军队正在开发大量自主机器人无人机系统 (UAS)，以执行对人类机组人员或昂贵的机器人系统来说过于危险的任务。亨茨维尔阿拉巴马大学 (UAH) 的研究人员正在使用 MAK 的 VR-Forces CGF 进行实验，以确定机器人群的模拟模型是否可以改进军事群战术。
机器人群（为实现共同目标而自主行动的机器人组）使用许多简单、廉价的机器人来执行复杂的任务。由管理群体中机器人之间的相互作用和环境影响的基本规则定义，群体使用策略和控制方案通过群体智能产生协调和紧急行为。
由于现实世界中尚不存在可操作的机器人群，因此条令开发者使用建设性的实体级战斗模型（例如 MAK 的 VR-Forces）来为机器人群设计使用策略。以下是 UAH 的做法。
UAH 使用 VR 力量进行的机器人群实验
在过去的两年里，UAH 研究人员 Mikel Petty 博士和 Kevin Foster 博士研究了群体机器人模型，作为 Foster 博士论文工作的一部分。该研究包括三项综合工作：
- 使用实验设计 (DoE) 方法和回顾历史战役来校准模型参数设置并估计 VR-Forces 中简单机器人群的战术影响 - 我们将在下面讨论这项工作。
- 在 VR-Forces 中开发自主机器人群模型
- 使用 VR-Forces Lua 脚本实现的遗传算法提高群体的战术性能
本博文的其余部分涵盖了上面列出的第一项工作。研究结果发表在 2021 年 7 月的《国防建模与仿真杂志》上，标题为“使用半自动化部队系统和实验方法设计来估计机器人群的战术影响”。战斗模型是使用追溯预测或“追溯”来校准的，这种方法涉及模拟历史战斗并将模拟结果与战斗的历史结果进行比较。在本次实验中，研究人员以 73 Easting 之战为历史战役，在 VR-Forces 中进行模拟。然后使用校准后的战斗模型来估计伊拉克机器人群在那场战斗中进行侦察和监视的战术影响。
对 1991 年海湾战争的整体结果产生影响的 73 东战役于 1991 年 2 月 26 日在伊拉克-科威特边境附近毫无特色的沙漠地带进行。这场战斗是在美国陆军第二装甲骑兵团（2ACR）和伊拉克共和国卫队塔瓦卡尔纳师的两个旅之间进行的。 73 东丁战役后几周内对战场的广泛分析和对参与者的采访提供了创建和验证战斗的 VR-Forces 模型所需的信息。
实验设计方法对机器人群效应与战斗人员武器系统技术的相互作用进行了估计。模拟试验和统计分析表明，伊拉克机器人群的战术优势被美军热瞄准器提供的优势所掩盖。然而，更多试验表明，如果双方仅配备光学瞄准具，机器人群向伊拉克军队提供的早期预警可能会对战斗结果产生重大影响。
“使用 VR-Forces 是我们实验的一个组成部分，旨在了解如何使用 CGF 系统对机器人群进行建模，以及如何使用该模型来改进群策略，”Kevin Foster 博士说道。 “VR-Forces 提供了一套广泛的先进实体模型和高分辨率地形数据库，有助于开发在复杂城市地形中运行的机器人群模型。VR-Forces Lua 脚本语言界面提供了一种有效的方法来修改现有实体模型，以展示自主行为，并开发灵活的遗传算法来改进群体战术。借助 VR-Forces 的批量执行能力，我们开发的机器学习模型在数百个无人值守模拟场景中增强了群体战术。”
