美国陆军“多域做战”概念及相关的自主系统战略均提出了对空中无人车和空中无人机等异构无人系统混编团队的需求智能化无人曲播软件。为此，美国陆军倡议了散布式与协做智能系统和手艺（DCIST）协做研究联盟（CRA）方案，旨在聚集学术界的顶尖学者和研究团队，对异构集群内各无人系统的挪动、谋划和通信的核心战略停止研究，从而鞭策可以彼此协做的异构无人做战编队的开展。
散布式与协做智能系统和手艺（DCIST）协做研究联盟（CRA）方案
差别类型的无人系统有各自合适的使命范畴智能化无人曲播软件。例如，无人机可能会比空中无人车更擅长穿越障碍物，但空中无人车可能比无人机更合适远间隔灵活。美国陆军指导人认为，下一阶段的战争将需要可以动态适应情况挑战的无人系统混编团队的撑持。若要实现差别类型自主系统的协同，则需要一种可以告诉编队内每个系统平台若何挪动、谋划和通信的核心战略。为了填补那一手艺空白，美国陆军做战才能开展司令手下辖的陆军研究尝试室启动了散布式与协做智能系统和手艺（DCIST）协做研究联盟（CRA）方案。
DCIST协做联盟项目司理Brett Piekarski暗示，美国陆军许多与“多域做战”概念相关的道路图和自主系统战略文件都依赖于空中和空中自主系统的异构混编智能化无人曲播软件。目前，美国陆军研究尝试室在机器人协做手艺联盟和微自主系统协做手艺联盟方面做了良多很好的工做，但在自主系统协做方面仍然存在手艺空白。美国陆军认为，自主系统协做是实现陆军将来做战概念的关键要素。协做手艺联盟是陆军、私营企业和学术界之间合做的桥梁，专注于立异型科学手艺的快速转化，以处理陆军的现实需求。
DCIST CRA与全美学术界的领军者合做，旨在引领可以在将来复杂、高匹敌的“多域做战”情况中扩展灵活范畴、加强态势感知并进步做战效能的科学手艺智能化无人曲播软件。DCIST项目专门研究散布式智能、异构群组控造、自适应和韧性行为，以及连系所有三个研究范畴的跨学科尝试。鉴于该项目标规模和范畴，在协做研究联盟下获得的综合停顿能够显著加快陆军在将来战场上获得手艺优势的速度。
来自DCIST项目自适应和韧性行为部分的团队在本年的电气和电子工程师协会（IEEE）机器人与主动化国际会议上展现了一种新型散布式智能框架智能化无人曲播软件。该框架得到了波音公司的撑持，引入了一种称为散布式部分搜刮的新式散布式信息搜集办法，使无人系统编队在信息获取和能源成本之间到达更佳的平衡形态，标记着DCIST项目到达了新的里程碑。
宾夕法尼亚大学电气和系统工程学院传授、研究团队负责人George Pappas暗示，目前的散布式搜刮办法大多是派出一收无人系统编队，让此中的每个无人系统都像蚂蚁一样施行小区域内的就近目的搜刮智能化无人曲播软件。研究团队要处理的问题是，确定若何使无人系统集群成为更具战略性的团队，从更久远的角度思虑并寻找更远的目的。那是第一次在此类问题中实正考虑能源成本等因素，因而引入了一类需要处理的新的优化问题。
早期的“坐标下降算法”
为了完成重要的陆军使命，自主无人系统编队需要一种能够更大限度地阐扬集群中每个平台的才能，而不会将能源或时间浪费在没必要要的动作上的战略智能化无人曲播软件。集中式办法能够对无人系统集群供给很大水平的控造，但是仅通过一个批示站批示机器人的行为会使做战动作容易遭到单点毛病的影响。接纳每个无人系统对其本身运动停止规划的散布式办法可以在应对此类风险时具有更高的韧性，但完全缺乏协调将招致浪费团队资本的多余动作。
2014年，美国国防部对顶尖大学的研究人员供给了帮助，旨在缔造一种新的信息搜集战略，使自主无人系统可以做出久远的明智决策，而非逃求短期利益智能化无人曲播软件。为了应对那一挑战，Pappas和他的团队最后设想了一种坐标下降算法形式的新办法，即无人系统依次施行动作规划。在那种办法中，第一个无人系统以更大程度地削减不确定性的角度规划本身的运动，然后与团队中的第二个无人系统共享此信息。第二个无人系统在造定本身的方案时会考虑第一个系统的动作方案，从而包管本身不会朝着第一个无人系统规划的标的目的前进。然后第二个无人系统将信息传递给第三个无人系统，第三个无人系统会考虑前两个系统的方案。
加州大学圣地亚哥分校电气和计算机工程学院助理传授、DCIST项目首席研究员Nikolay Atanasov暗示，之所以称为“坐标下降算法”，是因为每个无人系统就像一个差别的坐标，“下降”是因为通过一次处置一个无人系统来更大限度地削减不确定性智能化无人曲播软件。研究团队证明，即便在最坏的情况下，那种分离式规划也将至少到达集中式规划更佳性能的50%。
