反無人駕駛航空系統（C-UAS）技術難以跟上無人機所帶來的不斷變化的威脅。這種威脅由于小型無人機系統（SUAS）的出現而變得更加復雜，它們作為一個自主的實體共同完成任務，被稱為蜂群。這些設備的小型化，加上其能力的快速增長，提出了一個必須解決的挑戰性問題。這項工作探討了在海軍陸戰隊現有的地面防空和火力支援框架內設計一種反蜂群間接火力的能力。在此過程中，本論文提出了一個新的解決方案，即定義一個炮彈的參數，其效果旨在破壞SUAS的運作。這種炮彈將通過利用射彈中的消耗性干擾器來攻擊無人駕駛航空器（UAV）的電磁頻譜弱點。這種能力可能對蜂群威脅有效，并且可以從后方使用，以支持在炮彈射程內任何地方受到SUAS攻擊的部隊。

自主和半自主系統在一個系統的框架內運行，利用其自身的感知、認知、分析和執行行動的能力來實現其目標。無人系統對美國國防部（DoD）的采購程序提出了重大挑戰，該程序是為開發和部署人在環型能力而建立的。本論文的目的是對通過軍事采購程序開發半自主和自主系統的挑戰進行分析，以確定增加項目成功的可能性所需的最佳做法和趨勢。

分析的第二個目標是比較和對比具有自主能力的系統的測試和評估方法。測試和評估過程的目的是使決策者能夠管理技術風險，并在做出實戰決定之前評估能力的強大和成熟程度。自主系統需要嚴格的測試/制造策略，對大多數項目來說，這將導致成本超支和進度違反。此外，試圖跟上快速變化的技術步伐超過了美國防部使用尖端技術的成熟系統的能力。

圖12。DoDI 5000.02自適應采購框架。

無人駕駛航空系統和其他相關技術的發展，包括人工智能、數據和云網絡、自主控制系統和系統/武器/傳感器的小型化和網絡化，以及增加昂貴的載人平臺艦隊數量的需要，推動了許多武裝部隊和工業界積極嘗試有人無人機編隊（MUM-T）。除非任務目標或載人平臺的生存需要，否則在有人平臺之外部署無人駕駛、"低成本 "和 "可損耗 "但不 "可拋棄 "的戰斗飛行器，可以最大限度地發揮其作為力量倍增器的價值，在高度競爭的空域提高殺傷力和生存能力。盡管自主技術和人工智能的引入正在徹底改變全域作戰，但新的自主平臺和武器系統的交戰規則正在通過嚴格的倫理考慮和評估來發展，其中人在環路上繼續發揮重要作用。本文希望對MUM-T方案和活動做一個整體的、非詳盡的分析。

美國主要“有人無人機編隊（MUM-T）”項目計劃

天堡（Skyborg）是美國空軍 "先鋒 "計劃中迅速投入使用的三個技術項目之一，它是一個架構套件，旨在為自主可損耗的機身設計，根據該服務，它將能夠以足夠的節奏進行姿態、生產和維持多任務飛行，以挫敗對手在有爭議和高度爭議的環境中采取快速、決定性行動的企圖。天堡自主核心系統或ACS于2019年首次曝光，由Leidos公司開發，已在2021年的多月測試活動中得到驗證，在此期間，它被成功整合到兩個不同的無人平臺上，即Kratos UTAP-22 Mako和通用原子-航空航天系統公司的MQ-20，證明了政府擁有的自主核心的可移植性，使其在未來整合到不同平臺上。一個關鍵的活動里程碑是參加了 "橙旗21-2 "演習，這是美國在2021年6月進行的首要的大型部隊多領域測試活動，其中Skyborg ACS被集成到一個MQ-20中，成為在這種復雜活動中自主操作的無人車的首次飛行測試。由空軍研究實驗室（AFRL）進行，根據服務文件，Skyborg被組織成三個主要的努力方向（LOE）。LOE 1開發、演示和原型化由天堡自主架構和軟件組成的ACS，實現機器-機器和有人-無人的合作，同時也確保天堡自主任務系統套件的開放性、模塊化和可擴展性。ACS LOE還開發、演示和試制所需的硬件組件和開放架構標準，以便在系統集成實驗室和平臺上將模塊化傳感器、通信和其他有效載荷集成到Skyborg自主性和車輛架構中。LOE 2開發、演示和原型化新的低成本可移動飛行器的概念和技術，用于遠征的大規模生成，包括架次生成就業概念。LOE 3對可追蹤的、自主的、無人駕駛系統的操作概念和就業概念進行分析和實驗，并評估傳感器和任務系統的開放性、模塊化能力和整合。2021年8月，克拉托斯公司和通用原子公司都獲得了一份合同，以進一步支持將Skyborg分別集成到XQ-58A "女武神 "和MQ-20 "復仇者 "無人平臺，同時在大部隊演習中進行系統實驗。這些額外合同的目的是在資金允許的情況下，在2023年將Skyborg過渡到一個記錄方案。根據USAFRL的計劃，ACS還將從2022年開始在波音公司的隱形空中力量合作系統UCAV（無人駕駛戰斗飛行器）上進行實驗，該系統正在為澳大利亞國防部開發，如后所述。有趣的是，今年3月，AFRL授予藍色力量技術公司一份合同，開發一種支持對手空中訓練任務的無人駕駛飛行器，該飛行器將納入通過Skyborg努力開創的先進技術。2021年12月，空軍部長弗蘭克-肯德爾宣布，該軍種正在研究無人平臺與諾斯羅普-格魯曼公司的B-21 "突襲者 "遠程攻擊轟炸機和主要是下一代空中優勢（NGAD）先進飛機之間的MUM-T新概念方案，但也有可能與洛克希德-馬丁公司的F-22 "猛禽 "和F-35 "閃電II "聯合攻擊戰斗機合作。

圖：在通用原子公司的MQ-20上成功進行了測試，天堡自主核心系統（ACS）由自主架構和軟件組成，實現了機器-機器和有人-無人的合作。

圖：2021年8月，克拉托斯公司和通用原子公司都收到了一份合同，以進一步支持將天堡系統分別集成到XQ-58A "女武神"（此處描述）和MQ-20 "復仇者 "無人平臺上，同時在大部隊演習中進行系統試驗。

圖：去年11月的 "橙旗 "演習涉及F-35A "閃電 "II等飛機和兩架通用原子公司的MQ-20 "復仇者 "無人機，它們攜帶 "天堡 "自主核心系統進行了持續數小時的飛行測試。

美國海軍正在推行不同的高性能無人平臺計劃，以便在航空母艦上服役。在包括無人作戰系統的MUM-T工作中，2020年初，波音公司宣布，海軍作戰發展司令部在海軍作戰發展司令部的年度艦隊實驗中，由第三架飛機成功進行了兩架自主控制的EA-18G "咆哮者 "的演示。該實驗涉及到咆哮者在第三架咆哮者的控制下作為無人系統行動，以證明F/A-18超級大黃蜂和EA-18G咆哮者空勤人員從駕駛艙遠程控制戰斗機和攻擊平臺的有效性。該演示涉及四個架次的21項任務，為波音公司和海軍提供了分析所收集的數據并決定在哪里進行未來技術投資的機會。美國海軍繼續加速開發下一代空中優勢（NGAD）系統家族（FoS），以提供先進的、基于航母的力量投射能力，擴大其航空母艦的航程。當F/A-18E/F Block II飛機在2030年代開始達到使用年限時，NGAD FoS將取代這些飛機，并利用載人無人機組隊（MUM-T）來提供更強的殺傷力和生存能力。F/A-XX是NGAD FoS的攻擊戰斗機組件，根據該部隊的說法，它將成為MUM-T概念的 "四分衛"，在戰斗空間的前沿指揮多個戰術平臺。F/A-XX在2021財年開始了概念完善階段，并且仍然按計劃進行。

澳大利亞“MQ-28A幽靈蝙蝠”

2021年5月，澳大利亞政府宣布將對 "忠誠僚機"--高級發展計劃追加投資4.54億澳元。自2017年以來，根據澳大利亞皇家空軍（RAAF）計劃，澳大利亞國防部投資超過1.5億澳元，以支持澳大利亞皇家空軍和波音防務澳大利亞公司領導的當地工業團隊的合資企業，該企業設計、開發和生產了Loyal Wingman無人駕駛戰斗飛行器（UCAV），最近被命名為MQ-28A Ghost Bat。據澳大利亞政府稱，在短短四年內，該合資企業已經成功地制造和飛行了50年來的第一架澳大利亞制造的軍用作戰飛機，這可以使該計劃成為關鍵出口市場的重要競爭者。MQ-28A飛機于2020年5月亮相，2021年2月進行了首次飛行，距離項目啟動僅兩年零三個月。第二架飛機已經加入了飛行測試計劃，第三架飛機正準備在2022年晚些時候進行飛行測試。每架飛機的70%以上是在澳大利亞采購、設計和制造的。這項投資將看到該計劃擴大到更多的本地公司，以及國際合作伙伴和盟友，并在布里斯班附近的圖文巴（Toowoomba）建立一個生產設施，以及在今年加速開展側重于傳感器和任務系統能力的活動。除了用于概念演示的三架原型機外，這項投資將增加七架MQ28A，總共十架飛機，并將快速跟蹤 "幽靈蝙蝠 "在2024-2025年的服役情況。制造商所稱的空中力量組隊系統提供了類似戰斗機的性能，其機身長度為11.7米，能夠飛行超過3700公里。該UCAV有一個模塊化和可互換的機頭部分，可以容納集成傳感器包，以支持不同類型的任務，包括情報、監視和偵察、通信中繼以及動能和非動能打擊能力。據RAAF稱，該計劃是整合自主權和人工智能的探路者。

