Роевые технологии и проблемы применения БПЛА в военной сфере

Не смотря на участившееся упоминание о роях дронов, я часто замечаю непонимание со стороны широкой публики особенностей именно роевых подходов к управлению беспилотными системами. Мы имеем заявления  разных экспертов в духе: «Уязвимость к электронным контрмерам представляет серьезную угрозу для автономных дронов, которые в значительной степени зависят от беспроводной связи и сигналов спутниковой навигации. Системы радиоэлектронной борьбы способны нарушить координацию роя, создавая помехи в каналах связи между дронами или блокируя сигналы позиционирования. В условиях интенсивного электронного противодействия рой может потерять способность к скоординированным действиям, распадаясь на отдельные, легко уязвимые элементы.» Или же: “Двигаясь роем, дроны рискуют быть уничтожены разом. Системам ПВО проще сбить БПЛА, когда они летят плотным строем, чем охотится за каждым в отдельности. Если рой попадет под действие средств радиоэлектронной борьбы (РЭБ), то связи лишатся сразу все дроны. РЭБ имеет свой радиус действия и если дроны будут лететь в радиотишине каждый самостоятельно, то такое перемещение будет куда более устойчиво к РЭБ противодействию. Кроме того, дроны в рое видят поле боя примерно одинаково. То есть все участники роя видят примерно одно и то же так как двигаются вместе”[https://tass.ru/obschestvo/20786555*] Что для меня лично звучит абсолютно аналогично фразе «грязь представляет серьезную угрозу для болотоходов». Но, что бы понять причины такого отношения, придется разобраться в принципах, которые лежат в основе роевых технологий (РТ). В частности поговорим об автономном пилотировании, децентрализации, самоорганизации, системах с избыточностью, простых решателях, стохастических подходах к решению задач и локальных системах позиционирования. Ну и, естественно, по ходу станут понятны трудности, с которыми сталкиваются разработчики в области РТ при внедрении этого, перспективного во всех отношениях, подхода. Текста будет много, так что держитесь :)

Сразу замечу, что терминология в этой сфере, мягко говоря, не страдает точностью определений. Разные исследовательские группы имеют очень разное понимание термина «роевой интеллект» (РИ) и «роевые технологии» (РТ). А строгость в определениях касается только конкретных, патентованных решений. РИ рассматривается в первую очередь как обобщенный метод оптимизации или как тип децентрализованных самоорганизующихся систем. И, в таком качестве, он может применяться даже в масштабах одной локальной нейросети. Нас же интересует тот вариант, когда агентами в составе роя являются физические отдельные, независимые машины (конкретно БЛА).

 

Дистанционное управление и автономное пилотирование

Для начала пройдемся по уровням автономности одиночного БПЛА от самых низших ступеней до максимума, который могут предложить текущие решения.

Наименее самостоятельными являются аппараты, ориентированные на использование FPV (вид от первого лица) видеосистем. (Уровень радиоуправляемых моделей вообще без камеры и с прямым управлением рулями пропустим.) Они, в основном довольствуются минимальным набором алгоритмов, которые только позволяют в принципе поддерживать стабильность полета при маневрах (напомню, что квадрокоптер принципиально не устойчив, в отличие от, например, вертолетов с автоматом перекоса и хвостовым винтом). Но даже им уже иногда закладывают функцию возвращения в район точки взлета по GPS (садиться в самостоятельно они не могут). Все остальные функции прямого управления ориентацией дрона в пространстве (и его скоростью) ложатся на человека-оператора.

Далее существует очень широкий диапазон решений, обеспечивающих возможность опосредованного автоматическими алгоритмами управления БЛА в реальном времени, либо через формирование полетного задания. Начинаются они со, ставших уже копеечными, микро дронов с функцией избегания столкновений, которые буквально используются какhttps://www.youtube.com/watch?v=psTQjfAmA_o&ab_channel=TимурГатин"> детские игрушки. Известная компания https://www.djimsk.ru/guides/2022/02/07/kak-rabotaet-active-track-i-drugie-avtomaticheskie-rezhimy/?ysclid=mfi2t4w1ps92672676">DJI разработала линейку изделий, которые уже ближе к полнофункциональному автопилоту. Это достигается за счет совместной работы классических датчиков в рамках https://habr.com/ru/articles/934286/?ysclid=mfmr7bht8w570209479">инерционной системы, лазерных (ИК) дальномеров (в более дорогих - даже лидаров), камер с круговым обзором (и оптическим дальномером), опять же, GPS навигации и «компьютерного зрения», позволяющего использовать наблюдаемые камерой объекты как ориентиры. Все навигационные системы фактически резервируют друг друга и позволяют не потерять безвозвратно дрон даже в случае отказа одной из них. Для оператора же важно то, что он может полностью отдать рутинные операции автоматике и сосредоточится на управлении подвесным оборудованием (в первую очередь основным блоком камер). Также, подобные аппараты могут безопасно оставаться на курсе (в случае потери видеосигнала), зависать в точке и самостоятельно возвращаться на точку взлета (с относительно мягкой посадкой). Их можно оправить в путь, используя заданный по карте маршрут, и они смогут пройти его самостоятельно, не сталкиваясь с возникшими незапланированно препятствиями.Отдельно можно выделить функции автопилота реализуемые за счет систем визуального распознавания образов: следование за объектом, облет объекта по кругу со слежением и позиционирование дрона по отношению к объекту. Но к “https://habr.com/ru/articles/709432/?ysclid=mfi3l9y3lr220790684">машинному зрению” я еще буду возвращаться неоднократно.

На практике никакой непреодолимой стены между классами FPV и “интеллектуальным” управлением не существует и есть множество “пограничных” вариантов типа DJI Avata. Ну, или тот же Mavic 3 при сильных помехах переходит фактически в режим прямого дистанционного управления. Тем более это заметно на уровне разработок стартапов военного времени, где к FPV стараются добавлять отдельные элементы автономного донаведения (для камикадзе) или следования заложенному курсу без доступа к спутниковому позиционированию. Сюда же относятся и FPV дроны, которые могут самостоятельно следовать за лидером (управляемым человеком), а затем зависать в режиме ожидания, пока оператор не переключится на них для непосредственного нанесения удара.

Созданные специально для армии системы, например такие, как AeroVironment Switchblade, также совмещают минимальные функции автопилота, прямое управление оператором и элементы самонаведения на конечном участке траектории (особенность барражирующих боеприпасов).

Как правило, более крупные модели мультикоптеров и вертолетов, с большей полезной нагрузкой, используют все те же самые методы. Разве что могут добавляться полноценные радары, для ориентации в сложных метеоусловиях. То есть никакого качественного скачка в плане автономной навигации у более тяжелых БПЛА не заметно. Какой-нибудь General Atomics MQ-9 Reaper, не смотря на свою огромную стоимость, не сядет в полностью автономном режиме на не приспособленную специально ВПП.

Я пишу об отсутствии каких либо преимуществ у более дорогих беспилотников, потому что ограничения, слабые места систем автоматического пилотирования везде одни и те же. Это ограниченность маневрирования, все БЛА ориентированы на плоский полет по курсу, зависание в точке или очень аккуратный облет препятствий. Это сложности в посадке на неподготовленную площадку. Для надежного массового применения автономной посадки нужно применять специальные активные (как в «большой» авиации) илиhttps://journal-ekss.ru/wp-content/uploads/2022/10/89-94.pdf"> пассивные системы. Не говоря уже о сложности в приземлении на подвижные платформы типа дрейфующего катера. Что важно, например, для внедрения на флоте. Далее, это узкий диапазон условий (таких как скорость ветра), в которых БЛА может правильно рассчитать поправки для стабилизации полета. Увеличение же набора датчиков и резервных систем приводит к удорожанию и усложнению аппаратов. И самое главное, это зависимость от глобальных систем позиционирования, о которых нужно поговорить отдельно.

 

Системы позиционирования и автономная навигация

Итак, сначала нужно развести понятия глобальных и локальных систем позиционирования.

К глобальным относятся такие методы, которые позволяют определить свое местоположение в любой точке нашей планеты. В первую очередь, естественно, речь идет о глобальных системах спутникового позиционирования, доминирующих сегодня в этой области. Опыт военных конфликтов уже показал что, хоть их сейчас и проще реализовать технически, но уязвимость схемы, построенной, так или иначе, на радиосвязи все же высока. Все, кто пользовался такими устройствами, знают, что для них нужно очень высокое качество сигнала со спутников. Если же работать не под открытым небом, а в помещениях, под пролетами мостов, в глубоких каньонах, под густыми кронами деревьев или любых других условиях, затрудняющих прием, то на подобный метод становится сложно рассчитывать. Использование этой системы на высокоточном оружии по типу ракет GMLRS (для M142 HIMARS) обосновано тем, что они при пуске выводятся на достаточно большую высоту, где помехи со стороны ландшафта минимальны и спутники большую часть траектории находятся в прямой видимости. Если же возвращаться к теме средств радиоэлектронной борьбы, их задачей является не только нарушение канала дистанционного управления (или видеосигнала), но и создание помех работе GPS (тем более что частоты общеизвестны).

