視頻等服務。

為實施場景中的行動，確定了三個小故事。每個小故事的角色和參與者都相同。第一個小場景涉及戰場的情報準備工作。第二個小場景包括聯軍進入作戰區，包括在周邊沿海地區開展海上攔截行動。第三個小故事包括一次城市行動，結果是消滅了叛亂分子。第三個小故事還包括在解除簡易爆炸裝置后向軍艦進行的醫療后送。每個小故事都提出了行動者和 C4IS（指揮、控制、通信和計算機信息系統）設備之間預期交換的數據，強調了軍事異構網絡的連接性和網絡效率問題。

軍事行動需要具備對復雜的大城市環境進行態勢了解的能力。這通常是在情報、監視和偵察（ISR）任務中制定的。這些任務類型發生在戰斗的不同階段，包括戰斗行動和穩定與支持行動（SASO）。自主移動機器人小組可在已知的動態城市環境中執行巡邏和偵察任務，為士兵提供支持。

本文旨在開發一個名為 "風險地圖 "的概率框架。自主機器人將使用 "風險地圖 "規劃其行動，"風險地圖 "顯示了一個與戰術相關的位置，在該位置的暴露或環境可能使攻擊造成最大傷害（例如，可能的簡易爆炸裝置或狙擊手位置）。

“風險地圖”以決策過程為基礎，針對適應性對手事件分配機器人巡邏。這些技術將利用時間演化來防止對手不可避免地適應這些策略，因為這可能會使這些策略的效果大打折扣。

使用多機器人協調方法進行分散、信息量大且自適應的采樣應用不會出現單點故障。它允許隨時預測，任何機器人在任何時間點都能獲得環境的合理模型。此外，它還能將所需的通信量保持在最低水平。此外，適當的地理信息系統（GIS）技術為軍事指揮官提供了快速整合數據集、評估條件、規劃戰略和評估選項的手段。

圖：UGV和無人機之間的交互作用，進行源搜索和目視目標識別。

未來，人類將與人工智能系統密切合作。智能系統將成為團隊成員，并將起到擴展單個單元的覆蓋范圍和能力的作用，從而實現前所未有的能力。

自主機器人的智能探索和強大的協作監控將成為城市行動的關鍵，使其能夠預防未來的脆弱性和威脅風險。本論文探討了環境的先驗知識和類似場景中的行動歷史如何預測和預防未來的攻擊。在這篇論文中，我們提出了一個概率框架，在這個框架中，可以將一套領域專家規則與空間和語義知識結合起來，使自主智能體能夠收集信息。然后，自主智能體可以利用這個不斷演化的框架，針對不斷變化的信息環境規劃最佳行動，從而以最佳方式完成任務。我們的方法擴展了[Pit+08; ZST15]中描述的技術，用于本論文中介紹的 MAST/ARL 導航模塊所使用的基于信息的探索框架。Pita 等人創建了系統架構： ARMOR。該系統提供的月歷滿足了洛杉磯國際機場官員對檢查站和警犬在洛杉磯國際機場部署的所有關鍵要求。

多機器人團隊為部隊提供支持的一大挑戰是了解環境是如何動態變化的，以便為車隊選擇最明顯或最便捷路線的區域提供安全保障。為了應對這一挑戰，利用有關特定地點的地理信息系統數據和活動日志很有意義。實現這一目標的一種方法是使用基于信息的地圖（風險地圖），該地圖由一組模塊化組件組成，在評估風險的先驗概率時，這些組件代表了敵方戰略知識。此外，風險地圖還有一個時間組件，可逐漸回到先前的地圖狀態，代表戰爭迷霧。

我們考慮的現實場景是，由不同能力的機器人組成的團隊探索未知環境，每個機器人獲取并計算自己的地圖，并與團隊其他成員交換這些信息，同時考慮到通信限制，即機器人只能在特定距離內通信，信息量的交換受帶寬限制。此外，每個機器人都能從探索任務切換到尋找任務源，并能在需要時提供或請求援助。