圖：澳大利亞國防部投資支持RAAF和波音防務澳大利亞公司領導的當地工業團隊的合資企業，該團隊設計、開發和生產了 "忠誠僚機"戰斗無人駕駛飛行器，最近被命名為MQ-28A幽靈蝙蝠。

圖：除了用于概念演示的三架 "忠誠僚機"原型機外，澳大利亞政府去年5月宣布的投資將增加7架MQ-28A，共10架飛機，并將加快 "幽靈蝙蝠 "在2024-2025年投入使用的步伐。

英國"蚊子（Mosquito）"項目與蜂群無人機

蚊子項目于2019年7月首次由英國皇家空軍快速能力辦公室和國防科技實驗室披露，該項目旨在開發和證明一種技術演示器，作為更廣泛的輕量級廉價新型作戰飛機（LANCA）計劃的一部分，根據公告，。該計劃旨在提供額外的能力，將無人平臺與F-35、"臺風 "和下一代 "暴風雪 "等戰斗機部署在一起，為有人駕駛的飛機提供更多的保護、生存能力和信息，甚至可以在未來提供一個無人駕駛的作戰航空 "艦隊"。有趣的是，2021年7月，英國皇家空軍空軍總司令邁克-威格斯頓爵士在空天力量協會的全球空軍首長會議上談到廣泛的未來戰斗航空系統（FCAS）時說，"與意大利和瑞典等國際盟友合作，我們正在采取一種革命性的方法。我們正在研究改變游戲規則的蜂群式無人機和無機組人員作戰飛機的混合編隊，以及像 "暴風雪 "這樣的下一代駕駛飛機，"這為與上述國家和其他國際盟友開展無機組人員作戰飛機和無人機的潛在共同計劃開辟了道路。

圖：2021年1月，由Spirit AeroSystems公司領導的一個工業團隊獲得了一份3000萬英鎊的合同，以快速設計和制造英國第一個無機組人員的戰斗航空系統的技術演示器，該系統是在 "蚊子 "三年全尺寸飛行測試計劃下的。

圖："蚊子"將從機場、空客A400M "母艦 "或航空母艦上發射，計劃到2023年底在英國領空飛行。"蚊子"UCAV和Alvina蜂群無人機將支持新一代的 "暴風 "作戰空中平臺。

作為 "蚊子 "項目第二階段的一部分，2021年1月，由英國Spirit AeroSystems公司作為主承包商和機身設計者領導的工業團隊與諾斯羅普-格魯曼英國公司（人工智能、網絡、人機界面）和Intrepid Minds公司（航空電子和動力）一起獲得了一份3000萬英鎊的合同，在為期三年的全尺寸飛行測試計劃中快速設計和制造英國首個無機組人員作戰航空系統（UCAS）的技術演示機，作為目前F-35、臺風和下一代 "暴風 "平臺的補充。無人駕駛作戰飛機主要是為了增加軍方作戰航空部隊的數量，它被設計為與戰斗機一起高速飛行，配備導彈、監視和電子戰技術，以瞄準和擊落敵方飛機，并能抵御地對空導彈。蚊子 "將從機場、空客A400M "母艦 "或航空母艦上發射，計劃在2023年底前在英國領空飛行，但沒有說明實際的首次飛行是否會提前在外國天空進行。2021年，當時的英國國防參謀長尼克-卡特爵士將軍在一次國際戰略研究所的虛擬活動中說，到2030年，今天由8架臺風戰斗機組成的皇家空軍（RAF）戰術編隊將由2架臺風戰斗機、10架蚊式無機組人員戰斗機和100架阿爾維娜蜂群無機組人員飛行器組成，"因為這是產生大量的方式，你可以看到這在陸地和海洋領域也會上演。" 未來的皇家空軍預計將由暴風雪、F-35、蚊子、阿爾維納和保護者組成，其中80%將是無人駕駛或遙控平臺。2021年，空軍總司令邁克-維格斯頓爵士宣布，皇家空軍無人機測試中隊 "已經毫無疑問地證明了我們的阿爾維娜計劃下蜂群無人機的顛覆性和創新性效用"。在英國Alvina計劃的前兩個階段之后，2019年1月授予了第三階段250萬英鎊的合同，用于綜合概念評估活動，以探索協作運行的無人機群的技術可行性和軍事效用，2021年1月成功測試了涉及英國20架蜂群無人機的最大的協作性軍事重點評估。據報道，與正在為皇家空軍開發的 "蚊子 "分開，皇家海軍正在推進其名為 "維克斯 "的忠誠僚機。

未來戰斗航空系統/未來戰斗系統（FCAS/SCAF）

法國、德國和西班牙，未來戰斗航空系統/未來戰斗系統（FCAS/SCAF）的伙伴國，以及它們各自的產業，正在開發遠程載具（RC）元件，它與可選擇駕駛的新一代戰斗機（NGF）和聯網的戰斗云（CC）一起構成下一代武器系統（NGWS）。RCs的開發是由空中客車防務和空間公司作為主體，法國MBDA公司、德國MBDA公司和西班牙SATNUS技術公司組成的合資公司Sener Aeroespacial、GMV和Tecnobit-Grupo Oesia公司進行的。該工業團隊正在開發一個蜂群和網絡化的飛行器系列，其尺寸從數百公斤的消耗性飛行器到數噸的更復雜和可重復使用的忠誠僚機類型。根據空中客車公司和MBDA之間的合作協議，前者專注于開發可重復使用的遙控飛行器，而后者則致力于開發消耗性的。正在開發的關鍵技術包括人工智能支持的合作算法、穩健和故障安全的數據通信、小型化傳感器、新的驅動技術、獨立于GPS的導航、可擴展的行動手段、低觀測性解決方案和蜂群技術。如果達索航空公司和空中客車公司將很快簽署各國已經達成的協議，遙控飛機技術演示器可能在2027-2028年飛行，但這將取決于發展路徑和時間。遙控飛機的初始作戰能力可以在2030年代達到，以初步補充第四代戰斗機，但這將取決于國家要求和對平臺及其任務套件的修改。FCAS的MUM-T作戰概念（CONOPS）和相關要求，定義了對遙控飛機機體和控制系統能力的要求，正在調查作為發展路徑的一部分，直到技術演示飛行階段。正如在2019年布爾歇航展和隨后的活動中所展示的那樣，RCs被設想為支持載人平臺的空對空和空對地任務，包括海軍領域，以及情報、監視和偵察（ISR）以及電子戰斗序列的繪制，還有干擾/欺騙、壓制和摧毀敵人的防空。MBDA正在利用其所有的經驗和技術，開發更深入的打擊武器系統，如 "風暴之影 "和 "金牛座"，以及基于國家計劃的新系列 "長矛"、"智能滑翔機 "和 "智能巡洋艦 "的智能連接武器，以進一步發展這些概念的RCs，其發展取決于MUM-T平臺的選定類型。迄今為止，MBDA已經在2019年公布了其RC100和RC200遠程運載工具的概念，但最終的RC可能會有所不同，并且可以設想更大的一攬子解決方案，包括已經公布的用于攔截針對受保護平臺發射的空對空導彈的短程導彈。空中客車公司正在開發的更大的RC，在2019年提出了早期模擬，需要由運輸機（如A400M）進行空中發射，或從跑道起飛。目前還沒有提供關于忠誠的僚機型UCAV的信息。

圖：法國、德國和西班牙，FCAS/SCAF的伙伴國，以及它們各自的工業界，正在開發遠程載具（RC）元素，這些元素與可選擇駕駛的新一代戰斗機（NGF）和聯網的戰斗云（CC）一起構成了下一代武器系統（NGWS）。

