DSIAC Webinar: Accelerating Innovations in Autonomy in Complex Real-World Environments

欢迎与介绍

DSIAC的角色与目标

• DSIAC（国防系统信息分析中心）是美国国防部信息分析中心下属的三个IAC领域之一，旨在促进技术合作和提高对当前及新兴研究和技术发展的认识。

• 该组织为国防系统社区提供信息研究支持，帮助客户了解国防系统的科研和工程环境，从而加速技术项目的发展。

研讨会的目的

• 本次网络研讨会旨在激发创新、促进合作并消除冗余，以便更好地利用政府、行业和学术界的信息与最佳实践。希望此次活动能成为社区协作和改进国防系统研究的催化剂。

网络研讨会流程

主持人介绍

• 主持人Brian Benich感谢参与者，并简要介绍了DSIAC及其举办网络研讨会的背景。

• Brian提到将由Dr. Tim Chung进行演讲，并说明了提问环节的安排，鼓励观众通过特定功能提交问题，而非聊天框。

DARPA项目概述

Dr. Tim Chung的介绍

• Dr. Tim Chung来自DARPA（国防高级研究计划局），负责战术技术办公室。他将分享他所管理的一些项目，特别是关于复杂环境中加速创新的项目。

OFFSET计划简介

• OFFSET（进攻性蜂群启用战术计划）旨在推动大规模空中和地面机器人团队的发展，以支持小型单位在复杂城市环境中的操作。这一计划关注于如何有效整合多种类型机器人以执行指令任务。