兼顾摸索性与经济性的“散布式部分搜刮算法”
散布式部分搜刮成立在“坐标下降办法”的根底上，将能源和降低不确定性之间的权衡考虑在内，那是大大都信息搜集算法往往忽略的现实使命中的关键要素智能化无人曲播软件。研究团队希望无人系统更具摸索性，以便那些系统可以做为一收团队来获取信息并削减不确定性，同时也希望无人系统可以节约资本（电量或消耗的时间）。散布式部分搜刮算法可以以可扩展的体例在浩瀚无人系统构成的集群内实现了摸索性和经济性的平衡，那是DCIST项目标关键立异点之一。
借助散布式部分搜刮，单个无人系统会按期与队友停止交换，并在团队内其它无人系统获得有关四周情况的更多信息时为团队保举更明智的行进线路智能化无人曲播软件。在每次集群会话期间，无人系统会按照其对情况的领会来评估提议的动做，并确定将来动作的能量成本能否会超越潜在的信息增益。一旦所有无人系统达成一致，集群就会敏捷接纳更新后的团队方案。集群产生的处理计划在物理上更容易实现，也更有意义。那一前沿范畴研究的不只是若何让无人系统团队从一个处所挪动到另一个处所，还包罗若何让那些系统领会情况、敌手和相互。
DCIST研究人员停止了一项计算机模仿以申明散布式部分搜刮背后的强大功用智能化无人曲播软件。在模仿演示中，空中和空中无人系统被放置在一个一半泥泞不胜一半伴随强风的情况中。空中无人系统在泥泞的一侧必需消耗更多的能量，而空中无人系统则会在有风的一侧消耗更多的能量。一旦装备了散布式部分搜刮算法，跟着时间的推移，该算法逐步找到了将空中和空中无人系统别离分配到最合适其运动的区域中的处理计划，即空中无人系统学会了在有风的一侧搜刮目的，而空中无人系统则学会了留在泥泞的一侧。比拟之下，就近搜刮算法只会设法使信息增益更大化，而没有考虑泥泞和风况等运动成本。
正如团队合做对兵士们在战场上胜利完成使命起着至关重要的感化一样，无人系统集群在使命期间配合造定和修改方案的才能是陆军的一项重要手艺优势智能化无人曲播软件。那种革命性的人工智能行为框架可能会引领大规模无人系统团队的开展，那些团队将可以快速适应不测的使命威胁并智能地规划恰当的应对办法。智能化自主系统在高度动态的情况下协同规划的才能将为陆军在日益复杂的使命和做战情况中利用无人系统团队缔造时机。关于美国陆军而言，散布式部分搜刮等处理计划仅代表DCIST那一项目鞭策下所实现的手艺打破的冰山一角。
DCIST项目标意义——处理复杂战场情况下的自主性问题
DCIST自适应和韧性行为部分负责人Jonathan Fink暗示，美国粹术界的一些“高人”正在与陆军研究人员共同努力，以处理陆军在鲁棒的多智能体自主行为中更具挑战性的相关问题智能化无人曲播软件。好比，宾夕法尼亚大学的科研人员正在研究若何利用机器进修来加快自主智能体之间跨收集无线通信背后的计算速度。
美国陆军还在投资新手艺，旨在实现抗干扰的通信才能智能化无人曲播软件。陆军拥有使那些智能体停止自主规划的算法东西，但研究工做的最末目的是找出可以加快或改良那些算法应用规模的新办法，目标是使那些算法东西在应用到大量智能体中时也能有效运做。虽然DCIST CRA提出了一系列手艺里程碑，但该项目标实正价值在于其研究若何针对特定的战场需求来实现美军相关于敌方的优势。
固然贸易公司消费的无人系统和人工智能手艺能够满足通俗消费者的需求，但战场上的兵士面对着无法包管对全球通信系统、根底设备或其他资本的持续操纵的奇特情况智能化无人曲播软件。对陆军相关使命的复杂性、奇特做战情况和敌对性情况的存眷鞭策了开发数据集和根本办法的研究，目标是将贸易办法扩展到那些它们可能无法适应的战场限造前提下，那有助于确定贸易市场驱动因素和用例凡是无法处理的手艺差距。
关于国防部以外的许多有奉献的研究人员来说，DCIST项目为他们供给了一种可以以本身认为有意义的体例为陆军兵士供给帮忙的时机智能化无人曲播软件。固然研究人员能够开展各类形式的合做，但DCIST的奇特之处在于它是少少数可以引导研究界处理国度平安问题的项目之一。研究人员预测，美国陆军将在5年内拥有可以在大片区域内施行持久使命的大型陆地和空中无人系统编队。
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