圖：根據空客防務與航天公司和MBDA之間的合作協議，后者專注于開發消耗性遠程運載工具，而空客DS則專注于可重復使用的運載工具。

土耳其Baykar Kizilelma

土耳其Baykar技術公司在2021年7月公布了其UCAV設計。據制造商稱，該平臺最初以土耳其語縮寫MIUS（無人駕駛作戰飛機系統）聞名，2022年3月改名為Kizilelma（土耳其語中的紅蘋果），預計將于2023年飛行。Baykar技術公司公布的概念和模型顯示，單渦輪風扇發動機驅動的CUAV具有隱形設計，其特點是三角翼和鴨翼配置，機身能夠容納一個武器艙。雖然沒有提供關于平臺尺寸的官方數據，但制造商提供了關于主要能力的信息。Kizilelma最大起飛重量為6,000公斤，不僅能夠從短的陸地跑道上起飛和降落，而且還能從甲板上的海軍平臺，如土耳其海軍未來的旗艦LHD Anadolu上起飛和降落，據稱它具有全自動起飛和降落的功能，以及包括主動電子掃描陣列雷達、先進的光電攝像機和電子戰系統在內的任務套件，以及視線內和視線外通信套件。Kizilelma的最大有效載荷容量為1500公斤，據稱能夠達到0.6馬赫的巡航速度和11550米的工作高度，續航時間為5小時，任務半徑為926公里，但沒有公布任務有效載荷。

圖：土耳其Baykar技術公司的UCAV Kizilelma（土耳其語中的紅蘋果），據制造商稱，預計將于2023年飛行。

Baykar技術公司公布的Kizilelma UCAV的概念和模型顯示了一個以單渦輪風扇發動機為動力的平臺，其隱身設計的特點是三角翼和鴨翼配置，其機身能夠容納一個武器艙。

作者：Tamir Eshel，專知防務編譯

1 無人機蜂群的優勢

2 對抗無人機蜂群

3 攻擊蜂群網絡

4 理解態勢圖

5 態勢感知：生存的關鍵

6 擊敗無人機

7 蜂群信息

8 LEONIDAS

9 無人機與無人機蜂群

10 高功率激光器

11 總結

前言

集群無人駕駛系統代表了無人作戰的顛覆性演化階段。在本文中，將蜂群視為一組以協調方式自主運行以執行任務的無人駕駛系統（UXS）。UXS組件可以是空中、陸基、水面或水下機器人平臺，執行的任務包括：

• 情報、監視和偵察（ISR）；
• 目標獲取與攻擊；
• 壓制和摧毀敵人防空系統（SEAD/DEAD）；
• 攔截高優先級目標，如指揮所、通信設備和雷達。

在海上，成群的無人船或游蕩的武器和無人潛航器可以用來摧毀敵方艦隊的脆弱資產，如雷達和通信或聲納。蜂群也可用于先發制人地壓制敵人在特定區域的活動，如機場、降落區或彈道導彈發射場。

單個無人機或巡航武器的攻擊需要有人類控制者參與，而無人機蜂群攻擊與此不同，蜂群收到簡報并自主執行任務，根據任務階段不斷協調其行為以最有效地實現目標。例如，它們可以計劃和機動從不同方向攻擊目標，或同時攻擊多個目標，或者犧牲蜂群中的一些元素以觸發目標在被擊中之前做出反應暴露自己。人類控制員主要發揮監督作用，只有在需要或蜂群要求時才會干預和指導無人機。

1 無人機蜂群的優勢

群體行動的無人機可以由人類單獨控制，也可以作為一個群體完全自主運行。其他操作方法遵循羊群行為，其中一些成員充當領導者，而其他成員充當追隨者。UXS蜂群通常由一個多發射器和地面控制站控制，從而簡化和加速部署。一旦啟動，單無人機的運行主要是自主的，使一個操作員能夠管理整個蜂群，而不是指導每架無人機飛行。

蜂群可能包括同一平臺的許多同類元素（被稱為同質蜂群）或不同的參與者形成的異質蜂群。每架無人機可能發揮類似的作用，或者專有功能，如信息收集、武器部署或通信中繼。其行為的關鍵是連接所有成員的網絡。通常情況下，這樣的網絡能夠通過不斷地轉發信息、位置和導航，使蜂群連接所有成員。特定的成員可以在不同的時間對整個編隊進行控制，以協調和確定行動的優先次序，分配任務，對障礙或威脅發出警報，或將權力移交給其他成員。如果一個控制節點被消滅，其他成員將根據網絡的自我形成、自我修復算法來重新控制。

大多數商用遙控無人機是通過跳頻擴頻（FHSS）控制的，使用先進的頻率敏捷波形，或通過無線局域網（WLAN）。從無人機發射的信號也使用FHSS、寬頻或WLAN信號。其他無人機可能依靠射頻（RF）、蜂窩或衛星通信（SATCOM）。蜂群經常利用臨時網絡技術（MESH網絡）在蜂群成員之間進行通信。這種方法在視線之外和在現有連接沒有保障的廣泛地區運行時特別有利。單個無人機可以隨時連接和斷開網絡，使得分散的自組織網絡結構非常適合它們的運行。

2 對抗無人機蜂群

盡管無人機和機器人是自主運行的，但在被派往執行任務之前需要進行全面的準備。路線規劃、飛行前網絡設置、GNSS鏈接建立、與控制器和其他小組成員的協調都要在起飛前完成，以啟動一個自主任務。這種活動大多有明顯的電子特征，可以被信號情報（SIGINT）活動探測到。但有些準備工作比其他工作更不明顯。例如，在其載體上打包準備發射的游蕩無人機經常在無線電靜默中進行這種準備，沒有任何信號發送，測試和設置都在載體上進行。

一旦蜂群被發射并分組，其成員可以機動成編隊，使單個目標的探測更加困難。對目標的導航可以采用全球導航衛星（GNSS、GPS）、慣性導航、基于圖像的場景匹配，或幾種方法的組合，使其更難被擊敗。編隊成員可以相互依靠來確定他們的位置，從而保持傳感器的冗余度，以克服特定的對抗措施，如GPS干擾。

與可以完全孤立執行任務的單一自主無人機不同，蜂群有一個重要的弱點——它所依賴的網絡。蜂群成員必須不斷通信，以分享信息、狀態和任務。由于這些網絡使用特定的波形，它們的活動可以被SIGINT檢測到，以提供該地區蜂群活動的第一個警報。因此，SIGINT被認為是對抗蜂群（或反蜂群）的第一道防線，作為整個分層防御系統的核心。

3 攻擊蜂群網絡

隨著網絡信號的采集和跟蹤，以及信號情報（SIGINT）對網絡脆弱性的評估，防御者可能對威脅采取電子或網絡攻擊。考慮到這種探測的延伸范圍，依靠戰略性機載或天基SIGINT資產，防御者可以通過準備和執行應對威脅的通盤計劃來避免意外。對單個蜂群成員的探測和跟蹤構成了另一個重大挑戰，因為雷達和電子光學傳感器探測小型、低速和低空飛行目標的能力有限，特別是遠距離目標。對水下移動的目標探測幾乎是不可能的。此外，由于傳感器遇到的噪音和雜波，對移動中的目標探測也很有限。

C-UAS探測和對抗系統，如羅德與施瓦茨公司（R&S）開發的ARDRONIS，針對無人機的射頻信號活動，使用敏感的監測接收器收集和破壞無人機控制。據R&S稱，該監測器可以從5公里外探測到大疆Phantom 4迷你無人機。當使用FHSS與無人機接觸時，ARDRONIS將檢測到的信號與廣泛的無人機配置文件庫進行比較。這種“監測和匹配”過程為覆蓋區域內的任何威脅提供了可靠的早期警告。該系統還提供無人機遙測、視頻下行鏈路和控制單元的測向（DF），顯示操作員的位置。該系統還有一個集成的干擾器，可破壞目標無人機或無人機與控制器之間的通信，而對同一頻段的其他信號干擾最小。

羅德與施瓦茨公司和OpenWorks公司合作，在反無人駕駛航空系統（C-UAS）任務中建立了一個自主的三維探測和跟蹤系統。該系統已經通過北約新的“即插即用”協議集成，稱為“集成電子網絡技術的資產保護傳感”（SAPIENT），并在荷蘭德皮爾空軍基地的北約技術互操作性演習（TIE）活動中進行了測試。

ARDRONIS無人機探測解決方案與OpenWorks公司的SkyAI自主光學技術相結合，并與指揮和控制系統以及決策引擎相結合，以應對不斷升級的無人機威脅。ARDRONIS提供了一個主要的檢測能力，使用頻譜分析方法定位無人機和遠程控制器。SkyAI采用二維數據，并將其與通過SAPIENT網絡從遠程傳感器收到的信息相結合。然后，它控制與系統相關的EO/IR相機，自主地搜索無人機系統。利用實時先進的人工智能目標分類，EO/IR傳感器鎖定目標，并將高質量的視頻流傳給系統操作員，以進一步分析威脅。然后，對SkyAI ARDRONIS傳感器的數據進行融合，以提供被追蹤無人機系統的完整3D位置。

4 理解態勢圖

IAI的無人機衛士代表了另一種探測和攔截無人機和無人機蜂群的多層次解決方案。它由幾種被動和主動傳感器組成，通過一個統一的C2系統與軟、硬殺傷效應器集成。探測和分類層依賴于一個多任務三維X波段AESA雷達和SIGINT系統，該系統探測并對UAS數據鏈通信進行威脅探測和分類。一個日/夜EO/IR傳感器支持目標分類和獲取。無人機衛士使用各種攔截手段，包括干擾或接管作為軟殺傷措施和硬殺傷措施，如精確步槍瞄準器、火箭彈或無人機-殺傷-無人機（DKD）解決方案。