論點陳述

利用自適應信息采樣的多機器人探索和導航協調策略，使機器人平臺能夠在未知環境中自主執行情報、監視和偵察（ISR）任務，從而防止未來的脆弱性和威脅風險。

貢獻

• 完整的分布式多機器人 SLAM 解決方案，可執行基于特征、基于目標以及基于姿態的圖形 SLAM，并具有概率數據關聯和閉環功能。
• 一種分布式算法，可根據相對姿態測量結果估算多個合作機器人或移動設備的 3D 軌跡。
• 提供高低威脅級別信息的系統框架，該信息將用作運動編隊和巡邏的行動計劃。
• 異構多機器人自適應信息采樣的新型協調策略，具有分散性和魯棒性。

本論文的所有貢獻都通過使用模擬和真實數據的實驗結果得到了驗證。

圖：模擬地圖，用于在舞臺模擬器內的各類環境中測試協調策略。機器人在其初始起始區域顯示為一排紅點，該區域代表一個突破口。導航關鍵點用紅色 "X "標記表示。

在許多淺水和沿海水域應用中，視覺制導水下機器人與人類潛水員一起執行合作勘探、檢查和監測任務。這類陪伴機器人最基本的能力是在水下任務的各個階段以視覺解讀周圍環境并協助潛水員。盡管近年來技術不斷進步，但現有的實時視覺感知系統和解決方案在很大程度上受到能見度低、光照變化和突出特征稀少等海洋因素的影響。而水下光傳播的脆弱性（如與波長相關的衰減、吸收和散射）所導致的一系列非線性圖像失真又加劇了這些困難。在本論文中，我們提出了一套新穎的改進型視覺感知解決方案，以應對這些挑戰，從而實現有效的水下人機合作。研究成果包括底層視覺和基于學習的算法的新穎設計和高效實施，以及廣泛的現場實驗驗證和單板部署的實時可行性分析。

論文分為三個部分。第一部分側重于為自動潛航器（AUV）開發實用的解決方案，以便在執行水下任務期間陪伴人類潛水員。其中包括基于視覺的強大模塊，使自動潛航器能夠理解人類的游泳動作、手勢和身體姿勢，以便在保持平穩的時空協調的同時跟隨人類并與之互動。一系列封閉水域和開放水域現場實驗證明了我們提出的感知算法在水下人機合作中的實用性和有效性。我們還確定并量化了這些算法在不利視覺條件下不同操作約束條件下的性能變化。論文的第二部分致力于設計高效的技術，通過恢復水下圖像的感知和統計質量來克服能見度低和光學失真的影響。我們進一步證明了這些技術作為視覺導航自動潛航器自主流水線預處理器的實際可行性。最后，本論文的第三部分開發了高層次決策方法，如為快速視覺搜索建立空間注意力模型，學習識別何時需要圖像增強和超分辨率模塊來實現詳細感知等。我們證明，這些方法可將機載視覺感知模塊的處理速度提高 45%，使自動潛航器能夠做出智能導航和操作決策，尤其是在自主探索任務中。

總之，本論文描述了我們為解決水下人機合作實時機器視覺所面臨的環境和操作挑戰而進行的嘗試。針對各種重要應用，我們開發了穩健、高效的模塊，讓自動潛航器在僅依靠嘈雜的視覺傳感的情況下，通過準確感知周圍環境來跟隨同伴潛水員并與之互動。此外，我們提出的感知解決方案能讓視覺引導機器人在嘈雜條件下看得更清楚，并在有限的計算資源和實時限制條件下做得更好。除了推動最先進技術的發展之外，我們提出的方法和系統還讓我們朝著縮小理論與實踐之間的差距、改善野外人機合作的方向邁進了一步。

無人機（UAVs）在軍事和民用領域發揮著至關重要的作用。本論文的研究有助于智能控制系統（ICS）領域，特別是實現旋轉翼無人飛行器（RUAV）可靠、便捷的自主控制。特別是，本論文解決了如何適應未建模動態和干擾（如在空中改變有效載荷）的難題。