• 项目设想使用200至250个机器人，在约一平方英里的城市区域内进行操作，强调小型单位力量如何高效指挥这些机器人，而不是让每位士兵都操控一个设备。

复杂城市环境中的挑战

人类与机器人群体协作的基础

群体自主性与人类-机器人团队合作

• 讨论了群体自主性的两个支柱：一是群体内部及其成员之间的互动，二是人类指挥官如何与这些机器人形式进行真正的团队合作。

• 强调实现这一愿景所需的其他技术，包括物流、网络和群体感知。

军事行动的发展阶段

• 项目的第一阶段专注于在城市环境中隔离目标，强调小规模团队进行情报收集和监视任务。

• 第二阶段扩展了任务范围，不仅包括空中和地面侦察，还需要在室内进行城市突袭，探讨如何在城市环境中部署部队。

任务整合与技术演变

• 最终目标是整合所有任务，以夺取并防守关键城市区域，实现对周围环境的持续意识。

• 在最小可行任务构建下，通过不断迭代来推动技术发展，并结合实验活动以验证能力。

实验活动与测试场地

• 每六个月进行一次实验，推动承包商展示新技术能力，以确保解决方案适应不同测试场地。

• 最近在肯塔基州和田纳西州的Fort Campbell进行了最终实验，尽管因COVID取消了fx5，但很快恢复了测试。

技术细节与操作规模

• 在Fort Campbell测试现场部署约100到240个机器人，使用名为Hive XL的设备存储、充电和发射无人机。

• 介绍了多种类型的无人机，包括垂直起降平台，用于低空扫描和监视等任务。

群体战术与程序结构

• OFFSET项目中的核心概念是“群体战术”，将指挥官意图转化为可执行的小型任务，与传统自下而上的方法形成对比。

群体战术与软件开发

软件库的构建与应用

• 两个团队开发了代码库，使用di2e来存储、开发和完善他们的代码，以及用户和开发者的教程和文档。

• 这些软件库详细描述了群体战术，包括功能行为或能力，例如跟随路线、建筑扫描、巡逻等。

战术执行与指挥

• 群体指挥官可以根据任务计划灵活调整战术，尽管计划在实际接触中可能会发生变化。

• 不同的触发方式被展示，团队利用触摸平板和手势在3D游戏环境中进行交互。

交互模型与虚拟现实

• 团队C通过虚拟现实技术发展其交互模型，用户可通过VR设备与3D沙盘互动。

• 用户可以通过点击图标来选择合适的代理，以执行特定的群体战术。

实际操作示例

• 展示了团队R使用基于草图的界面进行操作，通过简单手势启动不同战术，如上方扫描行为。

• 用户只需绘制感兴趣区域并添加“禁止进入”区域，即可自动组织子群体进行扫描。

自主选择与协作

• 系统能够自动识别需要使用前视摄像头的无人机，并从相应池中选择合适代理进行任务。

外部系统架构的灵活性与可组合性

外部贡献的整合

• 外部系统架构能够吸纳来自不同开发者和研究人员的贡献，不仅限于内部团队，如Northrip或Raytheon。

• 这些架构需要具备可组合性和灵活性，以适应不同层次的自主性，包括群体战术层面及算法层面的贡献。

第三方开发者的参与

• 程序设计允许第三方开发者（称为“群体冲刺者”）每六个月通过新的技术注入参与进来。

• 这些开发者被鼓励将其技术集成到OFFSET架构中，以增强系统能力。

技术成熟与现场演示

• 在五个冲刺周期内，共有35个不同的冲刺项目，旨在快速成熟和集成新技术，并进行现场演示。

• 各类参与者（大学、小企业、大公司）共同努力，将新技术注入到适当层级，展示了多种技术整合的可行性。

最新技术演示中的实例

固定翼无人机应用

• 在FX6最新技术演示中，展示了使用开放源代码自动驾驶技术的固定翼无人机，能够在城市环境中导航并避开障碍物。

• 固定翼无人机相比多旋翼无人机具有更长时间任务执行能力，可以从远处部署并回收。

无人机运输与充电能力

• Sentient Robotics开发了一种80艘无人机运输充电能力的新型容器，每个舱位可以容纳不同类型的无人机，实现快速起飞和回收。

• 该系统利用视觉指示器实现无人机在屋顶上的回收、充电功能，可持续支持20至30架无人机同时作业。

虚拟环境对机器人发展的影响

虚拟环境的重要性

• 机器人和自主系统社区认识到虚拟环境在高级能力发展中的重要作用，通过游戏引擎创建虚拟测试环境。

• Ryze团队使用Unity，而Raytheon和C-Cast团队则基于Unreal Engine的Airsim进行模拟，以提高测试精度。

大规模仿真能力的发展

模拟器在群体测试中的应用

模拟器的类型与功能

• 在进行现场测试前，可以使用重型或三级模拟器作为预备工作，或者使用轻型二级模拟器来代表可能面临的物理层面和交互类型。

• 通过使用一级轻量级模拟器，团队能够快速开发和迭代新的群体战术。例如，在FX6实验中，一支团队识别出有利的行为模式并进行了草图设计。

• 团队在几小时内完成了所有机器人配置，并在下一次实验前调试和部署了他们的群体战术。

可扩展性与环境互动

• OFFSET项目开发了可用于可扩展群体测试和开发的两种环境，展示了这些模拟器在规模上的能力。