該系統的核心是指揮和控制元件，它從傳感器收集數據，自動關聯信息，定義優先級，并創建一個統一的態勢感知圖，以便及時部署針對威脅的對抗措施。該系統通過機器學習（ML）不斷學習和適應新的威脅類型，并配備了內置的先進決策和人工智能（AI）算法，用于威脅分析和手動、半自動或完全自主響應。

拉斐爾公司的Drone Dome是另一個“端到端”C-UAS解決方案，具有反蜂群能力，在一個多層架構中整合了各種傳感器。該系統采用了RADA的RPS-82雷達，采用靜態或車載配置，使用四個AESA雷達面板，覆蓋360度。除了目標探測和跟蹤外，RPS-82還采用了微多普勒算法進行目標分類。SIGINT元素覆蓋70兆赫到6千兆赫的頻譜，以定位無人機的位置及其操作者，并處理探測到的信號到達時間差（DTOA），以提高態勢感知。另一個自動化層是系統的EO/IR傳感器，支持視頻運動檢測（VMD），能夠根據無人機模式庫自動檢測、識別和跟蹤多個目標。

該系統生成了一個基于地圖的全面態勢圖，允許單個操作員進行可擴展的威脅緩解，采用響應性干擾（RJ）和GNSS反制措施，甚至使用高功率激光，這可對蜂群編隊進行有效打擊，快速連續擊敗多架無人機。

5 態勢感知：生存的關鍵

因此，態勢理解是盡可能早地擊敗蜂群的關鍵，通過目標定位網絡，將蜂群無人機解析轉化為先進的、幾乎堅不可摧的機器。將許多傳感器和信息源融合到態勢感知（SA）圖中，使防御者能夠針對蜂群的弱點，采取最有效的行動。根據行動策略，這些弱點可能是數據鏈、網絡或領導蜂群的“牧民”。行動可以采用軟殺傷，如進攻性網絡、電子戰斗（干擾、GPS拒止）。動能措施的范圍包括部署尼龍流和碎片堵塞無人機的螺旋槳和轉子，以及由C-UAS系統自主指揮和控制的高功率微波或高能激光器、空爆彈藥和火器的定向能量效應。

為C-UAS開發的最復雜的指揮和控制系統之一是Anduril的LATTICE。該系統通過自主解析來自數以千計的傳感器和數據源的數據，并將其轉化為一個智能的共同作戰圖，實時創建對戰斗空間的共享理解。使用傳感器融合、計算機視覺、邊緣計算、機器學習和人工智能，LATTICE可以檢測、跟蹤和分類操作員附近任何一個感興趣的目標。這個系統將SA從戰術層面擴展到戰略視角。Anduril的目標是將LATTICE作為一個全領域的任務引擎部署在陸地、海洋、空中和太空。它采用其網狀網絡來確保信息流，即使在偏遠和有爭議的地區，即使在帶寬有限的情況下，也能實現彈性的信息流和協作編隊。

6 擊敗無人機

其他C-UAS系統，如D-Fend的EnforceAir、DroneShield的DroneSentry-X支持戰術單位保護：

• 重要人員；
• 特種部隊；
• 下馬隊；
• 單個車輛；
• 車隊；

EnforceAir自動識別附近的無人機，然后利用網絡攻擊自動控制它們，并將其降落在一個安全的指定區域。據D-Fend公司稱，這種緩解方法采用了針對目標的協議，不會對友軍通信或授權無人機的運行造成干擾。該系統可以作為一個便攜式戰術套件使用，或安裝在車輛上，以支持靜態或移動操作，形成一個移動的保護“氣泡”。

在探測和識別階段，該系統保持被動，使秘密部隊能夠保持無線電靜默。由于無人機被迫降落在被保衛單位附近，軍事情報部門可以利用捕獲的無人機數據來了解使用的是哪種類型的無人機，它們從哪里發出，以及它們的攝像機記錄了什么。無人機接管只需要幾秒鐘，使該系統能夠有效地控制無人機小型蜂群。

DroneSentry-X是一個不同的移動C-UAS系統，因為它的擊敗能力依賴于干擾，不涉及協議操縱或“網絡”戰術。該系統可以在獨立模式下運行，并集成了傳感器和一個緩解器，以破壞其附近的無人機系統操作，并在360度范圍內保護平臺。

7 蜂群信息

DroneShield和D-Fend都采用“外科手術”行動來對付單個或小群無人機，在它們到達目標之前將其擊落。其他使用電磁脈沖（EMP）和高功率微波（HPM）發射器——更強大的手段，來根除該地區的所有電子系統和活動。這種行動可以一次擊落許多無人機，但也會損壞其他沒有受到這種“電子沖擊治療”保護的系統。這種類型的系統已經在市場上出現，表明該技術已經成熟，可以集成到無人機和C-UAV系統中。

這種武器被設計為“犧牲型”，這意味著它們在激活期間被摧毀或“可重復使用”。美海軍水面作戰中心的工程師們構思了一種爆炸形成的電磁脈沖，可以作為彈頭裝在導彈或無人機內，成為一種能夠攔截和擊敗無人機的武器。 這種EMP裝置被稱為“通量壓縮發生器”，由一個線圈編織成一個密閉的圓柱體構成。 圓筒中充滿了電離的鋰氣，在啟動時建立了一個強磁場。圓筒被炸藥壓縮，通過增加的磁場加速電離氣體分子，產生太瓦級的強大電磁波。球形EMP摧毀攔截的無人機，并使其附近的任何電子系統失效。

可重復使用的高功率電磁效應器采用不同設計的微波發射器來提供能量爆發，可以從遠處使電子電路失效。最初，這些都是大型（卡車大小）系統，需要強大的發電機和冷卻裝置來產生預期的效果。大多數陸基系統是定向的，而更緊湊的系統則根據爆炸產生的能量爆發覆蓋一個球形模式。最近，大功率固態HPM的進步使新的HPM效應器更加成熟，更適合于戰術使用。

8 LEONIDAS

其中之一是LEONIDAS，基于Epirus公司開發的SmartPower技術。它使用固態放大器，以極高的功率傳輸定向能量，造成反電子效應。Epirus公司利用人工智能支持的氮化鎵（GaN）半導體陣列來產生HPM傳輸所需的極端功率密度，而無需特殊冷卻。頻率敏捷系統可迅速發射一連串獨特的波形，以利用無人機系統目標最容易受到的特定頻率。這使得戰術上相關的反蜂群范圍超過了小武器打擊，即使是針對各種蜂群。

一個全尺寸的地面LEONIDAS效應器使用非常高的能量從遠處作業，而裝在吊艙中的較小版本則可由無人機攜帶，更接近目標。由于該系統使用電力，LEONIDAS有很深的彈倉，可以連續快速發射，以達到精確或區域火力的效果，而不會過熱或需重新裝彈。

這項技術已經與美國陸軍的一些防空能力相結合。2020年，諾斯羅普-格魯曼公司宣布與Epirus公司達成戰略供應商協議，提供LEONIDAS作為其反無人機系統（C-UAS）系統解決方案的一個組成部分。諾斯羅普-格魯曼公司的C-UAS解決方案已經提供了一個分層結構，具有完整的動能和非動能效應、空中和地面傳感器的前線防空指揮和控制（FAAD-C2）系統，該系統被美國陸軍選定為反小型無人機系統能力的臨時C2系統。該協議增強了系統的非動能能力，以擊敗無人機系統蜂群。在另一項協議中，Epirus公司在2021年底宣布，該公司已與通用動力公司合作，在美陸軍的IM-SHORAD系統上集成LEONIDAS，該系統已經在移動中為戰斗人員提供C-UAS保護，使陸軍能夠與無人機蜂群作戰。

9 無人機與無人機蜂群

目前LEONIDAS尺寸也被縮小，以適應無人機攜帶的小吊艙。該吊艙與現有的機載系統集成，去到最終用戶希望它去的地方，直接飛向威脅區。當與地面的LEONIDAS裝置一起部署時，兩個系統協同工作，以實現更大的功率和范圍，并創建一個分層防御力場。

其他運行HPM的C-UAS系統包括洛克希德-馬丁公司的MORFIUS C-UAS無人機。該公司使用Dynetics Area-I公司的Altius 600無人機，裝上洛克希德-馬丁公司的HPM效應器MORFIUS，在距離和速度上對付無人機蜂群。這種管狀發射的無人機攜帶一個HPM效應器有效載荷和一個尋的器，使其能夠從遠距離對目標進行定位。兩者都是可回收和可重復使用的。管狀發射無人機平臺可以從空中、地面或移動的車輛上部署，支持分層防御方法。