無人機可以攜帶額外的重量，如傳感器、貨物，甚至被稱為有效載荷的懸掛物。已經開發了許多策略來穩定不斷變化的有效載荷，但這些策略都假定有效載荷是剛性的，重心（CoG）是靜態和已知的。有效載荷質量及其類型在飛行過程中的變化會極大地影響無人機的動態性能，這就要求控制器進行調整，以保持令人滿意的閉環性能。此外，還沒有探索過在半空中從一架較大的飛機（如氣象氣球）上發射一組具有隨機姿態的送貨無人機的情況。最后，未建模的動力學和陣風等不確定因素給飛行操作帶來了挑戰，因此綜合控制系統對于處理這些不確定因素至關重要，但對非基于模型的綜合控制系統的設計和開發關注不夠。

受這些研究空白的啟發，本論文探討了如何處理有效載荷在空中的 CoG 變化和姿態獨立發射的控制問題。為解決這些問題并實現理想的軌跡跟蹤控制，本文提出了一種新型非基于模型的綜合控制系統，稱為雙向模糊腦情感學習（BFBEL）控制系統。所提出的控制系統融合了模糊推理、神經網絡和基于強化學習的新型雙向腦情感學習（BBEL）算法。所提出的 BFBEL 控制器能夠從零開始快速適應，可用于控制 RUAV 的所有六自由度 (6DOF)。為擴大擬議控制器的適用性，開發了單輸入-單輸出（SISO）和多輸入-多輸出（MIMO）架構。本研究考慮的兩種無人駕駛飛行器模型是四旋翼無人駕駛飛行器（QUAV）和直升機無人駕駛飛行器（HUAV）。SISO 版本的 BFBEL 控制系統被應用于 QUAV，以解決處理 CoG 和重量不同的外部有效載荷的問題。BFBEL 控制系統的 MIMO 版本應用于 HUAV，以解決在空中獨立發射姿勢的問題。對這兩種系統都進行了模擬評估，并通過實驗驗證了如何處理 CoG 不確定的外部有效載荷問題。最后，在相同的控制情況下，將飛行能力和控制性能與傳統的比例積分微分（PID）控制器方案進行了比較。

許多研究實驗室和政府機構對開發機器人系統集群的興趣日益濃厚，這些系統有能力協調它們的行動，為執行一個共同的目標而集體工作。作為一個團體，機器人群可以執行簡單和復雜的任務，這是單個機器人無法做到的。蜂群中的每個機器人單元都可以被視為一個自主成員，根據內部規則和環境狀態做出反應。然而，正是機器人的這種自主決策能力（單獨或作為一個群體），引起了國際社會的關注。

2014年，各國政府在《聯合國特定常規武器公約》（CCW）的主持下，開始就致命性自主武器系統（LAWS）領域的新興技術進行國際討論。在這種情況下，對蜂群進行了討論--盡管是小范圍的。各個國家和民間社會行動者都對蜂群作為（致命的自主）武器進行部署表示關切。在2017年《特定常規武器公約》締約國會議期間，民間社會行為者發布了一個虛構的視頻，說明他們對蜂群的擴散以及惡意行為者可能利用蜂群對個人進行大規模致命攻擊的擔憂。

雖然不清楚各國是否也有這種擔憂，但各國至少認識到，在未來的情況下，進攻性措施不太可能由一個單一的系統組成。相反，它們將由具有互補能力的此類系統群組成。機器人群尚未投入使用，而且技術相當脆弱，但機器人群的前景是非常真實的。蜂群可用于情報、監視和偵察行動；周邊監視和保護；分布式攻擊；壓倒敵人的防空設施；部隊保護；欺騙；搜索和救援行動；反擊蜂群；以及枯燥、骯臟和危險的任務。因此，國際社會正在努力解決關于如何--如果有的話--在未來的沖突中負責任地、合法地和安全地使用機器人群的問題。