• 使用3D模型生成真实测试场地的光测网格，可以查看传感器随时间变化所覆盖的位置，这为战术设计提供了重要工具。

• 模拟环境支持室外和室内互动，要求对不同规模有不同理解，以便更好地进行任务排练。

商业平台与技术整合

商业平台的挑战与机遇

• 团队利用现有商业平台（如消费无人机市场）进行实验，但需应对快速更新换代的问题，例如供应链问题及新平台适配。

• 随着项目进展，团队成功整合多种硬件技术，包括固定翼飞机和混合轮胎等，以提升群体技术能力。

实验场地与设备配置

技术实验与无人机群体协作

实验构建与目标识别

• 在远距离观察时，无法立即判断目标是敌对还是非战斗人员，因此需要进行近距离解析。

• 该实验旨在开发群体技术，并结合自动目标识别算法，以加速技术进步。

• 使用April标签来标记从敌对威胁到无害物体的各种场景，以提高人类指挥官的决策能力。

数据收集与分析

• 所有数据通过名为Mole的系统进行网络化管理，支持实时交互和后期任务分析。

• 生成覆盖热图和运行报告，记录团队部署速度、空地比例及观察建筑数量等关键指标。

• 这些报告帮助团队在下一次实验中调整和优化其无人机群的部署策略。

人机协作与指挥接口

• 强调人类指挥官在操作无人机群时如同乐团指挥，通过不同角色实现有效协调。

• 确定三种无人机群角色，包括任务规划者、后方战术员和前方战术员，各自需使用不同的界面进行操作。

技术应用与未来计划

• 开发了基于虚拟现实和增强现实的接口，以提升对无人机群位置及任务计划的可视化理解。

虚拟环境与现实世界的桥梁

虚拟环境的应用与改进

• 群体虚拟环境在很大程度上展示了与现实世界之间的桥梁，尽管仍有改进空间，以更好地利用模拟技术。

• 在FX6现场测试中，群体指挥官有时无法区分虚拟代理和真实代理，这表明该技术在可扩展性方面的有效性。

数据集与实验重现

• 通过收集高精度的地形信息和室内环境扫描数据，为未来实验提供了可能的重现基础。

• 虚拟设置允许将物理场景加载到虚拟环境中进行回放，从而探索未来可能采取的行动。

成本效益分析

• 对于平台成本的理解使得我们能够评估投资对群体能力的影响，例如，双倍投资可能带来十倍的能力回报。

• 了解何时使用群体战术以快速增强力量，以及如何设计和分配子群体以满足不同任务需求。

技术发展方向

• 需要进一步研究城市环境中的需求，以便开发适合城市机动的平台。

• 群体后勤是一个复杂的问题，需要理解如何进行大规模发射和补给，同时保持持续操作。

防御与反制技术

• 随着蓝方技术的发展，我们也获得了防御和反制先进技术的新见解。

• 演讲结束时强调了DARPA在自主系统和复杂环境创新方面继续推进的重要性。

关于无电频战术的问题

无电频战术探讨

• 提问者询问关于无电频战术的信息，指出群体作战通常依赖无人机间及无人机与操作者之间的通信，而未来战场将是高度竞争性的电磁环境。

团队通信与技术选择

团队使用的通信技术

• 一个团队使用了商业网状无线电，能够在2.4和5.8 GHz频段进行通信，并与指挥站保持联系。

• 另一个团队选择了战术LTE，通过USB LTE调制解调器连接到每个平台，与LTE基站进行通信。

无线电频率依赖性

• 所有群体代理之间的协调方式不受通信通过基站的影响，仿佛它们彼此直接对话。

• 强调未来环境中对无线电频率可用性的高度依赖。

无RF方法与任务执行

环境观察与导航

• 开发了一些利用无RF方法的技术，包括观察环境并相对于环境进行导航，以支持路径规划和轨迹生成。

非RF基础操作策略

• 设计了一些非RF基础的开放式操作策略，以便在失去连接时仍能执行任务，例如预定义“更衣室协议”。

硬件开发与信号传递

红外信标技术

• 提出了红外信标的概念，类似于每个机器人上都有灯塔，可以向邻近设备发送警报或信息，从而减少对无线电频率传输的需求。

代码保护与开源软件

开源代码库

• 大部分开发内容是公开可用的，包括飞行控制器代码，这些都是基于开源软件Pixhawk或Autopilot构建的。

ITAR保护考虑

• 尽管大多数代码库是公开可用，但仍需考虑ITAR（国际武器贸易条例）保护措施。

协作自主软件及数据访问

DI2E平台介绍

城市环境中的高价值目标定位

研究背景与目标

• 本次研究聚焦于在城市环境中识别和定位高价值目标，涉及多个建筑物的隔离和城市突袭。

• 实验设定为在一个已占领的城市区域内进行，确认了存在敌对威胁和高价值目标。

敌对威胁与机器人部署

• 环境中模拟了600个敌对威胁，包括远程IED（简易爆炸装置）和哨兵炮塔等。

• 部署数百个机器人执行情报收集与侦察任务，以确定敌方位置及无害对象。

任务执行与适应性

• 主要任务是快速定位高价值目标，同时尽量覆盖更多区域并减少损失。

• 每次实验都考虑了真实碰撞和模拟损失，重点关注群体指挥官如何适应动态场景。

问答环节总结

问题解答与后续交流

• 在问答环节结束时，鼓励参与者提出技术问题，并提供联系信息以便后续交流。