Локальные методы позволяют установить свое относительное положение в системе построенной либо из внешних технических средств, либо на основе естественных ориентиров местности. В таком случае установление абсолютных координат становится вторым шагом, который требует отдельных технических решений. Но ведь и не каждая задача по умолчанию требует понимать, в какой именно точке планеты мы сейчас находимся. То есть у нас может быть чисто разведывательный рой, которому нужно передавать координаты распознанных целей на базу, а может быть комбинированный разведывательно-ударный, отрабатывающий цели собственными огневыми средствами.

Сразу замечу, что те варианты, которые предполагают опору на внешние технические средства в общем случае не особо подходят для БЛА военного назначения.https://habr.com/ru/articles/157619/?ysclid=mfftm81dai813160922"> Позиционирование в сотовых или Wi-fi сетях опирается на гражданскую инфраструктуру, которая может быть просто отключена по требованию или разрушена в процессе боевых действий. Так же, как и специально развернутые дальнобойные радиомаяки. Если их хорошо видите вы, то также отлично они заметны и противнику. Даже без физического уничтожения, регулярно передаваемый в эфир сигнал может быть обнаружен и проанализирован противником. А на его основе разработаны методы подавления или спуфинга средствами РЭБ. Так что на первый план выходят средства автономной локальной навигации. Благодаря которым, группа аппаратов производит ориентирование в пространстве лишь на основе данных, загруженных в момент старта, собранных самостоятельно и заданных аналитических алгоритмов, без необходимости получения дополнительной информации извне.

Они в первую очередь ассоциируются с разными типами локации: радио, акустической, инфракрасной. Местонахождение окружающих предметов определяется за счет обработки отраженного сигнала. В мультикоптерах применяются в основном https://habr.com/ru/companies/first/articles/728224/?ysclid=mfwk4fujru843976201">лидары, то есть работает лазер в невидимом (ИК или УФ) спектре. Значит, его видно со стороны в камеру соответствующего диапазона. Да, его сложнее обнаружить на расстоянии чем активную бортовую РЛС, но все равно, чем мощнее он и дальнобойнее, тем заметней. Такой вариант лучше оставить для полезной нагрузки, которую можно использовать при необходимости, чем задействовать как основное средство ориентирования в пространстве. Существуют и активно совершенствуются системы с https://cyberleninka.ru/article/n/navigatsionnoe-obespechenie-monitoringa-podstilayuschey-poverhnosti-bpla-s-passivnym-opticheskim-datchikom?ysclid=mgbwucy6cr838232533">пассивными оптическими датчиками, которые вычисляют параметры высоты и скорости, а также строят относительную карту местности. Далее идут, активно развиваемые сейчас, методы визуального ориентирования на основе машинного зрения. Они работают за счет постоянного сличения наблюдаемых визуальных ориентиров с предварительно загруженными (или самостоятельно сформированными) картами местности. А также, как оптические дальномеры, позволяющие не сталкиваться с распознаваемыми на видео объектами. Такой вариант требует гораздо более сложных и устойчивых к «шуму» программных решений. Ну и все пассивные оптические методы подразумевают хорошие условия видимости для рабочих камер (оптических датчиков).

Есть еще варианты систем, опирающихся на внешние, по отношению к летательному аппарату приборы, о которых нужно вспомнить. Это совокупность оптических и оптоэлектронных комплексов, обеспечивающих работу курсо-глиссадной системы посадки в авиации. Потому что она не только (вhttps://news.itmo.ru/ru/science/cyberphysics/news/14194/?ysclid=mfgrr3kswp320799424"> модернизированном варианте) позволяет обеспечить безопасный возврат роя дронов назад на базу (которая может быть подвижной платформой), но и понять, что локальная осведомленность может достигаться за счет совокупности довольно простых технических средств.

Вот, например, в своем исследовании А.М. Бойко (руководитель проекта «Мастерская роевой механики» университета ИТМО) показывает, что возможно организовать устойчивую стабилизацию структуры самоорганизующегося роя, используя лишь камеры и маяки , без радиосвязи и GPS за счет простых оптических сенсоров.

«…аппаратно-программный комплекс, состоящий из маяков и приемников, размещенных на каждом из беспилотников роя, позволяет любому беспилотнику в рою прямо измерить квадрат расстояния до каждого из ближайших видимых беспилотников и прямо измерить синус удвоенного угла с (добавкой 90 градусов) направления на каждый из ближайших беспилотников. Опираясь на эти данные измерений можно вычислить тангенциальные скорости и оценить расстояния до соседних беспилотников. А как было показано выше – этих данных вполне достаточно для того, чтобы стабилизировать рой.» [https://rusrobotics.ru/images/Archive_nomerov/2-31-2021_9-2-2021/1-1_Boyko-Girgidov.pdf">*]

Существуют и другие методы, как вычисление взаимного расположения дронов на основе сопоставления скоростей радио- и ультразвукового сигналов [https://www.scientificamerican.com/article/an-army-of-small-robots-2008-02/">*].

Но что важнее всего, они показывают нам насколько может измениться подход к навигации, если мы задействуем не группу независимых аппаратов, но организованный рой. Элементы роя будут выступать, как бы, сетью маяков друг для друга. А при выстраивании стабильной структуры (за счет совокупности простых методов, допускающих погрешности измерения), они автоматически упрощают задачу глобальной навигации всех дронов одновременно путем вычисления положения любого одного аппарата из множества. Имея его как точку отсчета, остальные опосредованно могут определить свое местоположение. То же касается и ситуационной осведомленности, ее проще поддерживать в относительно плотном рое, чем для отдельных аппаратов, но к этому вопросу я еще вернусь. Использование рассредоточения средств локальной навигации также маскирует рой в движении. Если, например, радиолокаторы задействуют только несколько идущих впереди “следопытов”, то невозможно будет точно определить размер всего роя, это может быть 30 БЛА, а может 300.

Есть еще один важный нюанс в теме навигации, связанный со специализацией внутри роя, о которой не так часто вспоминают. За счет выстраивания своей собственной системы координат, рой позволяет отдельным БЛА в принципе отказаться от наличия большинства приборов для позиционирования. Например, если использовать указанную выше схему с простыми визуальными маяками, можно отказаться одновременно от GPS, локации, машинного зрения и радиосвязи (в любом виде).Что пригодится в варианте роя как высокомобильной сети постановщиков радиопомех. Если же, наоборот, возможно обеспечить надежное внесение навигационных поправок по радиоканалу с соседних дронов, тогда имея загруженную в память виртуальную трехмерную модель местности (или переданную соседями, на основе работы их камер) можно реализовать одну довольно контринтуитивную вещь. А именно, полностью лишенный каких либо навигационных датчиков (за исключением инерционных) или локаторов, то есть абсолютно слепой во всех отношениях, успешно летающий и активно маневрирующий беспилотный аппарат. Который может всю доступную массу полезной нагрузки отдать, например, под https://militaryarticle.vibrokatok.by/zarubezhnoe-voennoe-obozrenie/2000-zvo/6690-sovremennoe-sostojanie-i-perspektivy-razvitija?ysclid=mffqmlwabm552753561">противорадиолокационный комплекс. Повторюсь, это касается именно отдельных единиц внутри роя и именно в варианте узкой специализации, которая может и не потребоваться.

 

Децентрализованная связь, ретрансляторы и дистанционное управление

Тема обеспечения пространственного позиционирования непосредственно переплетается с вопросами связи, в частности радиосвязи, как наиболее распространенного (хоть и далеко не единственного) способа беспроводной передачи большого количества информации.

Связь является для малых БЛА проблемой сама по себе: «…малые размеры накладывают существенные ограничения на запас бортового энергоресурса, большая часть которого предназначена для обеспечения движения, и лишь небольшая часть энергоресурса может использоваться приемопередающей аппаратурой. Таким образом, мощность радиопередатчиков сильно ограничена. Небольшие размеры БПЛА также ограничивают размеры антенн. […]Использование групп БПЛА делает вопрос обеспечения связи еще более актуальным. При централизованных стратегиях управления каждому БПЛА требуется канал связи с пропускной способностью в несколько Мбит/с для передачи изображений и другой информации об окружающей среде. Частичным решением проблемы может послужить использование централизованных иерархических стратегий управления, при которых связь с центральным устройством управления есть лишь у некоторых БПЛА, каждый из которых передает команды аппаратам своей подгруппы, причем дистанции между аппаратами подгруппы относительно невелики, а, следовательно, и энергозатраты на такую передачу не столь существенны. Тем не менее, необходимость постоянной связи БПЛА верхнего уровня иерархии с центральным устройством управления остается проблемой.» [https://cyberleninka.ru/article/n/metody-roevogo-intellekta-dlya-upravleniya-gruppami-malorazmernyh-bespilotnyh-letatelnyh-apparatov">*]

То есть, усугубляясь по мере увеличения количества аппаратов и радиуса действия (ведь в свободном пространстве затухание пропорционально квадрату расстояния), эти проблемы делают утопией идею дистанционного управления большими группами беспилотников из одной центральной станции контроля. Пространственно организованный рой будет гарантировано тратить меньше энергии на связь между ближайшими аппаратами, которую еще и будет сложнее подавить, чем ослабевший сигнал от базовой станции. Да, есть еще узконаправленные антенны-усилители и антенны-ретрансляторы (в т.ч. закрепленные на воздушных носителях – дронах, аэростатах), подбор оптимальных частот, а также спутниковый канал связи. Но оборудование для спутниковой связи это дополнительный вес, стоимость и энергопотребление, которое, тем не менее, тоже не дает 100% гарантии. Оптимальней будет оснащать ими небольшую часть БЛА и использовать как полезную нагрузку, необходимую для выполнения миссии, нежели как основной вариант дистанционного управления. А с выстраиванием системы ретрансляторов мы попадаем в, своего рода, рекурсивную ловушку, когда нам нужно продумывать управление группой БЛА для осуществления управления группой БЛА.

