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AVT-355 研究研讨会 - STO 活动网站
主题和话题 无人系统 (UxV) 正在成为我们军事行动不可或缺的一部分。操作可用性 (Ao) 和可靠性是军用 UxV 生命周期中的关键考虑因素，它与军事战略和行动的有效性直接相关。可靠性是 UxV 部署成功的关键，因为如果在任务期间发生系统故障，车辆很可能会丢失。更好地了解 UxV 的维护需求将允许使用预测性和主动性基于条件的维护来代替定期维护。拟议研究研讨会的主要目标是：• 确定军事 UxV 可靠性/可持续性对军事行动的需求和影响，• 评估构建军事 UxV 预测性和主动性维护能力的最新技术，• 评估最先进的可重构任务规划方法和能力，以及• 评估优化 UxV 维护需求的设计方法。
通过标准化实现互操作性的关键举措
本文旨在研究小型无人驾驶车辆 (UxV) 的指挥方式及其报告结果的方式的标准化问题。特别关注多机器人操作，其中无人驾驶空中、地面和海上车辆团队作为一个协调、无缝集成的团队进行协作。将大力努力将它们整合为一个异构舰队。现有的多辆无人驾驶车辆互操作性标准是提供机器人内部/外部通信规则的一种手段。为了确保适当的发展水平，应利用这些现有的标准化方法，同时避免继承不良或限制性复杂性的风险。因此，本报告的目的是批判性地评估一些现有的无人平台互操作性举措。
创建一支条件优越的人机自主团队
本论文中描述的智能多 UxV 规划器与自适应协作/控制技术 (IMPACT) 试验平台是由三军共同努力开发的，由国防部研究与工程助理部长 (ASD/R&E) 自主研究试点计划“通过智能自适应混合控制实现自主”。IMPACT 开发由空军研究实验室第 711 人机性能联队协作界面与团队分部 (711HPW/RHCC) 领导。对整个 IMPACT 项目的深入描述已作为 AFRL 技术报告 (编号 AFRL-RH-WP-TR-2018-0005) 发表。本论文中表达的观点为作者的观点，不反映空军、国防部或美国政府的官方政策或立场。
黑板 - 前进的自主目标检测和映射：开发用于单眼深度感应和动态tar
摘要 - 该研究旨在实施能够自主检测绵羊目标并在2D占用图上代表它们的系统，其最终目标是促进在UXV平台上自主牧羊。本文详细介绍了Blackboard System的开发，Blackboard System是一种用于自动目标检测和映射的软件解决方案。使用Python和C编程语言，Blackboard系统将单眼深度感测与自主目标检测，以产生全面的深度和目标图。这些地图是合并的，以产生从高架相机的角度捕获的操作区域的详细的2D鸟视图。黑板系统的独特功能是其模块化框架，它允许无缝更新或更换其深度传感和目标检测模块。
无人机和地面系统集群... - SoarTech
全球安全与稳定面临的各种风险促使人们开发可部署在无人驾驶飞行器 (UxV) 上的遥感和监控系统。这需要开发强大的自主控制技术，以可靠地协调大量联网的异构系统，共同完成任务目标。本文介绍了一种有前途的应对这一挑战的方法，即使用群体智能协调实际应用中的多个异构飞行器和远程传感器。我们描述了一类基于数字信息素的协同算法，用于控制和协调异构无人空中和地面系统在两个应用中的行动：广域监视和基地保护。开发了一个操作员系统界面，以评估使单个操作员能够监控和管理不同类型的多辆无人驾驶飞行器和无人值守传感器的技术。本文报告了最近使用空中和地面平台演示该技术的结果。
征文 - STO 活动网站 - NATO.int
主题 NMSG 正在征集论文，探讨当前训练中的局限性（例如资源可用性、信息保护）；决策支持模拟（例如对复杂任务领域问题提供更广泛和更深入的分析）；概念开发和实验 (CD&E，例如对尚不可用的新概念和系统提供更广泛和更深入的分析，例如高超音速能力、定向能武器、蜂群无人机 (UxV)（空中、地面、海上）等）。论文将讨论实现这些目标所需的 M&S 技术进步，包括云计算、人工智能和机器学习、扩展现实 (XR) 或军事元宇宙、指标和标准等。论文可能涵盖所有应用领域：包括空中、陆地、海上、网络、空间、自主系统、影响和信息操作、C4ISR 和军民决策支持。论文将讨论创建生态系统所需的技术和流程，M&S 服务提供商和消费者可以在其中会面，以发现、组合和交付作战人员所需的能力。