與機器人群和致命性自主武器系統有關的一個關鍵問題是圍繞著 "人機互動 "和 "人類控制 "等概念的含義和運行。正如主席在2016年《特定常規武器公約》專家會議的總結中所述，在未來的情況下，"如果致命性自主武器系統群作為武力倍增器發揮作用，如何對武力的使用保持有意義的人類控制將是不清楚的"。隨著《特定常規武器公約》致命性武器系統政府專家組進入關鍵的兩年，除其他活動外，它將審查和制定致命性武器系統領域新興技術的規范和操作框架的各個方面，了解這一領域的研究和發展方向至關重要。

本研究報告通過研究蜂群機器人技術對人機互動的影響來支持和指導這些審議工作。本報告對人類控制蜂群的各種方法進行了分析：（1）通過指令進行人機互動；（2）通過設計和使用特定的控制架構，將人機和機機互動結合起來；以及（3）通過設計和使用特定的蜂群內合作方法，實現機機互動。此外，它將人類控制的概念放在軍事決策的背景下，從而引入了一個指揮和控制的框架，在這個框架內可以進一步討論、分析和發展諸如人機互動和人類控制等概念。這項研究的結果與各種各樣的關鍵利益相關者有關，包括政策制定者、軍事組織、外交界、技術界、學術界、私營部門和民間社會組織。

現有的蜂群--在民用和軍用領域--要么正在開發，要么仍處于測試和演示階段。過去和正在進行的項目主要表明，蜂群能夠執行特定的（狹窄的）任務（形成形狀、編隊飛行、前往和搜索或繪制一個區域、在周邊巡邏、保護一個邊界）。因此，蜂群可以被認為是一種新興技術，因此，可以作為一個有用的案例來討論人類控制的方法。

在軍事背景下操作蜂群的主要挑戰涉及到設計和實施適當的人機和機機互動。研究人員和開發人員已經采取了許多方法將人的參與注入蜂群中。在蜂群的背景下，人的參與或控制通常是指指揮、控制或協調：

指揮：人類發出什么命令？(與人機關系有關。)雖然機器人群被期望在大多數情況下自主運作，但它們不會在真空中或沒有指令的情況下運作。機器人群最終在人類決策者的指導下運作。這些指令可能以各種形式出現，包括預編程的行為集或高級或低級的指令。

控制：哪些控制架構決定了蜂群內的任務分配？ 與機器-機器關系有關）在人類發出指令后，蜂群依靠算法進行編隊、監測、間隔、飛行路徑、任務分配、目標識別等。這些算法，或如它們也被稱為控制架構，決定了蜂群內的任務分配。例如，命令可以下達給作為中央控制器的一個機器人，但它們也可以下達給幾個小隊長或整個蜂群組合。

協調：蜂群如何執行這些任務？(與機器-機器的關系有關）在人類向蜂群（或蜂群中的特定單元）提供了命令，控制架構也確定了命令的分配方式后，蜂群必須協調其集體行為和分配的任務。蜂群如何行動這些分配的任務，部分取決于協調方法。例子包括領導者-追隨者（一個機器人單元是領導者，其他機器人作為追隨者），以及共識算法（單個機器人相互溝通，通過投票或基于拍賣的方法收斂于一個解決方案）。

目前缺乏研究調查人類如何有效地指揮、控制和協調蜂群，如何對蜂群進行有效和負責任的參與仍然是蜂群機器人技術的一個新興研究領域。關于人類控制致命性自主武器系統和蜂群的討論有許多相似之處。然而，由于兩個原因，蜂群可能使討論進一步復雜化。

首先，在致命性自主武器系統領域關于人機互動的辯論主要集中在人類操作員和一個（或至少是有限數量的）致命性自主武器系統之間的關系。當只有一個車輛（或有限數量的車輛）時，傳統的控制形式是可能的。然而，對于機器人群來說，直接控制單個機器人單元是不可能的，而且會適得其反。對于蜂群，有必要依靠算法來進行編隊、監測、間隔、飛行路徑、任務分配、目標識別等等。因此，為了使人類的參與保持有效，必須越來越多地轉移到蜂群整體上。