Так что я считаю одним из важных компонентов, необходимым для построения полноценных роевых систем переход к децентрализованным сетям связи типа MANET. MANET (Mobile Ad hoc NETworks) сети – радиосети со случайными мобильными абонентами, реализующие полностью децентрализованное управление при отсутствии базовых станций или опорных узлов. Такие сети являются самоорганизующимися, поскольку их узлы являются не только оконечными пользовательскими терминалами, но и являются ретрансляторами-маршрутизаторами, ретранслируя пакеты других абонентов и участвуя в нахождении маршрутов к ним, следовательно, эти сети способны к самоорганизации. Каждый узел [сети] обладает комплексом программно-аппаратных средств, позволяющих организовать передачу данных от источника к получателю напрямую при физическом наличии такого пути и тем самым распределить нагрузку на сеть и повысить суммарную пропускную способность сети.

Мы видим, с одной стороны, что такой способ организации связи является оптимальным для роя дронов, с другой, функционирование подобных сетей само предполагает использование методов РИ для решения задач маршрутизации. Важно и то, что на текущий момент MANET уже перестали считаться чистой фантастикой и вполне себе внедряются в войсках. В том числе разрабатываются и решения именно под летающие беспилотникиhttps://www.mdpi.com/2079-9292/10/24/3164?utm_medium=organic&utm_source=yandexsmartcamera"> FANET.

 

Также, не должно смущать то, что я в одном месте говорю “для функционирования роя беспилотников в принципе не нужна радиосвязь”, а в другом месте обсуждаю те или иные практики обмена информацией по радио в процессе выполнения роем задач. Или даже рассуждаю о прямом дистанционном управлении отдельными единицами как возможной опции.

Здесь важно именно изменение подхода, когда полная зависимость группы БЛА от радиоканала на всех этапах сменяется формулой, в которой он становится не более чем частью полезной нагрузки, которую несут дроны. Сама же способность к выполнению базовых задач – движение к цели, ориентация на местности, реагирование на угрозы и возврат домой могут выполняться в режиме полного радиомолчания. Что, кстати, в военной сфере полезно еще и тем, что дает возможность не компрометировать станцию контроля и управления, где могут находиться люди-операторы.

С этой концепцией может возникать еще и такая проблема, что некоторые люди подразумевают под развертыванием роя исключительно действие аппаратов вне прямой видимости, как друг друга так и базовой станции. Но воздушная среда, плюс малые габариты и стоимость существующих БЛА тактического уровня, позволяют задействовать большие массы дронов именно в прямой видимости. И без жесткой необходимости в поддержании радиосвязи. А отсутствие контакта с базой или между временно изолированными частями роя компенсируется собственно алгоритмами роевого интеллекта. За счет которого каждая из частей способна продолжать выполнение поставленной задачи.

Представление же о рое БПЛА исключительно как о группе неких тяжелых истребителей (из которых просто убрали пилотов), действующих в строе с дистанциями в сотню километров между ними, простительно для эпохи Холодной войны, но уж никак не на современном поле боя.

Последним пунктом, на котором я считаю нужным заострить внимание это подвижность БЛА. То есть, как правило при обсуждении радиосвязи подразумевается что узлы сети это неподвижные объекты. Либо движение воспринимается исключительно как помеха. Нужно делать поправки для сигнала на быстро движущейся технике, постоянно на ходу перестраивать схему узлов с учетом их перемещений, опасаться что какой-либо узел окажется вовсе недоступен за препятствиями рельефа. В общем, сплошная головная боль. Уж лучше бы они все просто стояли на месте. Но именно летающие беспилотники являются крайне маневренными, так какой смысл стоять на месте и кричать, если можно подойти ближе и переговорить не напрягая голос? То есть, еще одним источником сложностей в подавлении связи внутри роя БЛА, является их возможность, в моменте, оптимизировать свою структуру под передачу данных. Либо собраться в более плотном построении, либо использовать своего рода “передачу по цепочке”, попеременно сближаясь с соседями.

 

Разница между программированием существующих «роев» и собственно самоорганизующимся роем дронов.

Чтобы нагляднее увидеть, в чем состоят ключевые отличия РТ нужно подняться на уровень применения огромных масс беспилотников до нескольких тысяч единиц включительно.

Итак, у нас есть пример организации масштабногоhttps://habr.com/ru/companies/leader-id/articles/549910/"> шоу дронов отечественной компанией «Геоскан». Если говорить максимально кратко, то каждый из 2200 БЛА получил индивидуальное полетное задание (рассчитанное на производительном мейнфрейме) на основе его места в общей схеме движения всех «пикселей» картины. Собственная их роль сводилась к строгому следованию предзаданному курсу с минимальными отклонениями. Известно, что: «Каждый дрон оборудован стандартным комплектом датчиков — высокоточным GPS, трехосевым акселерометром, гироскопами и барометром. Для повышения точности GPS базовая станция в широковещательном режиме транслирует с земли поправки.» Характерно, что если какой-либо один БЛА выйдет из строя, то остальные не предпримут никаких действий по перестройке формации, а просто продолжать следовать программе, автономность агентов минимальна. (Если что, Геоскан разрабатывает и собственно роевые технологии управления, просто в этой конкретной задаче они считаются избыточными.)

Сравним это с поведением хоть и простого, но все же роя беспилотных машин вhttps://www.youtube.com/watch?v=eCHP9f69fWg&ab_channel=SSRLab"> экспериментах лаборатории при Гарвардском университете. Проект называется KiloBot и представляется собой самоорганизующийся рой из 1024 предельно простых аппаратов (целевая стоимость 15$/шт.) для отработки различных конкретных программных алгоритмов организации. В частности, роботы показали возможность самосборки абстрактных геометрических фигур на основе лишь стартовой точки и общего описания правил перемещения. Каждый из них имел в памяти инструкцию двигаться вдоль края роя до тех пор, пока не окажется в таком отношении к другим окружающим ботам (а они коммуницируют между собой по ИК-каналу), которое будет оптимальным с точки зрения заданной им всем общей математической функции (описывающей фигуру). Выпадение любого конкретного робота никак не повлияет на формирование фигуры, пока общее число достаточно. Не нужно также пытаться понять какова была точная последовательность скриптов у этого конкретного экземпляра (как в случае шоу «Геоскана»). В случае отказа можно просто добавить еще ботов, ведь у всех один и тот же алгоритм действия. Более того, чтобы использовать такой рой в принципе не нужно иметь заранее готовой исчерпывающей программы действий, он сам может находить оптимальные формы организации на местности.

То есть мы имеем противопоставление системы с предзаданной программой, без взаимодействия отдельных элементов и самоорганизующуюся систему, которая формирует свою программу на ходу, в соответствии с базовыми правилами и динамически меняющейся ситуации. Более того, здесь важно и то, что в первом случае нам нужно заранее собрать исчерпывающую информацию о ситуации и произвести сложные вычисления, на которые не способны задействованные аппараты ни по отдельности ни вместе. В случае же кардинального изменения условий выполнения, нам снова понадобится привлечение этих внешних вычислительных мощностей для переписывания кода.