雷神公司最近用其COYOTE Block 3渦輪動力C-UAS導彈展示了一個類似的概念。在這次演示中，COYOTE使用一種未指定的非動能效應器擊落了一組10架無人機。目標組包括在尺寸、復雜性、機動性和范圍方面不同的無人機。該測試還證明了COYOTE可以在交戰后被回收和重新部署，可以在車輛、飛機、直升飛機和無人機上部署。

10 高功率激光器

高功率激光器也提供了有效的反蜂群能力，它能夠通過摧毀無人機的機身、能源、光學器件或電子電路來迅速擊敗小型和機動目標。以低成本快速“發射”多發子彈的能力使激光器適用于極短距離防空（VSHORAD）任務和對抗無人機小型蜂群。這種激光器已經被集成到一些C-UAS平臺上，如 Stryker的DE M-SHORAD、雷神公司的HELWS2和拉斐爾公司的激光無人機穹頂激光效應器，它們已經展示了擊敗小型無人機蜂群的能力。激光和HPM效應器都為操作者提供了一種低成本的單次射擊選擇，只需要電能就能操作。然而，激光器受到天氣的限制，因為它們不能穿透厚厚的云層，而HPM可能在其區域內造成附帶損害。

11 總結

自主的、由人工智能驅動的和聯網的無人機蜂群正在成為一種顛覆性的軍事能力，它們執行任務的能力遠遠超過單一無人機的規模和能力。沒有打敗無人機蜂群的銀彈，因為對抗措施需要一個至少與無人機本身一樣先進、復雜和不斷發展的系統，利用無人機使用的一些技術。

對蜂群機器人的研究已經產生了一個強大的蜂群行為庫，它們擅長確定的任務，如集群和區域搜索，其中許多有可能應用于廣泛的軍事問題。然而，為了成功地應用于作戰環境，蜂群必須足夠靈活，以實現廣泛的特定目標，并且可以由非專業人員配置和使用。這項研究探索了使用基于任務的蜂群可組合性結構（MASC）來開發特定任務的戰術，作為更普遍的、可重復使用的規則組合，供高級機器人系統工程實驗室（ARSENL）蜂群系統使用。開發了三種戰術，用于對一個地理區域進行自主搜索。這些戰術在現場飛行和虛擬環境實驗中進行了測試，并與預先存在的完成相同任務的單體行為實現進行了比較。對性能的衡量標準進行了定義和觀察，驗證了解決方案的有效性，并確認了組合在可重用性和快速開發日益復雜的行為方面所提供的優勢。

1.1 動機

美國軍方對無人駕駛飛行器（UAV）的研究和利用有很長的歷史，早在第二次世界大戰之前就有了。最近，"捕食者 "無人機的推出，首先作為偵察平臺，后來作為武裝戰斗成員，徹底改變了現代戰爭。使用 "捕食者 "型無人機的優勢很多，而且有據可查，但是這類系統并不能為每一類任務提供通用的解決方案。系統的可用性、便攜性、后勤和維護要求、人力專業化和道德問題只是限制無人機向各級作戰部隊傳播的部分因素。一些人認為，戰爭的下一次革命將來自于蜂群技術：大量低成本的自主系統采用合作行為和分散控制來實現任務目標[1]-[3]。

在過去的十年中，已經進行了大量的工作來擴展無人機群的行為、能力以及指揮和控制（C2）。海軍研究生院先進機器人系統工程實驗室（ARSENL）小組以前的研究推動了以任務為中心的C2方法的發展[4]，并通過分散的動態任務分配實現了蜂群自主[5]。然而，在描述高層行為和目標以及在機器人代理的強大分布式系統中實現這些目標方面，設計蜂群系統仍然存在獨特的挑戰。目前的行為實現往往是單一的，而有效的設計需要專家編程。這項研究探索了在一個面向任務的分層框架內組成原始蜂群行為的方法，以自主實現復雜的任務目標。在面向任務的框架內應用行為組合技術，可以促進簡化行為開發和重用，并有可能加速創建復雜的以任務為重點的蜂群行為，用于軍事應用。

1.1.1 蜂群案例

蜂群飛行器并沒有提供將完全取代目前無人駕駛航空系統（UAS）的好處和能力，但它們確實有可能吞并許多目前的能力。然而，更有趣的是，蜂群有可能迫使戰爭行為的技術轉變。在[1]中，Arquilla提出蜂群是一種建立在高度連接和機動能力的小型單位上的戰爭形式，這些小型單位可以快速分散和聚集在一起。Scharre[2]和Hurst[3]通過分析機器人群的屬性及其對現代戰場的潛在影響，闡述了群戰的概念。與目前的無人機系統相比，蜂群通過飛行器的異質性使自己與眾不同，這種異質性提供了單一無人機所不具備的廣泛能力。特別是，合作行為和分散控制所帶來的決策和執行速度，可能再加上人工智能（AI），使蜂群系統具有潛在的決定性作戰優勢。或者正如[2]中指出的，"擁有最智能的算法可能比擁有最好的硬件更重要"。

美國防部已經認識到蜂群技術的內在可能性，并將蜂群行為列為具有 "推動無人系統的巨大潛力 "的人工智能技術之一[6]。這種認識進一步體現在國防高級研究計劃局（DARPA）的項目中，如進攻型蜂群戰術（OFFSET）[7]。各軍種也在各自探索蜂群技術[8]，成功的概念驗證包括海軍研究辦公室（ONR）的低成本無人機蜂群技術（LOCUST）[9]，海軍航空系統司令部（NAVAIR）的Perdix系統[10]，以及NAVAIR對DARPA的CODE計劃的收購[11]。這些計劃不僅探討了自主協作系統的發展，而且還探討了與這些系統相關的C2和人機界面（HSI）要求。蜂群C2和HSI已被確定為建議研究的核心，以使該技術進入軍事應用范圍[2]、[6]、[8]。

1.1.2 蜂群特征

蜂群機器人的研究源于早期的元胞自動機領域的研究。元胞自動機通常可以被描述為一組細胞的數學模型，其中單個細胞的狀態由其鄰居的狀態隨時間變化的某些函數決定[12]。細胞本身的效用是有限的，但一組細胞可以有效地模擬自然和生物模式，而且一些細胞自動機已被證明能夠模擬任何計算機器[12]。

貝尼[13]的早期工作將自動機的概念應用于機器人學。他和Wang[14]的工作創造了"蜂群智能 "一詞，即 "非智能機器人系統表現出集體的智能行為，表現為在外部環境中不可預測地產生特定的有序物質模式的能力。" 該定義后來被完善，指出智能蜂群是 "一群能夠進行普遍物質計算的非智能機器人" [15]。這種蜂群智能的概念是蜂群的一個基本屬性。對于這項研究來說，這個概念可以簡化為：蜂群是一個無人機的集合，這些無人機單獨只能夠進行簡單的行為，但當它們聚集成一個集體系統時，能夠產生特定的額外和更復雜的行為。

確保蜂群中的集體行為產生最終的預期行為是蜂群工程的一個基礎概念[16]。蜂群行為通常依賴于涌現，被定義為由單個智能體構成集體行為，進而產生全系統行為[17]。雖然涌現是蜂群的一個理想和基本特征，但它并不容易預測。意外的涌現行為會表現出潛在的負面后果，降低對系統的信任度[16], [17]。涌現行為不僅在蜂群智能方面得到了廣泛的研究，而且在多Agent系統的背景下也得到了更廣泛的研究，包括經濟、物流和工程等廣泛的應用。因此，有大量的行為問題的涌現算法解決方案，已經成為該領域的基礎。直接適用于機器人群領域的是基于生物的行為集合，如成群結隊[18]，螞蟻和蜜蜂群優化[19]，以及粒子群優化[20]，[21]。在這些問題中的每一個，單個智能體，即本研究中的單個無人機，根據本地知識和對蜂群其他部分的有限知識決定自己的最佳行動。

分散控制和集體行為使關鍵蜂群屬性成為可能：適應性（靈活性）、穩健性和可擴展性[22]。適用于蜂群機器人和蜂群智能的這些屬性的精確定義在[22]-[24]中提供。一般來說，適應性是突發行為的結果，是蜂群在動態環境中實現一系列任務的能力。穩健性源于分散控制，即無論其他智能體是否失敗，單個蜂群智能體仍然可以做出適當的決定；也就是說，即使單個智能體失敗，蜂群仍然可以集體完成行為。可擴展性與此類似，即蜂群的規模應根據需要進行調整，以便在約束條件下完成特定目標。

1.1.3 機器人群

在過去的十年里，隨著低成本機器人和通信組件的普及，蜂群的實現已經取得了快速進展。像Kilobot[25]這樣的開源機器人很容易獲得，而像海軍研究生院（NPS）ARSENL的Zephyr II固定翼和Mosquito Hawk四旋翼無人機這樣更先進的平臺也很容易制造[26]。仿真環境，如Autonomous Robots Go Swarming（ARGoS）[27]、Open Robotics的Gazebo模擬器[28]和ArduPilot的軟件在環（SITL）環境[29]，可免費用于測試與物理系統相結合的行為，以加快開發速度。