第二，除了人機互動，蜂群不可避免地要進行機-機互動。單個機器人與蜂群中的其他機器人互動以完成任務，在此過程中，可能出現集體行為。雖然本報告顯示，有不同的方法來設計指揮、控制架構和合作方法，以幫助減輕蜂群帶來的一些挑戰，但似乎沒有一般的方法來解釋個人規則和（期望的）群體行為之間的關系。有些人可能會爭辯說，蜂群中的機器-機器行為不可避免地意味著沒有人類控制。雖然在某些情況下這可能是真的，但這并不是蜂群技術的必然結果。

隨著國際社會在2020年和2021年繼續討論致命性自主武器系統，并將重點放在指導原則的進一步發展和運作上，人類決策的作用無疑仍將是核心問題之一。通過在審議人類控制和人機互動時利用蜂群等近期技術和相關的指揮和控制模式，國際社會可以著手對軍事實踐中如何行使或不行使控制權有一個更全面的了解--現在和未來的行動。

本報告結構

本研究報告的目的是支持目前關于致命性自主武器系統領域的新興技術和相關概念（如人機互動）的討論并為其提供信息。這項研究的結果與各種關鍵利益相關者有關，包括政策制定者、軍事組織、外交界、技術界、學術界、私營部門和民間社會組織。在此背景下，本報告研究了在蜂群機器人領域的指揮、控制和協調方法。

首先在第2章中闡述了包括蜂群在內的武器將被使用以及人類將行使控制權的背景。了解軍事決策中C2的這一背景框架與討論 "有意義的人類控制 "和 "人機互動 "等概念有關，這與致命性自主武器系統和蜂群有關。

第3章從技術角度介紹了蜂群的定義特征，而第4章解釋了在正在進行的蜂群研發中如何考慮和應用指揮、控制和協調。第5章介紹了不同類型的蜂群及其特征之間的權衡概念，其依據是一些技術屬性。

由于蜂群機器人技術仍然是一門相對年輕的學科，而且目前還沒有（軍事）蜂群投入使用，因此第6章闡述了潛在的軍事應用、蜂群投入使用的挑戰和脆弱性。第7章是本報告的結尾，提出了在目前政府專家組關于致命性自主武器系統討論的背景下，對未來發展的相關考慮。

聯網無人自主系統將越來越多地被用于支持地面部隊的行動。協作控制的方法可以找到接近最佳的位置建議，對系統參數如傳感和通信進行優化，以提高任務的有效性。然而，隨著時間的推移，這些建議會產生可預測的路徑，可能會對部隊的作戰意圖提供領先的指示。假設敵方的目標是識別地面部隊的作戰意圖。使用隨機路由策略來生成針對對手的無人系統的欺騙計劃，這種紅方方法有可能改變軍事作戰計劃的許多方面，包括作戰和戰略層面的計劃和兵棋推演。本課題建立在2021年L.Wigington的研究基礎上，該研究開發了無人駕駛移動網絡控制系統的對抗性評估。由此并在之前的研究基礎上，本論文應用并潛在地擴展了之前的方法論，以分析對抗性行為，并利用隨機路由策略對NCS操縱其行為。

隨著無人駕駛飛行器（UAVs），也被稱為無人機，變得容易獲得和負擔得起，這些設備的應用已經大大增加。其中一種應用是使用無人機飛越大面積區域并探測所需實體。例如，一群無人機可以探測海洋表面附近的海洋生物，并向用戶提供發現的動物的位置和類型。然而，即使無人機技術的成本降低，由于使用內置先進功能的定制硬件，這種應用的成本也很高。因此，本論文的重點是編制一個容易定制的、低成本的無人機設計，并配備必要的硬件，以實現自主行為、蜂群協調和機載物體探測能力。此外，本論文概述了必要的網絡結構，以處理無人機群的互連和帶寬要求。