Удобным примером задачи, которую можно решать как “сверху” созданием программы, полностью описывающей всю последовательность действий, так и “снизу” путем определения базовых правил взаимодействия, является быстрое сканирование некоторого конечного участка местности. Это может быть определение уровней хлорофилла в растениях на с/х поле, автоматизированное картографирование, или разведка системы фортификаций противника. Важно то, что есть конечная площадь, определенная по численности группа БЛА и условие 100% покрытия без пропусков. Соответственно когда в цепи один из аппаратов выйдет из строя, по той иной причине, внутри роя разведчики просто растянутся в более широкую цепь. И так каждый раз, равномерно распределяя нагрузку на оставшихся в строю. Достаточно чтобы они понимали параметры задачи - общую ширину и площадь участка местности, который они обследуют. В противоположном случае, нам нужно отдельно определять где образовалась прореха и пересчитывать заново индивидуальные программы для всех дронов. И тут нужно понимать - если у вас маленькая площадь, если низка вероятность потери БЛА, если другие условия не меняются, если есть вариант ручной корректировки и если вы не часто решаете подобную задачу, то проще будет написать исчерпывающую последовательность скриптов. Нужно только определить максимально точно что вы хотите от каждого аппарата и не задумываться, как они могут себя повести при сложных системных взаимодействиях. Потому что при программировании на простых правилах мы, в некотором смысле, смиряемся с тем фактом, что не сможем предсказать, как именно будет вести себя рой во всех мыслимых ситуациях.

 

Решение задачи человеком и муравьями. Роевой интеллект

Думаю к этому моменту уже должно быть понятно, что роевые технологии это намного более широкое понятие по отношению к собственноhttps://aismarthub.ru/articles/view/roevoy-intellekt-kak-ii-agenty-soobscha-reshayut-nereshaemye-zadachi#menu-19"> роевому интеллекту. Но теперь, после вопросов информационного обмена, выстраивании системы координат и независимости от внешнего управления, все же нужно рассмотреть в чем состоят особенности децентрализованного решения сложных задач в условиях ограниченности информации.

Чтобы принять централизованное решение нам нужно в первую очередь передать в этот самый центр все имеющиеся данные. Затем, на основе полноты информации сформировать модель ситуации и только после на основе этой модели провести вычисление возможных решений. Человек будет работать таким образом с пространственной головоломкой: изучение всех доступных параметров, создание в уме обобщенной модели, определение наиболее оптимального решения (все еще в уме) и только затем манипуляции с реальными объектами. Если изначальной информации недостаточно, он предпримет целенаправленные действия по исследованию, если первое решение оказалось ложным, будет дополнительно анализировать момент, в котором начинается расхождение с предсказанным результатом. Но в любом случае вся информация о ситуации будет одновременно храниться в памяти (и обрабатываться как целое). И мы привыкли к тому, что наилучшее решение задачи предполагает наличие полной и исчерпывающих знаний о происходящем. Да, можно проходить лабиринт, ничего не зная о его общем устройстве а просто пользуясь правилом «на развилке всегда сворачивай направо». Но как это может быть наилучшим способом, если приходится в итоге столько раз возвращаться назад и тратить время во всех этих тупиковых ветвях? Фокус в том, по мере усложнения задач это приводит к стремительному росту необходимых вычислительных мощностей. А при переносе на взаимодействие больших групп централизация еще и начинает страдать от чисто логистических факторов. Ведь нужен очень активный обмен информацией с удаленным узлом (центром), а значит высокой пропускной способностью канала. Даже с децентрализованной сетью связи, представьте, что вам нужно собрать данные, допустим, с 30 БЛА в одном месте для обработки. А если в бою условия успели измениться еще до того, как информация прошла? Так фаза сбора информации может растягиваться до бесконечности. Естественно, такие проблемы стараются решать путем выстраивания иерархии для сбора и обработки информации, делегированием части функций подчиненным узлам, выделением условно автономных групп и прочими хитростями. Но все эти вещи, опять же, требуют точного предвидения условий среды и явного описания всех последовательностей действий для каждого из аппаратов в группе.

Вот тут на помощь приходит наблюдение за процессами самоорганизации в живой и неживой природе. Обсудим два наиболее часто приводимых алгоритма, а именно алгоритм роя частиц и муравьиный алгоритм. И как на их основе можно коллективно решить два разных типа задач, часто встающих перед БЛА, задействованных в разведывательно-ударном контуре.

«Наблюдение за птицами вдохновило Крейга Рейнольдса (Craig Reynolds) на создание в 1986 году компьютерной модели, которую он назвал Boids. Для имитации поведения стаи птиц, Рейнольдс запрограммировал поведение каждой из них в отдельности, а также их взаимодействие. При этом он использовал три простых принципа. Во-первых, каждая птица в его модели стремилась избежать столкновений с другими птицами. Во-вторых, каждая птица двигалась в том же направлении, что и находящиеся неподалеку птицы. В-третьих, птицы стремились двигаться на одинаковом расстоянии друг от друга.
Результаты первых же симуляций удивили самого создателя: несмотря на простоту лежащих в основе программы алгоритмов, стая на экране выглядела крайне правдоподобно. Птицы сбивались в группы, уходили от столкновений и даже хаотично метались точь-в-точь как настоящие.» Алгоритм роя частиц, несмотря на, то что он начинался с птиц (и существуют такие егоhttps://www.youtube.com/watch?v=W7yJx_IY9Mg&ab_channel=COLLMOT"> реализации) легко можно описать и более простым примером группы взаимно отталкивающихся магнитов (или атомов в кристаллической решетке). Пространственную же структуру на основе него легко представить себе какhttps://www.youtube.com/watch?v=4_h2VFHT8hc&ab_channel=ИгорьБелецкий(investigator)"> магнитную левитацию. Агенты роя «отталкиваются» и «притягиваются», пока не заполнят некоторое пространство оптимальным образом. Либо наоборот, не имея представления о целевой площади, которую нужно покрыть, просто поддерживают заданное алгоритмом расстояние между собой независимо от количества аппаратов в составе роя. Это позволяет выполнять картографирование, наблюдение за местностью (статично висящие над полем боя группы квадрокоптеров), выстраивать распределенную сеть ретрансляторов. В общем, это те случаи, когдаhttps://www.youtube.com/watch?v=uEMyvPxYqmA&ab_channel=FeiGao"> правильное пространственное рассредоточение является основной задачей. Также этот алгоритм, включается в другие, более сложные последовательности, обеспечивая базовоеhttps://www.youtube.com/watch?v=8D7Xj1wnXGc&ab_channel=FeiGao"> избегание столкновений и поддержание пространственной структуры. Для нас важно, что выполнение этих действий требует от агента очень малого количества вычислений и может основываться исключительно на локальной информации (собранной самим БЛА или его ближайшими соседями). Поэтому для них иногда используют понятие «простые решатели». Которое, тем не менее, не должно вводить нас в заблуждение относительно собственных вычислительных возможностей агентов роя. Они то, как раз, могут быть (и будут в реальной практике) довольно серьезными, учитывая количество функций, которые необходимо будет совмещать. А именно перемещение в трехмерном пространстве, взаимодействие с другими агентами и собственно функции полезной нагрузки. «Простыми» они будут только в контексте тех крайне сложных и комплексных задач, которые рой должен решать как целое.

Думаю, более интересным будет муравьиный алгоритм. Потому что он хорошо показывает как работает координация агентов в плане более сложных практических сценариев. Вот его базовое описание.

Каждый раз проходя от муравейника до пищи и обратно, муравьи оставляют за собой дорожку феромонов. Другие муравьи, почувствовав такие следы на земле, будут инстинктивно устремляться к нему. Поскольку эти муравьи тоже оставляют за собой дорожки феромонов, то чем больше муравьев проходит по определенному пути, тем более привлекательным он становится для их сородичей. При этом, чем короче путь до источника пищи, тем меньше времени требуется муравьям на него – а следовательно, тем быстрее оставленные на нем следы становятся заметными. [...] Каждый муравей хранит в памяти список пройденных им узлов. Этот список называют списком запретов (tabu list) или просто памятью муравья. Выбирая узел для следующего шага, муравей «помнит» об уже пройденных узлах и не рассматривает их в качестве возможных для перехода. На каждом шаге список запретов пополняется новым узлом, а перед новой итерацией алгоритма – то есть перед тем, как муравей вновь проходит путь – он опустошается.

Кроме списка запретов, при выборе узла для перехода муравей руководствуется «привлекательностью» ребер, которые он может пройти. Она зависит, во-первых, от расстояния между узлами (то есть от веса ребра), а во-вторых, от следов феромонов, оставленных на ребре прошедшими по нему ранее муравьями. Естественно, что в отличие от весов ребер, которые являются константными, следы феромонов обновляются на каждой итерации алгоритма: как и в природе, со временем следы испаряются, а проходящие муравьи, напротив, усиливают их. [*]

 

Итак, на первом этапе мы имеем множество случайных действий, на втором постепенную стабилизацию за счет накопления совпадений среди этого хаоса и на третьем в качестве итога получаем некое оптимальное решение достигнутое без предварительного плана. То есть вместо целенаправленной деятельности у нас случайные попытки, значит мы используем стохастический подход. И количество этих попыток избыточно, потому что одиночный муравей никак не анализирует ситуацию, он просто инстинктивно выполняет действия. Еще один важный момент - информация, необходимая для прокладки маршрута не собирается в одном месте, она также распределена таким образом, что каждый муравей имеет ней доступ.