物理機器人群的C2系統并不像模擬器那樣發達，而且很少有管理機器人群的總體框架。值得注意的框架包括用于無人機的Aerostack[30]和ARSENL的基于任務的蜂群可組合性結構（MASC）[4]框架。此外，C2要求與蜂群的HSI研究密切相關。鑒于蜂群的潛在規模和相對于人的認知能力而言的行為復雜性，蜂群對人類互動提出了獨特的挑戰[31]。由于集體行為的突發性質與軍事環境中固有的嚴格的操作控制結構相匹配，HSI對軍事應用具有特別的意義[32]。在進攻性機動中使用無人駕駛車輛已經引起了倫理方面的爭論，而蜂群的自主性質只會使這個問題更加復雜[33]。

1.1.4 技術現狀

目前對多機器人系統和多機器人任務分配（MRTA）的重要研究工作集中在實現機器人群中復雜行為的規劃和執行。多機器人系統通常依靠任務分配技術和高層規劃來確定實現整體蜂群目標所需的單個平臺行動。有任務的機器人可以利用蜂群智能和涌現來實現子任務目標，但也有可能采用更多慎重的方法。Khaldi[23]和Arnold等人[34]對多機器人系統和蜂群機器人技術進行了比較和分析，重點是蜂群智能的應用。

MRTA的進展通過考慮時間和任務優先級限制的綜合能力匹配，使越來越復雜的任務領域成為可能[35], [36]。例如，NPS的ARSENL小組以前的研究推動了分散的、基于市場的任務分配的發展[5],[37]，并在復雜的多域蜂群行動中成功地進行了演示[26]。ARSENL已經成功地采用大型蜂群來合作執行定義明確的復雜任務。對這些系統的有效控制仍然需要操作員的實時監督。

最近的論文如[38]將機器學習和人工智能技術應用于蜂群系統以實現行為發展。在這一領域的工作相對較少，實現先進的蜂群自治的目標，即通過 "提供指揮官的意圖，系統能夠從該指揮官的意圖中找出系統能夠做什么"[11]，仍然是相當遙遠的。

1.2 研究目標

這項研究的目的是實施和評估基于MASC的分層解決方案，將能夠自主搜索和調查任務的不同規則組合成更強大的戰術，在異質蜂群上執行。基于市場的任務分配被調整為向參與戰術的平臺分配行為角色。本論文假設，以這種方式組成的簡單行為可以實現與更多單一行為相媲美的性能特征，并且該方法廣泛適用于創建面向任務的一般戰術。這一目標為實現MASC的目標提供了一個步驟，即促進簡單行為的設計和重用，并為任務應用創建越來越有能力的戰術。

對所開發的解決方案進行分析，以驗證復合任務分配方法的使用，并為未來實施和研究異構多無人機群的性能和C2提供建議的基礎。特別是，本論文討論了以下研究問題。

• 使用組合行為的蜂群與使用單體行為的蜂群相比，其性能是否具有可比性？

• 在有效性和可用性方面，可組合行為比單體行為有哪些好處（如果有的話）？

• 哪些性能指標適合于比較行為的實現？

• 如何將建議的行為開發方法擴展到支持適用于任意任務的行為開發？

• 所開發的方法是否提供了所需的靈活性和接口，以納入更大的任務控制框架中？

這項研究的范圍僅限于利用原始的規則和算法來組成強大的戰術。它沒有探索或開發在單個平臺上執行行為的算法。

1.2.1 方法

開發了三個符合MASC戰術理念的蜂群行為，該戰術由[4]中描述的更原始的規則組成。這些戰術是作為現有ARSENL規則的組合來實現的。每個戰術都由一個搜索規則和一個調查規則組成，前者指導平臺參與協調的區域搜索，后者指導平臺協調調查一個或多個感興趣的聯系體。這兩種戰術都利用以前開發的拍賣算法進行任務分配[37]。戰術動態地將每個平臺分配到其中一個規則中，并且在任何給定的時間，只有被分配的規則被用來控制平臺。

該戰術是為使用由具有獨特特征的平臺組成的異質群而開發的，這些特征影響了它們執行搜索和調查行為的適宜性。該戰術利用基于市場的方法（即拍賣算法）來考慮單個平臺的能力，具體描述如下。

• SearchTacticStatic。一種戰術，在行為初始化時，搜索者和調查者的角色被靜態地分配給特定平臺。分配規定了搜索者的最低數量，并有效地按飛機類型優先分配（例如，更快的固定翼無人機被分配為搜索者）。

• SearchTacticDynamic。采用這種戰術，所有平臺開始時都是搜索角色，但隨著行為的進展，可以在搜索者和調查者角色之間動態切換。當遇到聯系人時，一個單項拍賣被用來重新分配角色。需要改變角色的車輛會推遲執行向新角色的轉換，直到當前分配的任務完成之后。

• SearchTacticImmediate。這個戰術實現了與SearchTacticDynamic戰術相同的分配方法；但是，搜索者和調查者角色之間的轉換會立即發生，而不是在當前分配的任務完成后發生。也就是說，如果平臺需要轉換角色，一個正在進行的搜索單元或調查任務將被中止。

1.3 論文組織

本論文分為五章。第一章討論了空中蜂群系統的現狀，它們與美國防部的相關性，以及這項研究的動機。第二章對相關的蜂群研究領域及其與本研究的關系進行了更詳細的討論。第三章描述了組成行為的實現，并將其與之前實現的單體行為進行了比較。第四章描述了所利用的實驗過程，并討論了所收集的數據，以提供實施的戰術性能和理論上的最佳性能之間的比較。最后，第五章提供了這項工作的結論和對該領域未來工作的建議。

機器人和自主系統（RAS）的使用對于荷蘭皇家陸軍（RNLA）來說正變得越來越重要，因為它可以有效地部署稀缺的人力資源。此外，RAS的正確應用可以提高人員安全，并有助于實現戰斗空間的優勢。因此，成立了機器人和自主系統小組，目標是設計和實驗自主軍事機器人。通過概念開發和實驗，RAS小組旨在為自主平臺定義一個需求清單，該清單可用于外包RAS項目和產品的部分開發。

定位和導航是自主平臺的重要方面，因為機器人只有在知道自己的位置時才能導航到指定地點。對于軍事用例，這一功能必須在沒有可用的全球導航衛星系統（GNSS）信號的環境中實現，因為這可能被敵人干擾或欺騙。此外，機器人的定位和導航解決方案必須能夠處理多種部署環境、不斷變化的（天氣）條件以及硬件或軟件故障。這些要求需要一個強大的定位和導航解決方案，可以由RNLA自信地部署。

已經研究了多種傳感器和定位方法，以確定擬議解決方案的合適選項。這兩個方面可以分為兩大類：主動與被動傳感器，以及絕對與相對定位。每一類都包含多種技術和算法，如立體視覺相機、三維光探測和測距（LiDAR）傳感器、同步定位和繪圖（SLAM）、天體導航和基于磁場的解決方案。此外，每個傳感器-定位方法的組合都有自己不同的特點。

上述研究表明，有多種傳感器和定位方法適用于自主平臺。其中許多解決方案可以在未知環境中實現準確的定位和導航。然而，無論是由于缺乏抗沉淀能力、使用主動傳感器，還是缺乏避障能力，這些解決方案作為獨立的解決方案都不夠強大。這就是可以應用自適應傳感器融合的地方。通過整合多種傳感器和定位方法，自主平臺可以使用與當前環境和條件兼容的最合適的技術。

有多種類型的自適應傳感器融合可以實現：硬傳感器融合、軟傳感器融合和預定的傳感器融合。硬傳感器融合分析來自活動傳感器的數據，當一個傳感器的數據超出某些參數的定義范圍時，就禁用該傳感器。軟傳感器融合糾正偏離的傳感器數據，而不是禁用傳感器。這提供了一個比硬傳感器融合更準確的位置估計，但代價是更高的實施復雜性。最后，預定的傳感器融合分析環境以確定哪些傳感器和定位方法是可用的。這是一種高效的方法，比軟傳感器融合更容易實現。

與所研究的傳感器和定位方法類似，沒有一個自適應傳感器融合框架是獨立運行的合適選擇，因為每個人都有自己的優點和缺點。因此，擬議的解決方案必須結合多種變體，以填補功能上的空白，提高解決方案的穩健性。

在理論研究和實驗結果的基礎上，設計了一個擬議的解決方案。這個解決方案結合了一個定制的自適應傳感器融合框架--它結合了預定的傳感器融合和硬傳感器融合--以及一個用于傳感器融合管理和導航控制的行為樹。擬議解決方案的第一步是選擇一個初始定位方法。這是在指揮官定義的任務參數和部署環境變量的基礎上完成的。然后，自主平臺使用這種定位方法在定義的航點列表中進行導航。在導航過程中，持續分析來自活動傳感器的數據，以確保每個活動傳感器仍可使用。如果檢測到一個持續的傳感器錯誤，行為樹將暫停導航過程，并選擇一個新的、可用的定位方法。這種選擇是根據更新的傳感器列表進行的，其中考慮到了不可用的傳感器。在成功切換定位方法后，行為樹將繼續進行導航過程。