無人機機載系統使用PixHawk 4飛行控制器來處理飛行機械，使用Raspberry Pi 4作為通用計算能力的配套計算機，并使用NVIDIA Jetson Nano開發套件來實時進行物體檢測。實施的網絡遵循802.11s標準，采用HWMP路由協議進行多跳通信。這種拓撲結構允許無人機通過網絡轉發數據包，大大擴展了蜂群的飛行范圍。我們的實驗表明，所選的硬件和實現的網絡可以在高達1000英尺的范圍內提供直接的點對點通信，通過信息轉發可以擴大范圍。該網絡還為帶寬密集型數據（如實時視頻流）提供了足夠的帶寬。預計飛行時間約為17分鐘，擬議的設計為中程空中監視應用提供了低成本的無人機群解決方案。

至少從第二次世界大戰開始，機器人就被用于戰斗，它們在上個世紀的局部沖突中也有使用。然而，這些機器人設備在形式上比今天的設備更簡單。它們與其他設備的整合是根本不可能的。現在范式已經改變。目前戰斗行動的機器人化涉及到由數字和人工智能（AI）指揮和控制裝置驅動的設備。隨著這些技術的加入，出現了使用機器人技術的新方法，例如將機器人技術與非致命武器綜合使用，以及自主執行（和潛在控制）任務的新方法。最初，使用機器人的特殊和基本屬性是它們能夠幫助最大限度地減少戰斗中終端人員的損失，這繼續激勵著發展。然而，今天的機器人設備正在配備動能部件，可以從空中、陸地和海上摧毀對手的力量。而且，正如對其能力的仔細檢查所揭示的那樣，機器人可能正變得如此先進和自主，以至于人類正在失去對它們的指揮和控制。

俄羅斯軍方已經開發了許多機器人能力，包括以下內容：戰車射擊系統；多管火箭系統；放射性偵察；后勤運輸；太空使用；無船員船舶和潛艇；以及機器人群和群體互動，等等。軍事領導人已經確定，有機制確保對這些資產的控制，這些資產只能在有限的情況下使用。然而，俄羅斯在眾多行動中使用機器人的計劃可能表明，它們的使用可能并不像預測的那樣有限。在軍事領域，快速尋求優勢是超越對手的中心環節。

下面的摘要首先提供了俄羅斯理論家從1991年開始定義機器人的幾種方式。第二，分析比較了俄羅斯和美國運用機器人的方法（從俄羅斯的角度），以及使用機器人的任務和原則。第三，詳細介紹了機器人在俄羅斯的一些使用情況，重點是軍事期刊上的描述--在城市環境中，與工程師支持相結合，在無人駕駛飛行器（UAV）的使用中，與火炮相結合，以及它們在敘利亞的使用。第四，研究了影響世界各地和俄羅斯的機器人使用的法律和組織問題的爭議。第五，涵蓋了俄羅斯在發展機器人能力中遇到的眾多問題領域，隨后是一些結論。有兩個附錄。附錄一列出了一些機器人的使用原則，附錄二提供了一些俄羅斯正在開發的機器人的照片以及它們的操作參數（還有一些照片中沒有顯示的）。

態勢感知是作戰人員的必需能力。一種常見的監視方法是利用傳感器。電子光學/紅外（EOIR）傳感器同時使用可見光和紅外傳感器，使其能夠在光照和黑暗（日/夜）情況下使用。這些系統經常被用來探測無人駕駛飛機系統（UAS）。識別天空中的這些物體需要監測該系統的人員開展大量工作。本報告的目的是研究在紅外數據上使用卷積神經網絡來識別天空中的無人機系統圖像的可行性。本項目使用的數據是由作戰能力發展司令部軍備中心的精確瞄準和集成小組提供的。

該報告考慮了來自紅外傳感器的圖像數據。這些圖像被送入一個前饋卷積神經網絡，該網絡將圖像分類為有無無人機系統。卷積模型被證明是處理這些數據的第一次嘗試。本報告提供了一個未來的方向，以便在未來進行擴展。建議包括微調這個模型，以及在這個數據集上使用其他機器學習方法，如目標檢測和 YOLO算法。