Как же этот, весьма специфический с виду, подход можно перенести на военные беспилотники? Рассмотрим следующую модель ситуации, максимально упрощенную для лучшего понимания. У нас есть разведывательно-ударный рой из 6 БЛА типа VTOL (4 обычных разведчика, 1 с тепловизором и 1 чисто с боевой нагрузкой). Связь между дронами доступна, противодействия противника нет, карта местности предзагружена, все аппараты обладают достаточным для миссии модулем машинного зрения. При этом рой действует в полностью автономном режиме, без внешней связи или систем глобальной навигации. Они отправляются в район предполагаемого наличия ПВД противника.

Все БЛА имеют одинаковую высоко детализированную карту этого района, разбитую на квадраты, допустим 1х1 км. Каждому квадрату назначено некоторое значение, или “вес” (как это принято в терминологии области ИИ) от 0 до 10. На первом этапе беспилотники совершают облет территории с максимальным охватом, для формирования первоначальной картины. В одном единственном из квадратов обнаруживаются признаки искусственных объектов (легко находятся по геометрически правильным формам). БЛА перестраиваются и меняют траекторию таким образом, чтобы теперь постоянно проходить над этим конкретным квадратом, получившим приоритет. (Далее они будут перестраиваться каждый раз когда будет меняться значение весов) Они переходят на другой масштаб карты, допустим 10х10 метров, при этом каждый из квадратов (внутри “подозрительного” большого квадрата) сразу получает значение веса в 1. Таким образом привлекая к себе повышенное внимание роя.

Далее БЛА, курсируя над зоной интереса проходят пока на относительно большой высоте, внутри широкого воздушного коридора, для большего охвата местности разведывательными приборами. То есть траектория каждого содержит большой элемент случайности. В случае обнаружения каких-либо признаков, указывающих на технику или позиции противника, в одном из квадратов общей для всех карты, ему присваивается дополнительный +1 балл. БЛА с тепловизором может присвоить сразу +2 балла, так как термальные сигнатуры естественного происхождения в этой местности не предполагаются.

БЛА пролетают поочередно, обеспечивая в сумме постоянное наблюдение. Соответственно каждый из них, заметив что-то подозрительное, как бы делает в своей карте пометку и сразу передает ее другому ближайшему. Тот сравнивает со своей, добавляет недостающие баллы квадратам и снова передает по цепочке. Ни в каком конкретном месте эта информация не накапливается, распространяясь по всему рою равномерно.

По мере того как некоторые квадраты накапливают все больший вес они начинают привлекать повышенное внимание роя. Каждый из разведчиков старается пройти все ближе к интересующей области и опускается на каждом круге ниже. Например, это может быть относительно целое крупное здание с ведущими к нему темными следами свежей колеи. И повышенной на пару градусов температурой внутри. После нескольких кругов этот объект (или для роя - несколько квадратов на карте) накапливает вес, скажем 6. И это порог срабатывания следующего сценария действий. Первый БЛА, который понимает что у него карте есть объект с такой высокой валентностью переходит в режим вертикального полета и на минимальной высоте облетает кругом это здание, почти заглядывая внутрь, при этом передав соседям сигнал по типу “я пошел”. И внутри действительно обнаруживается нечто подходящее под признаки техники противника, которые записаны в памяти дрона.

Поскольку формат работы уже изменился, каждый дополнительный обнаруженный признак дает +2 балла. То есть наше потенциальное ПВД уже получает суммарный вес в 8 баллов. Завершив исследование и снова перейдя в режим горизонтального полета наш VTOL передает другим разведчикам по цепочке полученные данные, что снова меняет сценарий работы. Теперь каждый из дронов пристально следит за конкретно этим участком, уделяя минимум внимания остальным квадратам с меньшими весами. И любой новый обнаруженный демаскирующий признак приведет к назначению сразу +2. А достижение максимального веса будет являться триггером для нанесения удара.

Спустя время любопытный боец противника решает проверить, куда делся облетавший их дрон, выглядывает из здания и проходящий рядом БЛА замечает движение. И теперь он отдает команду, а точнее передает свой экземпляр карты, по которому понятно где цель для удара (квадрат с весом 10), приданному дрону-бомбардировщику. Обратите внимание, что никто, в собственном смысле не принимал решение о том что бомбить. Каждый из агентов роя просто делился информацией с остальными, пока по итогам такого “голосования” не была выбрана мишень. Не было никакого “летающего штаба”, никакой иерархии. Такая схема работает независимо от количества элементов роя. При обнаружении достаточного количества признаков, если бы противник просто разворачивался бы под открытым небом, даже один разведчик мог бы собрать достаточный вес для срабатывания триггеров. И наоборот, если их летает 30 шт. это не приведет к перегрузке информацией, так как она обрабатывается локально и децентрализованно.

Да, тут для простоты объяснения я не стал обсуждать такие вопросы как, наоборот, снижение веса квадрата, если детальное обследование показало что первый результат был ложноположительным (например это просто сарай с ржавым трактором внутри). Как выбор из конкурирующих вариантов, когда например два квадрата одновременно набирают высокий вес. Как множественные веса для одной точки, когда один отражает “привлекательность”, наличие целей для уничтожения, а второй “опасность”, то есть отрицательно влияет на вероятность того, что БЛА роя приблизится к нему. Выбор типов средств поражения, реакцию на поражение противником отдельных дронов и т.д. и т.п. Зато, даже на такой простой схеме можно понять, как при достаточно большом рое можно сгладить недостатки технических средств разведки. Ложные результаты просто скомпенсируются большим количеством корректных измерений (да, “особое мнение” бывает полезным, но это уже отдельный класс математических проблем).

В конце отмечу, что есть и другие варианты толкования понятия РИ. Так рой могут рассматривать как способ организовать распределенные вычисления. Когда для обработки больших массивов данных они разбиваются на множество отдельных частей и затем распределяются среди агентов внутри роя, которые работают с ними параллельно. Таким образом сложные вычислительные задачи решаются на простых устройствах за разумное время. Это, конечно, полезно в задачах той же https://habr.com/ru/companies/top3dshop/articles/858676/?ysclid=mfk2379lxa917488159">фотограмметрии и обработки видеоданных в полете. Но в нашем случае это уже относится к, скажем так, дополнительным опциям. Так же, как и самообучаемость в узком смысле, когда отдельные агенты могут изменять свою модель поведения в очень широких рамках на основе полученного опыта. И распространения такого полезного опыта между агентами, составляющими рой.

 

Энергетическая автономность и роевое взаимодействие

Кратко нужно коснуться вопроса автономности современных БЛА в плане времени непрерывной работы без дозарядки/дозаправки. Потому что, глядя на все эти сложные эволюции, предпринимаемые роем дронов, может возникнуть вопрос, а не будет ли большая часть их деятельности сводится к перестроению из-за необходимости скорой посадки? Ведь у какого-нибудь, популярного на СВО, DJI Mavic 3 максимальное заявленное время полета всего 46 мин. (в штиль). Принципиально решить проблему пока нельзя, так как никаких успешных технологий по беспроводной передачи энергии на необходимых нам расстояниях пока не существует. Как и на порядок более энергоемкого топлива или аккумуляторов, которые позволяли бы висеть в воздухе сутками (не превращая БЛА в летающую солнечную электростанцию).

С текущими же технологиями есть два возможных ответа.

Во-первых, я считаю вредным строить свое представление о будущей матчасти автоматизированных разведывательно-ударных контуров, на основе ТТХ малых и средних мультикоптеров. Выросшие в свое время из ниши буквально «летающего штатива» для камеры, коптеры предоставляют худшие показатели времени полета из-за полного отсутствия каких-либо аэродинамических поверхностей (кроме собственно винтов). Можно ожидать, что по мере специализации именно армейских вариантов коптеры снова окажутся нишевым продуктом (например доставка накладных зарядов для саперов или полеты внутри помещений для сопровождения штурмовых групп), а основу БЛА малого и среднего радиуса займут какие-либо из вариантов с вертикальным взлетом и посадкой (VTOL). Для примера, Autel Dragonfish и Supercam SX350 VTOL имеют время полета с полезной нагрузкой не менее 2 часов (против 40-50 мин у коптера со схожей взлетной массой), а рекордсмены в этом классе уже дотягивают до 4 ч. (Я говорю не обязательно о гибридах в узком смысле, но определенно это будут какие-то из огромного количества возможных аэродинамических схем, которые совмещают возможность энергоэффективного “самолетного” передвижения, возможность зависания над точкой и вертикального взлета/посадки на очень маленькие площадки)

Во-вторых, можно комбинировать улучшения ТТХ с организационными моментами. А именно, выстраивания схемыhttps://rutube.ru/video/4c9455af8ac1702208d840f98d79ef4b/?t=2377&r=plemwd"> автоматической дозаправки в https://hiperlab.berkeley.edu/wp-content/uploads/2021/09/2020_FlyingBatteries.pdf">воздухе (в рамках роя). Когда либо есть машины которые курсируют от базы как заправщики, либо они двигаются вместе с роем неся на себе “энергетический резерв”. Таким образом, а также за счет эффекта масштаба, в будущем удастся еще и улучшить соотношение находящихся в активной работе аппаратов к общему количеству. То есть текущая ситуация, когда на один висящий в воздухе коптер приходится не менее двух на зарядке, либо пути с/на зарядку, превратится в что-то от 1 к 1 до 7 к 3 (в идеальных условиях).