所提出的解決方案在多次模擬運行中進行了測試，分別用TurtleBot3、2D LiDAR和立體相機作為自主平臺和傳感器配置。仿真結果表明，自適應傳感器融合框架在配置正確的情況下，能夠持續檢測到不可用的傳感器數據。此外，當檢測到持續的傳感器數據錯誤時，行為樹成功地暫停了導航過程。在定位方法切換后，行為樹也一致地恢復了航點導航過程。因此，在所有的模擬運行中，模擬機器人成功地到達了最終的航點。

基于這些結果，可以得出結論，擬議的解決方案為一個自主的軍事平臺提供了堅實的基礎。行為樹的靈活和模塊化設置使設計能夠隨著 "哨兵項目 "的進展而成長，并旨在建立一個更有能力的自主平臺，可以與多個不同的自主平臺和傳感器配置相整合。

在短期內，有兩個主要領域可供探索，以改善擬議解決方案的功能。首先，行為樹的實現可以通過代碼優化和整合人類的實時互動來加強。第二，可以研究和實施針對困難環境或挑戰性條件的定位方法，以提高魯棒性，使自主平臺能夠部署在更廣泛的場景中。

機器人是一個具有挑戰性的領域，需要軟件和硬件的融合來完成所需的自主任務。任何工作流程的關鍵是在部署到生產環境之前對軟件進行自動構建和測試。本報告討論了美國陸軍作戰能力發展司令部陸軍研究實驗室（ARL）的無人自主車輛軟件研究平臺MAVericks的軟件開發過程中使用的持續集成/持續交付工具的重要性和創建情況。這個工具在ARL進行的快速研究和開發中起著至關重要的作用--包括模擬和嵌入式硬件目標的自動構建測試，以及驗證軟件在環模擬中的預期行為。

持續集成/持續交付（CI/CD）是軟件開發中常用的工具，用于自動構建、測試和部署代碼。這個工具對于提高研究的速度和效率至關重要，同時確保在增加或改變新功能時功能不受阻礙。在CI/CD之前，軟件開發過程是具有挑戰性的，隨著越來越多的合作者修改代碼庫，任何新的開發都有可能破壞現有的功能--比如代碼不再構建，自主行為和故障保護裝置不再按預期工作。

本報告重點關注美國陸軍作戰能力發展司令部（DEVCOM）陸軍研究實驗室（ARL）的MAVericks無人自主飛行器（UAV）軟件平臺的CI/CD集成，該平臺建立在開源平臺ROS2和PX4之上。ROS2是一套用于構建機器人應用的軟件庫和工具，而PX4是一個強大的無人機飛行控制軟件。利用這兩個平臺，MAVericks是一個專注于敏捷飛行的大型合作項目，在模擬和機器人平臺上都能發揮作用。MAVericks的目標是在ModalAI的VOXL和RB5硬件平臺上運行，因為它提供了尺寸、重量和功率，同時也是藍色無人機項目的合作伙伴，這意味著他們得到了國防創新部門的資助，以符合2020年國防授權法第848條的規定。

合作者包括美國軍事學院的西點軍校，作為分布式和協作式智能系統和技術項目的一部分；加州大學伯克利分校，作為規模化和穩健的自治項目的一部分；以及馬里蘭大學的人工智能和多代理系統的自治項目--而且這個名單一直在增加。此外，ARL一直在尋求提高其算法的穩健性和成熟的能力，以過渡到DEVCOM和國防部的其他組織。隨著許多合作者加入MAVericks，重要的是要確保每次修改后有最低限度的可用功能，以鼓勵快速加入和貢獻。MAVericks是一個由一百多個軟件包組成的大型研究平臺，重要的是每個軟件包都能可靠地構建和運行。通常情況下，合作者只關心幾個軟件包，他們可以很容易地進行修改和添加，而不需要對不相關的問題進行排查，這一點至關重要。由于這種不斷增長的社區，很容易偶然地引入錯誤或破壞不相關的功能。因此，CI/CD是一個很好的解決方案，它將為不同的用戶群體提高平臺的可靠性和可用性。

CI/CD管道實現了許多簡化開發的功能。它可以完全構建整個平臺，確保新用戶的依賴性安裝成功，在模擬環境中運行和測試平臺，以確保自主行為正常工作，并快速構建壓縮的工作空間，以防止在無人機上構建。

在自主系統的軟件開發中，一個有問題的情況是，用戶修改了幾個包，但只構建和測試了一個特定包。這樣，代碼就被合并到了生產中，而沒有驗證它對其他人是否有效。如果未經測試的修改被合并，依賴這些修改的包可能不再構建或通過所有的測試案例。

從用戶的角度來看，CI/CD是由用戶創建代碼合并請求（MR）來觸發的，將他們的修改添加到主分支。這就啟動了CI/CD，建立了一個管道。該管道包括四個階段：構建-依賴、構建-完整、測試和部署。對于每個階段，可以并行地運行多個作業來完成該階段。在每個作業中，流水線首先將合并后的變化復制到一個新的環境中，并完成一個特定的任務。在流水線的最后，一個完全構建的版本被上傳，并準備在無人機上閃現。如果任何步驟失敗，其余的管道階段將被中止，并通知用戶到底是什么地方出了問題，以便他們能夠解決任何問題。管線的概述見圖1。

在本報告中，描述了MAVericks CI/CD的基礎，然后詳細介紹了管道中的每個階段，以及所克服的幾個挑戰。

1 引言

近年來，"蜂群 "和 "構建蜂群"是無機組系統界最普遍的流行語之一，不僅包括航空器，還包括陸地、海洋、水面以及水下的無人系統。然而，什么是蜂群，或者它需要擁有哪些基本能力，還沒有正式定義。北約的無機組飛行器社區最近開始為上述術語制定定義，以最終正式確定各自的術語供官方使用，但由于不同社區對什么是蜂群有不同的解釋和觀點，很快就陷入了困境。因此，以空中為中心的定義可能不太適合于其他領域。

本文旨在概述挑戰，并在討論未來 "蜂群 "的定義及其在無人飛行器背景下的相關術語提供思考素材。

2 定義的目的

每個術語的定義都需要滿足一個目的；否則，它就沒有意義，也不需要被定義。例如，遙控飛機（RPA）被定義為 "由經過培訓和認證的飛行員控制的無人駕駛飛機[......]，其標準與有人駕駛飛機的飛行員相同。"因此，使用RPA一詞表明操作飛機需有一定程度的飛行員資格要求。以同樣的方式，需要同意該定義是為哪些條件和目的服務的，即在哪些情況下需要它。

定義 "蜂群 "所面臨的挑戰是，適用的用途差別很大，一種用途的定義參數可能與另一種用途不相關。為了概述這一挑戰，下面介紹了一些例子。

作業用途。使用蜂群來實現軍事效果是基于需要解決的軍事問題。只有當蜂群功能與其他解決方案相比能帶來軍事利益時才會被采用。所期望的效果在本質上將符合能力要求的定義，因此，需在采購者的法律框架內。實戰化蜂群技術并按照適用的國家和聯盟立法、交戰規則以及戰術、技術和程序進行操作，可能需要一個定義，該定義提供了關于軍事能力、遠程操作模式、指揮和控制手段以及人類互動程度的說明。

開發者用途。需要充分了解潛在的蜂群功能，以便從開發者的角度確定軍事使用的好處。開發蜂群技術和實現蜂群行為的正確執行可能需要復雜的自主性和人工智能應用水平，使人類能夠將蜂群作為一個整體進行操作，但不需要（甚至不允許）控制任何單獨的蜂群實體。因此，這種用途的定義可能集中在自主性水平、其在硬件和軟件中的技術實現以及蜂群功能在其系統中的適應性。

反蜂群用途。在觀察和防御蜂群時，自主性水平或指揮和控制手段并不那么重要。從這個角度來看，實體的數量、它們的觀察行為以及它們假定的蜂群能力是最相關的問題，因此也是決定性的因素，不管蜂群實體是人工控制還是自主操作。識別一個較大的實體群是否有資格成為蜂群的挑戰隨著展示的蜂群行為的復雜性而增加。

在其他情況下，"蜂群 "一詞的定義可能需要偏離或替代，以達到其目的。為了解決這個難題，有兩個選擇。首先，為每一種用途制定多個定義，其次，找到一個可以服務于所有（或至少是大多數）用途的共同標準。由于多種定義有可能在不同的用戶群體之間造成混淆和誤解，因此第二種選擇更受歡迎。每個用戶群體以后可以將其具體要求作為子類別術語附加到一般定義中，類似于RPA，它是 "非螺旋槳飛機 "這一總體定義下的一個子類別。

