GA-ASI推进自主作战无人机生态系统

来源：AerospaceDefense

作者：James.W

将第三方自主技能与政府FoX平板电脑相结合，用于无人战斗飞行器，实现有人无人协同作战

GA-ASI通过将先进的自主能力与政府提供的人机界面(HMI)硬件相结合，提高了其运营无人作战飞行器(UCAV)生态系统的能力。GA-ASI的Avenger无人机系统与“数字孪生”飞机配对，可自主执行LVC多目标协同作战任务。这些飞行于2023年7月13日在GA-ASI位于加利福尼亚州埃尔米拉日的沙漠地平线飞行运营设施进行，表明该公司致力于推进自主协同平台(Autonomous Collaborative Platforms，ACP)的UCAV生态系统。该生态系统的目标是快速整合AI、任务相关界面等领域的最佳能力，以及第三方供应商提供的能力，以应对21世纪冲突。

Project FoX

该团队使用美国空军的Project FoX系统演示了有人无人协同(MUM-T)，其中包括用于战斗机驾驶舱的触摸屏平板电脑。该平板电脑提供先进自主能力的控制和监控，同时执行由LVC实体组成的多目标作战任务。任务自主能力侧重于优化搜索和签名管理。搜索优化自主行为由Scientific Systems公司(SSCI)提供。这些能力被集成到政府提供的设备(government-furnished equipment，GFE)自主核心架构中，并由GA-ASI加强和协调。GFE自主核心软件堆栈的灵活性使得SSCI的多UAS行为能够快速、无缝集成。自主航迹由SSCI算法计算，随后传送至GA-ASI的自主核心，以转换为飞行航路规划。SSCI使用其协同任务自主套件(Collaborative Mission Autonomy suite)提供了一系列行为，可以适应任务突发事件，例如系统故障、连接中断和战斗损失，以确保成功的战术执行。

SSCI公司项目

基于深度强化学习的签名管理技能由GA-ASI开发。技能开发利用了GA-ASI新颖的强化学习(Reinforcement Learning，RL)架构，该架构使用了敏捷软件方法和行业标准工具(例如Docker和Kubernetes)。强化学习代理使用FoX平板电脑进行指挥，导航到操作员识别的目标，同时最小化雷达横截面(RCS)。该MUM-T通过开放任务系统(OMS)消息通信并与最新的政府架构保持一致，展示了自主平台执行任务时的实时操作员任务分配和监督能力。

GA-ASI高级项目主管Michael Atwood表示：“这些飞行所展示的概念为UCAV平台上与作战相关的任务系统能力设定了标准。我们对新兴FoX系统的整合加快了新兴空对空协作能力的提升速度。机载高性能计算、传感器融合、人机协同和AI飞行员以相关性的速度做出决策的组合，显示了GA-ASI在实现UCAV自主操作的过程中，其能力正在迅速成熟。”

该团队使用政府提供的自主核心引擎和政府标准的OMS消息协议来实现RL代理和LVC系统之间的通信。利用OMS等政府标准将使UCAV的自主快速集成成为可能。此外，GA-ASI使用通用动力EMC2计算机来运行自主架构。EMC2是一款开放式架构多功能处理器，具有运行自主架构的多级安全基础设施，展示了为UCAV带来高性能计算资源，以根据作战环境快速执行可定制任务集的能力。GA-ASI正在展示其对推进自主基础设施的承诺，以实现App Store中第三方战术软件应用程序的快速集成和验证，并维护飞行安全。这是GA-ASI使用内部研发资金进行的一系列自主飞行中的另一次飞行，以证明无人机的重要AL/ML概念。