 

Еще раз про рой и РЭБ

Теперь все же поговорим о тактике действий роя в зоне вражеского РЭБ, РЭР, РЭП, и прочих средств энергетического и физического поражения. Не хочется тут глубоко вдаваться в разнообразие вариантов РЭБ, поэтому просто вставлю здесь объяснение https://www.youtube.com/watch?v=dHxw66hVpHo&ab_channel=Хобби-летать">простыми словами, а здесь более https://sccs.intelgr.com/archive/2020-02/05-Makarenko.pdf?ysclid=mfsljbjdla593478373">подробный анализ. (Рекомендую также ознакомится с остальными частями (https://sccs.intelgr.com/archive/2020-01/05-Makarenko.pdf?ysclid=mfslgugwzt671404812">1,https://sccs.intelgr.com/archive/2020-01/06-Makarenko.pdf?ysclid=mfslilb2f20252226">2,https://sccs.intelgr.com/archive/2020-02/05-Makarenko.pdf?ysclid=mfsljbjdla593478373">3,https://sccs.intelgr.com/archive/2020-03/04-Makarenko.pdf?ysclid=mfslfocz28351985279">4,https://sccs.intelgr.com/archive/2025-03/03-Makarenko.pdf?ysclid=mfsljvy92s346420889">5) этого исчерпывающего обзора по вопросам противодействия БПЛА)

Различные изощренные информационно-радиотехнические атаки оставим в стороне, так как основой РЭБ сейчас (да и в ближайшем будущем) остается радиоэлектронное подавление, что называется, грубой силой. Для нас в РЭП важны только базовые принципы:

1. Подавляется всегда приемник, а значит для направленной работы нужен пеленг на пульт управления, либо на сам БЛА.
2. Энергия распределяется по частотному диапазону (принцип Вт на МГц), следовательно нам нужно как можно точнее знать частоту и структуру сигнала, а значит задача упирается в возможности радиоэлектронной разведки.
3. РЭП установка обладает всеми теми же особенностями, что и другие радиоантенны, а именно распространение излучения во все стороны (неизбирательное действие), затухание обратное квадрату расстояния (ограниченная дальность), распространение луча по прямой (складки местности и здания создают области радиотени).
4. Нужно длительное воздействие, даже если реализовывать тактику относительно коротких “РЭБ-ударов”. А ведь излучатель является очень контрастной целью. Если же мы говорим про применение узконаправленных антенн-излучателей против удаленных целей, то возникает проблема траекторного сопровождения.
5. РЭБ установки это достаточно крупные устройства, требующие большого количества энергии, что вместе сильно снижает их мобильность. (Да сейчас множество предложений любого размера и мощности, но физику не обманешь, мощная установка, еще и с собственными минимальными средствами РЭР, будет габаритной)

В общем, несмотря на свою экономическую привлекательность, средства РЭБ https://www.youtube.com/watch?v=4uxePQHuQDk&ab_channel=Беспилотныетехнологии">очень далеки от принципа “выстрелил и забыл”. Но и это не самая главная проблема, ведь “несмотря на достаточные возможности существующих средств РЭП по эффективному подавлению этих линий, такое подавление не гарантирует какой-либо определенной реакции БПЛА в виде прекращения полета БПЛА в направлении контролируемого рубежа, активации «программы возвращения» или «программы посадки» и т.д. Именно отсутствие однозначной реакции БПЛА на успешное подавление радиолиний является существенным недостатком комплексов противодействия БПЛА основанным исключительно на РЭП.”

То есть, кроме очевидных случаев с дронами имеющими исключительно дистанционное управление, разные БЛА могут иметь разные сценарии реагирования на постановку помех, и очевидных признаков успешности атаки может вовсе не быть. Как понять подавили ли мы связь полностью или группа перешла на другой канал (тип связи)? Соответственно и быстро менять стратегию поведения для сил РЭБ просто невозможно. Требуется долго держать включенным оборудование, работа которого очень заметна даже на большом расстоянии (со спутников), не говоря уже о возможных приборах наведения на источник сигнала в составе самого роя. Так что применение купольного РЭБ (против роя дронов) в формате постоянной работы может рассматриваться только в варианте использования самой станции как приманки. То есть некой реализации тактики “ежа”, когда вы целенаправленно привлекаете внимание роя к этой цели и создаете вокруг нее максимальную плотность средств ПВО.

Итак, если под роем мы подразумеваем самоорганизующуюся группу автономных дронов, то любые атаки РЭБ на канал дистанционного управления почти бессмысленны. И хотя, как мы рассмотрели ранее, подавление радиосвязи не влияет критическим образом ни на способность роя к навигации, ни на базовые взаимодействия между бортами, тем не менее все еще важно понять насколько РЭП может помешать работе полезных нагрузок. Каким образом это влияние можно компенсировать за счет собственных свойств роя, а как за счет применения специальных тактических приемов? Кроме того, на примере борьбы с постановщиками помех можно в принципе разобраться как рой способен действовать в опасной среде и выходить победителем из противостояния с традиционными средствами и тактиками ПВО.

Еще раз подчеркну, в нашем случае, случае автономного роя, канал данных с базой служит уже не столько передаче управляющих сигналов (пусть и в обобщенном виде), но именно как дополнительный источник разведданных о противнике. Так же, как и ведущей бой штурмовой группе, мы не будем передавать команды в духе: “встань, пройди 2 шага вперед, открой огонь”. А вот предупредить их о том, что в нескольких километрах уже выдвинулось подкрепление к противнику (о чем сами штурмовики никак иначе узнать не могут), это как раз пример информации, которая критически влияет на эффективность выполнения задач. Нет никакого принципиального противоречия между способностью подразделения (не важно из людей или роботов) действовать автономно, принимая на месте решения, и необходимостью обеспечивать с ними связь.

Рой в этом плане как раз и выгоден своей способностью, с одной стороны автоматически поддерживать распределенную сеть ретрансляции (в том числе с эшелонированием по высоте полета), с другой - не загружать каналы чисто служебной информацией. Общее снижение интенсивности радиообмена дополнительно усложняет работу вражеским средствам РЭР, анализирующим эфир. Но наибольший выигрыш в техническом плане, конечно, дает снижение потребности именно в трансляции данных в реальном времени. Если картинка с FPV отстанет хоть на секунду оператор уже может промазать по цели. Тут же можно потратить дополнительное время на сжатие данных, криптографию, использование помехозащищенных алгоритмов, применение концепции хранения, переноса и пересылки (SCF). В конце концов, отправить данные не напрямую, а допустим, через спутниковый канал. Если рой оказался разделен на части и в каждой из них есть по аппарату с таким оборудованием.

Что касается сбора информации с целью передачи на базу (в действительно больших объемах), то тут можно просто использовать внутрироевую специализацию. Когда некоторые БЛА будут иметь функцию исключительно летающих банков данных, которые будут возвращать данные физически, вместе с собой. По мере прогресса в сфере ИИ также будет возрастать роль первичного анализа данных на прямо борту. Как элементарный пример, можно передавать не весь отснятый видеопоток, а только те отрезки, где было замечено движение (или любой другой заданный набор признаков). Все это сильно снижает эффективность атак на канал связи, отвечающий за работу полезных нагрузок и интеграцию собранных данных.

В плане именно тактических приемов, с одной стороны, рой предоставляет возможность скоординированной атаки. Элементы этого мы можем рассмотреть на видео экспериментов китайских товарищей по слежению за движущейся целью (которые интересны и сами по себе). Тут видно, что как только вместо абсолютно пустого испытательного поля, мы переходим к реальной, заполненной множеством посторонних объектов, зачастую пересеченной местности, оказывается, что никакие дополнительные возможности зума или мультиспектральность камеры, не стоят возможности иметь несколько независимых точек обзора. Тем более, когда мы говорим о системах машинного зрения, которые способны работать с ограниченным набором признаков. Это позволяет не прерывать слежение за целью, пока хотя бы один из удерживающих формацию БЛА имеет визуальный контакт. В этом существенное преимущество атакующего роя перед группой не связанных аппаратов или одним, более дорогим и тяжелым. Да, вероятность попадания, естественно, упирается в качество трехмерного автопилота и эффективность работы бортового ИИ, отвечающего за распознавание цели и донаведение на конечном участке траектории. Тут более крупные автономные аппараты могут выиграть. Тем более, если машина одна, то она, очевидно, может вообще лететь в режиме радиомолчания, оставаясь исключительно невидимой именно для РЭР. Но все равно, практика показывает, что установки радиоэлектронного оборудования стоимостью в миллионы долларов редко стоят одиноко в поле. А, значит, крупный аппарат скорее проиграет налету малогабаритных (низкий ЭПР и заметность в ИК-диапазоне), массовых (перегрузка средств наблюдения и сопровождения целей, исчерпание БК) и координирующихся в процессе (последовательные удары в одну точку или, наоборот, синхронные с разных ракурсов) дронов. Само же взаимодействие агентов роя, повторюсь, может быть реализовано исключительно путем наблюдения за действиями соседних аппаратов, как на указанном видео.