3 共同標準

這就給我們帶來了一個挑戰，即為總體的蜂群定義確定一個共同標準。通過觀察蜂群，特別是其行為，可以發現共同點，不管它是由空中、陸地還是海上的無人系統組成，也不管蜂群的行為是實際執行的還是只是被感知的。因此，一個總體的定義應該從蜂群的外部外觀和視覺感知開始，而不是關注其內部運作。后者可以用子類術語來涵蓋和區分。

4 蜂群行為

在開源研究中，有許多關于蜂群行為的定義，但它們主要描述的是同一個概念，通常將蜂群智能作為一個前提條件。例如:

• "蜂群是大量個體組織成協調運動的現象。僅僅利用環境中他們所掌握的信息，他們就能聚集在一起，集體移動或向一個共同的方向遷移"。

• "蜂群智能是對分散的、自組織的系統的研究，這些系統能夠以協調的方式快速移動"。

• "在蜂群機器人學中，多個機器人通過形成類似于在自然系統中觀察到的有利結構和行為來集體解決問題，如蜜蜂群、鳥群或魚群"。

• "蜂群智能源于動物的自然蜂群行為，可以定義為相同大小的動物表現出的集體行為，聚集在一起解決對其生存至關重要的問題。蜂群智能可以被定義為簡單代理群體的新興集體智能"。

上述所有定義的共同點是形成蜂群的個體的 "協調運動"。集體智能也被提到是實現這種行為的關鍵因素；然而，觀察者將無法確定蜂群的協調運動是基于集體智能還是通過其他控制手段。因此，在總體定義中，集體智能是一個需要考慮的次要屬性，需要由后續術語來涵蓋。值得注意的是，未來的技術，包括人工智能和機器學習應用，可能使觀察者能夠確定一大群實體是否擁有可能造成更大威脅的額外蜂群功能。因此，"集體智能"或類似的可識別的蜂群功能可能被納入定義中。

【值得注意的是，"多個蜂群元素 "原則上意味著，任何數量大于1的單位，如果從事蜂群行為以提高整體單位的集體能力，都可以被視為一個蜂群。由于沒有專門的系統，識別蜂群行為幾乎是不可能的，因此，除非另有證明，否則最好將看似一起行動的多個實體視為一個蜂群。更高的數量會放大蜂群行為的好處。另外，各個實體不需要完全相同，只需要兼容，作為蜂群的一部分解決軍事問題。】

5 單個蜂群元素的數量

根據上述定義推斷，蜂群的另一個關鍵要素是參與的實體數量，但沒有明確規定最低數量。是否有一個閾值需要跨越，以脫離傳統的分組方案，如中隊、航班，從而有資格成為蜂群？同樣，我們有幾個選擇：

1.將任何由兩個或更多元素組成的編隊都歸為蜂群。

2.將蜂群定義為超過特定數量的單個元素的群體，其數量高于上述傳統分組。

3.避免任何具體化，將這一細節再次留給后續的分類學層次。

為了避免限制性太強，并允許有子類別，建議采用最后一種方案。術語"多個蜂群實體"很好地表達了建議的 "非特定性"，并將在文章后面為此而使用。

6 空間分布

上述可觀察到的特征，即 "協調運動 "和 "多個蜂群元素"，并不意味著各個蜂群實體之間有最小或最大的距離。已經有了采用廣泛分布的無機組的飛行器來轉播無線電通信或向偏遠地區提供互聯網連接的概念。單個航空器之間的距離可能是數百公里，以提供大面積的覆蓋。即使在較小的規模上，蜂群實體也可以在僅幾百米的距離內以協調的方式運作，以觀察一個地區或攻擊具有多個影響點的較大目標。如果不能對群體（或蜂群）進行整體調查，那么這些實體是否遵循預先確定的和不協調的模式或執行協調行動，對觀察者來說可能仍然是隱蔽的。因此，蜂群的空間分布不是一個總體定義的限定因素，而且會不必要地限制其應用，盡管這些特征可能在反蜂群活動中發揮作用，并在隨后的術語中加以定義。

7 人與人之間的互動

在談論蜂群技術時，人們廣泛討論了不同的自主性水平和相應的人類互動水平。例如，自主性水平越高，在實際任務中對人類投入的要求就越低。顯示出一套完整的蜂群行為的蜂群很可能處于自主性等級的高端，將人類互動的必要性降到最低。也可以假設這種人類互動適用于整個蜂群，以控制總體的蜂群功能，而不是單個的蜂群實體。然而，在觀察由單個空中、陸地、地面或地下飛行器組成的蜂群時，很難確定其自主性和人類互動水平，因此對于總體 "蜂群 "的定義而言，這不是一個相關因素。為了不限制定義的適用性，這些特征應該用一個子術語來描述，如 "智能蜂群"、"自主蜂群 "或類似的措辭，因為它們肯定在研究和開發、蜂群就業方面具有適用性，而且可能用于法律目的。

8 蜂群的能力

人們通常認為，組成一個蜂群可以增強或產生單個系統無法實現的能力。蜂群可以被認為是一個系統簇，它可以執行預先設計的功能并提供一個或多個（軍事）效果。這些效果要么直接受益于蜂群行為，要么間接受益于單個系統能力的組成，作為一個組合的蜂群功能。這種好處需要從能力要求、作業和防御的角度清楚地理解，并且可以與其他軍事用途的定義聯系起來。一般來說，蜂群行為是任何蜂群能力的基礎。然而，蜂群能力可能因使用的系統類型而有很大的不同，而且與蜂群行為相比，不能觀察到，只能在執行前假設。因此，能力聲明被認為不適合作為總體定義，還應該由下屬術語涵蓋。

9 定義提議

一個定義取決于蜂群的預期用途。由于蜂群應用提供了各種用途，本文建議從一個總體定義開始，并在下屬術語中涵蓋各個使用屬性。

以下是一個總體定義建議，涵蓋并支持所有軍事領域及其各自的無機組人員系統，隨后對定義的每個術語進行了解釋。

形成。這應表明蜂群元素之間的空間相關性，同時有意不進一步描述其具體組織。這就為各個蜂群元素之間的各種距離和空間安排留出了分類的空間。

多個。蜂群可能由少數甚至數百個元素組成，但至少要超過一個。不具體的術語 "多個 "允許該定義適用于所有類型的蜂群，無論其參與元素如何。定義一個具體的數字對于任何下屬的術語來說也將是困難的。可以對小型蜂群中的 "可計算的數量 "和大型或大規模蜂群中的 "不可計算的數量 "進行區分，這可能有助于區分人類或技術系統被接近的實體所淹沒時的威脅。

實體。它包括所有類別的無人系統，包括空中、陸地、地面和地下系統。如果計算機程序或衛星系統的協調行動是北約未來的選擇，這個術語也可以適用于網絡和空間領域。可以考慮使用從屬的術語，例如，無人駕駛飛機系統群（UASSw）或無人駕駛地面車輛群（USVSw）。

顯示協調的行為。蜂群的內部運作和技術機制可能有所不同，對于某些用途，定義甚至可能不需要審查這些內部特征。本文所確定的共同點是蜂群的行為，包括可以觀察到的協調動作和行動。故意不說明這些協調行動是如何實現的。實現蜂群功能的技術手段可以用隨后的術語來表達，如 "自主蜂群 "或 "智能蜂群"。

朝著一個目標前進。這是為軍事背景服務的，因為可以假設蜂群總是指向一個目標，以實現其特定的任務目標，從簡單的現場調查、情報、監視和偵察，到打擊或自殺任務。這可能與軍事背景以外的情況無關，可以不提。

【蜂群是由多個實體組成的，它們朝著一個目標表現出協調一致的行為。】

10 結論

為 "蜂群 "找到一個一致的定義是一個困難的挑戰，因為在所有的軍事領域和民事應用中都有很多用途。要在北約內部實現對蜂群定義的廣泛接受，唯一的解決辦法是確定所有蜂群特征的共同點，將定義減少到最低限度，并將專門用途的具體細節留給下級術語。

作者

安德烈-海德爾，中校是一名炮兵軍官，在指揮與控制和作戰計劃方面有超過15年的經驗。他是JAPCC的無人駕駛飛機系統主題專家，已有十多年的經驗，并代表JAPCC參加北約聯合能力小組的無人駕駛飛機系統和北約反無人駕駛飛機系統工作組。他撰寫了關于無人機系統和C-UAS的操作和法律問題的多項研究、書籍和文章。

安德烈亞斯-施密特，中校于1993年加入德國空軍。在軍官學校學習后，他在慕尼黑的德國武裝部隊大學學習計算機科學。自1998年以來，他在地基防空方面建立了廣泛的背景，特別是愛國者武器系統。他開始擔任戰術控制官，隨后在不同的 "愛國者 "部隊中擔任偵察官、炮臺執行官和炮臺指揮官。此外，他曾兩次不連續地被派往德克薩斯州的布萊斯堡。在這之間，他曾在前空軍師擔任A3C的任務。目前，他是JAPCC的綜合防空和導彈防御/彈道導彈防御中小企業。