Но тактика действия роя же не обязательно сводится к синхронным самоубийственным атакам. Довольно простые наборы правил могут приводить к реализации и защитных стратегий, экономии ресурсов и медленному истощению противника. Так, можно задать, чтобы БЛА сразу при старте случайным образом распределились на две равных группы. И далее при выдвижении в район выполнения боевой задачи одна двигалась впереди в сильно разреженном строю, а вторая оставалась все время позади, компактной группой, за пределами досягаемости систем обороны противника. Первые бы осуществляли полеты по широкому кругу над разведываемой территорией, причем этот круг должен касаться построения второй группы, чтобы в момент пролета они могли обмениваться полученной информацией. Вся эта динамическая структура могла бы передвигаться постепенно вперед, как бы прощупывая местность и сразу строя карту для навигации.

Даже с большой дистанцией между бортами и отсутствием радиосвязи, сбитие соседнего БЛА будет вполне четко детектируемым событием (особенно если предусмотреть такое распознавание). То есть масса аппаратов роя будет играть роль вскрытия системы ПВО сама по себе. Если же мы говорим конкретно про РЭБ, то за счет сопоставления потери уровня сигнала с соседними бортами в конкретных местах, возможно будет обнаружить приблизительное расположение установки РЭП даже без специальных датчиков. Далее, даже если в составе роя нет БЛА с особой антирадиолокационной боевой нагрузкой, достаточно будет отправить по установленным координатам (и построенной заранее карте, не забываем о постоянном картографировании) ударную группу из того самого резервного отряда. Опять же, учитывая современные разработки, я предполагаю что технический уровень средств машинного зрения завтрашнего дня будет гарантировать надежное определение и захват цели (при заранее известных ее характеристиках).

Имея детализированную топографическую карту ударная группа вполне может строить свой маршрут так, чтобы до последнего оставаться вне прямого обнаружения. Прятаться в складках местности, за крупными зданиями и высотами. Что в принципе уже умеют крылатые ракеты, летающие на предельно низких высотах. Так что, если конечно это не гладкая степь или водная поверхность большого озера, скорее всего эта выделенная ударная часть роя сможет оставаться до последнего в радиотени по отношению к средствам РЭБ противника, а также наземным радарам или к, перспективным пока, СВЧ-излучателям (ЭМИ-пушкам). Только грамотно выстроенная, с учетом особенностей ландшафта и всех возможных “слепых зон”, комплексная многокомпонентная система ПВО (в сочетании с маскировкой и ложными целями) сможет послужить реальным препятствием для действий организованного роя БЛА. Самому же рою, не имеющему никакой единой точки отказа и состоящему из дешевых взаимозаменяемых элементов, достаточно придерживаться относительно простого набора правил, чтобы не быть уничтоженным одномоментно.

 

Немного про экономику

Обсуждать противостояние между БЛА и ПВО не имеет смысла в отрыве от экономических моментов, которые определяют на чьей стороне будет превосходство в количестве. Роевые технологии, с этой точки зрения, есть технический способ реализовать это количественное превосходство. Но что бы реализовывать, нужно иметь эту массу бортов, которая будет сокрушать оборону противника. И в этом плане, определенно, СВО показывает что мы уже переступили данный порог. По обе линии фронта заявленные количества производимых и применяемых беспилотников составляют миллионы единиц в год. Да, это в основном сверх дешевые FPV, ценой не более 2-3 тыс. долл. за штуку. Но и производство тяжелых мультикоптеров и дальнолетов, на которых уже имеет смысл реализовывать сложные автономные алгоритмы, тоже выросло на два порядка.

По моему личному мнению, в сфере роевых систем в первую очередь будут применяться аппараты с дальностью полета не менее 150-200 км. Такие параметры обеспечат возможность слетать в тыл противника на глубину до 50 км и вернуться. Но при этом еще и оставить запас полетного времени на пребывание в этой зоне. Ведь нет особого смысла тратить 40 мин. на путь туда и назад ради пяти минут работы над целью. Этот радиус в 50 км как раз перекрывает дальность большинства артиллерийских систем и ПВО ближнего тыла (можно ловить на огневой позиции). А также логистическую инфраструктуру, систему управления и ПВД войск, отвечающих непосредственно за удержание ЛБС.

Необходимые для таких дальностей БЛА (с весом полезной нагрузки от 2 кг) вряд ли обойдутся дешевле 100 тыс. долл. И тут будет включаться обычная для военных разработок эскалация стоимости по мере доработки от прототипов до состояния конечного изделия. Так например, если у вас БЛА стоимость 2 тыс.долл. то ему вроде как сгодится и аккумулятор примотанный на стяжках. Но при стоимости в 50 раз больше, заказчик будет требовать, скажем, комплексную систему с возможностью автоматизированной замены на дронопорте или в воздухе. Состоящую из 2-3 дублирующих батарей для повышения живучести и, опять же, возможности смены в полете. А возможно, еще и с датчиками, позволяющими определить момент нарушения целостности аккумулятора (например, попадания осколка) и его автоматического отстрела. Чтобы избежать пожара и выгорания всего летательного аппарата. И так по каждому элементу. Дополнительной проблемой будет и то, что все ключевые компоненты в составе военного БЛА должны быть произведены доверенными поставщиками. С использованием распространенных коммерческих деталей (зарубежных) сложно гарантировать отсутствие программных и аппаратных “закладок”. Либо же их взлома (выявления уязвимостей) на основе данных имеющихся в свободном доступе. В общем, вероятность компрометации каналов управления, шифрованной связи, роевых алгоритмов становится слишком высока.

Это факторы, которые будут увеличивать стоимость изделий. Но есть и противоположные тенденции, которые вселяют некоторый оптимизм. Помимо собственно, постепенного технического прогресса и обычного в таких случаях эффекта масштаба, в плюс будет играть и большая модульность изделий. Я имею в виду конкретно момент внутрироевой дифференциации. Когда вместо бесконечного увеличения количества сенсоров и типов боевой нагрузки, а также дублирования всех систем по мере усложнения конструкции в целом, мы просто распределяем эту полезную нагрузку между разными аппаратами. Так, у нас, с одной стороны, получается простая универсальная платформа, с другой стороны возможность обеспечивать динамическую специализацию. Просто подгоняя типы нагрузок и их соотношение так, чтобы полностью закрыть конкретную боевую задачу. В общем, это подход, который заменяет надежность каждого изделия массовостью и дешевизной производства. Дополнительным плюсом модульной конструкции является возможность плавного внесения изменений в конструкцию. Вместо перенастройки производственных линий просто заменяется, например, модуль ответственный за шифрование связи или машинное зрение.

Еще одним позитивным трендом является постепенный отход от антропоцентрического взгляда на проектирование самих БПЛА и их систем управления. Например, довольно дорогим компонентом в конструкции беспилотника является камера или блок камер, по которому осуществляется визуальное ориентирование в пространстве, облет препятствий и построение маршрута. Но автопилоту не обязательно видеть так же как человек, можно применять более простые средства (а значит относительно более дешевые). Из свежих разработок можно отметить полет по камере с https://techxplore.com/news/2025-07-approach-drone-swarms-autonomously-complex.html">разрешением всего 16*16 пикселей, использование https://www.youtube.com/watch?v=pz0B7-vVNVQ&ab_channel=AIRLab(SUTD)">панорамной камеры без преобразования в понятный человеку вид, а также https://www.youtube.com/watch?v=T_HjgTg3ug0&t=1404s&ab_channel=Беспилотныетехнологии">построение панорамы за счет банального вращения одной обычной камеры. Таким образом устраняются дополнительные этапы преобразования и автопилот изначально https://www.youtube.com/watch?v=FCYV4B-DH68&ab_channel=MAVLabTUDelft">обучается по “нечеловеческой” логике действия. А применение привычного нам стереоскопического цветного зрения заменяется набором простых технических средств, которые скорее похожи на зрение насекомых.

Последним немаловажным фактором, о котором нужно помнить обсуждая беспилотные технологии, это не подменять стоимостью изделия более общее понятие стоимости владения. Переходя к БЛА в качестве основного средства разведки и нанесения огневого поражения мы открываем путь к автоматизации и упрощению множества процессов. Умное оружие предполагает меньших расход боеприпасов, так же, как и высокая ситуационная осведомленность (за счет насыщения средствами разведки). И все это складывается с уже привычным для беспилотной сферы упрощением конструкции за счет отсутствия обитаемой кабины. Не стоит забывать и о возможности сокращения обслуживающего персонала в зоне боевых действий. Чья безопасность является очень крупной статьей накладных расходов.

Но, вернемся к вопросу о соотношении стоимости цели и средств поражения. Допустим, наш потенциальный противник захочет уничтожить отечественную установку ЗРК Панцирь, за 13,5 млн. долл. (произвольная цифра, взятая из интернета). При этом, желательно не рискуя самолетами типа F-35, чья стоимость доходит до 100 млн. долл. (без учета пилота, БК, и прочего). С-2 хорошо показал себя в зоне СВО против самых разных типов воздушных средств нападения. Потому, сейчас вряд ли противник будет рассчитывать, что ее будет легко уничтожить одним залпом из РСЗО HIMARS (170 тыс. долл. ракета, около 1 млн. пакет из 6 шт.) или даже одним попаданием такого продвинутого оружия как крылатые ракеты системы Storm Shadow/SCALP-EG/JASSM (до 2,5 млн. долл. за шт.). А ведь данные средства применяются только по уже разведанной цели. Есть, правда, еще ракеты типа AGM-88 HARM (стоимость скорее всего тоже доходит до 1 млн. за шт.), но она работает только по активным радарам. Современная война дело вообще не дешевое. Так что глядя на стоимость альтернативных вариантов средств поражения, я бы не думал, что на подавление ПВО будет выделено пару дронов. Скорее я бы ожидал прилет, скажем, одновременно 45 БЛА, если цена будет 300 тыс. долл., или 67 шт. если они будут обходится в 200 тыс. Ну, это если цель не посчитают настолько приоритетной, чтобы выделить х2 или х3 от ее собственной стоимости (то есть уже порядка 200 единиц БЛА одновременно). Но, даже если брать по минимуму, то это 45 малоразмерных, низколетящих, маневренных целей, двигающихся практически в режиме радиомолчания и способных на скоординированные действия. Выглядит как конечная стадия эволюции принципа “выстрелил и забыл”. Ну, точнее нужно еще не забыть подобрать борта по окончанию, скорее всего такого расхода не понадобится и значительная часть вернется на базу после поражения цели. Ведь для того, чтобы вывести из строя Панцирь нужно всего несколько попаданий, а вот рой нужно уничтожить на 100%. (Возможно, в целях экономии борта будут разделены 50/50 между собственно боевой и разведывательной нагрузками, тогда нужно будет разобраться в среднем всего-то с 80% дронов) Изыскания в этом направлении, если что, ведутся более чем активно (https://armystandard.ru/news/2020321053-1fr4b.html?ysclid=mfqk6z8pwq404208946">1,https://topwar.ru/167793-sozdanie-roya-sleduyuschiy-uroven-avtonomnoy-voyny.html?ysclid=mffbgy4p3o600794545">2,https://topwar.ru/255672-semejstvo-bpla-anduril-barracuda-ssha.html?ysclid=mg9y1m42ay467328637">3).

Что более интересно, скорее всего, усиление района ПВО дополнительными средствами не будет давать должного экономического эффекта, даже при достижении внезапности со стороны обороняющихся. Потому что, если рою поставлена задача попутно уничтожать любые вражеские средства, мешающие выполнению миссии, то потенциальные потери от такого сосредоточения целей в одном квадрате будут еще выше. Единственным эффективным средством будет уничтожение роя на этапе развертывания, прямо в пусковых контейнерах или передвижном дронопорте.

И это мы вообще не касаемся такой темы как чистый рой-обманка из сверх-дешевых БЛА, который только отвлекает внимание и разряжает боекомплект ЗРК. Дроны в составе роя в принципе являются расходником, а значит предполагают использование и таких методов боя и разведки, которые гарантированно приведут к уничтожению аппаратов.

В конце добавлю, что сам факт существования роя меняет тактику еще в одном плане. Мы становимся способны не просто летать и снимать. БЛА с большим радиусом действия, устойчивые к подавлению, дают нам уникальные возможности в плане физического присутствия на большой площади. Без необходимости подвергать опасности личный состав. У нас сложности с привязкой точек на местности? Можно просто скинуть маяки и ориентироваться по ним. Или даже посадить один наш VTOL и пусть работает наземным маяком, так и батареи хватит на дольше. Можно выстроить себе целый воздушный коридор через сложную местность за счет цепочки таких ориентиров. Можно рассыпать множество наземных сенсоров (например сейсмических или гидроакустических буев), а затем просто опрашивать их с воздуха. А можно к ним добавить дистанционно еще и минное поле, которое будет работать в координации с этими сенсорами. Или посадить часть БЛА, оставив только “глаза” и тогда весь рой будет работать как продвинутое минное поле.

 

Проблема взаимодействия роевого интеллекта и людей-операторов

В целях оптимизации использования роя, контролеры нуждаются в обучении, чтобы понять поведение и пределы автоматизации роя в реальных условиях, особенно если рой демонстрирует эмерджентное поведение. Контролерам необходимо знать когда нужно вмешаться, чтобы скорректировать автономные системы, и когда такое вмешательство приведет к неоптимальным результатам.

В дополнение к улучшению понимания самого поведения роения там считаются необходимыми дополнительные исследования по интеграции человека и машины с роями. Как можно легко и просто передать человеку-оператору состояние роя без лишней когнитивной перегрузки? Какая информация имеет решающее значение для операторов и какая не имеет значения? Какие приказы люди могут давать рою? Например, человек-контролер может дать рою команды на рассредоточение, соединение, окружение, нападение, обход и т.д. Или человек может контролировать рой просто с помощью симулированных "феромонов" на поле боя, например, сделав цели привлекательными. Чтобы воспользоваться возможностями роя военным не только нужно экспериментировать и разрабатывать новые технологии, но и, в конечном счете, изменить подготовку, обучение и организационные структуры для адаптации к новой технологической парадигме. [https://www.geopolitika.ru/sites/default/files/savin_roenie_robotov.pdf?ysclid=mffha2okt5363648024&utm_referrer=https://ya.ru/">*]

Когда мы заменяем прямое дистанционное управление каждым отдельным летательным аппаратом на автономные алгоритмы роя, мы, конечно, радикально уменьшаем количество задействованных людей-операторов. Но, само по себе, это не упрощает для оставшихся задачу управления роем. Чтобы приблизиться к идеалу интеграции человека и РИ необходимо проработать множество разных моментов, которые можно условно разделить на три основных группы: интерфейс, программирование и микроменеджмент.

Интерфейсы

Здесь речь непосредственно об организации способов физического взаимодействия. Для этого нужно создать, с одной стороны, язык введения команд для РИ, чтобы однозначно задавать ему требуемую модель поведения. Важно, чтобы этот язык был максимально приближен к естественному. Когда оператор (или контроллер, как удобнее) просто нажимает кнопку либо надиктовывает команды. Без того, чтобы нужно было лезть в конфигурационные файлы и там вручную менять значения десятков числовых параметров. Либо изучать сложные структуры введения последовательности инструкций. Здесь прямая аналогия с тем, как эволюция персональных компьютеров пошла от текстового ввода в сторону графических интерфейсов. А сейчас уже и просто голосового помощника.

С другой стороны, нам нужно уметь не только переводить задачи, поставленные на естественном языке в машинные команды для роя дронов. Важнейшим моментом является обратная связь. То есть нужно разрабатывать некую форму ведения логов (журнала событий), просмотрев который, мы могли бы отследить “ход мысли” роя, логику, стоящую за конкретными принятыми им решениями. (ИИ в целом свойственная проблема “черного ящика”, когда со стороны мы не можем ничего узнать о конкретных процессах, происходящих внутри. Нам доступен только уровень, с одной стороны, начальных условий, которые мы задаем обучающейся модели, с другой - готового конечного результата выполнения работы. И зачастую приходится проводить реверс-инженеринг этого конечного результата, так как переобучение модели очень трудоемко для того, чтобы мы могли перепробовать множество разных конфигураций.)

Что касается массивов передаваемых роем разведданных, тут тоже требуется разработка аналитических программ, которые бы служили необходимой прослойкой, агрегирующей информацию. И выдающей ее сразу в максимально сжатом и удобном виде. Очевидно, что для одного человека на постоянной основе лично контролировать видеопоток даже с нескольких дронов уже нереально. Элементы подобных систем ситуационной осведомленности уже давно разрабатываются для штабов армий (https://cyberleninka.ru/article/n/nekotorye-aspekty-postroeniya-sistemy-upravleniya-armeyskogo-korpusa-suhoputnyh-voysk-vooruzhennyh-sil-ssha/viewer">1,https://topwar.ru/32374-amerikanskaya-avtomatizirovannaya-sistema-upravleniya-voyskami-takticheskogo-urovnya-fbcb2-chast-1.html?ysclid=mg4yvs9luu902539457">2), но тут нужно будет гораздо более широкое внедрение, да еще и на более низовом уровне.

Не стоит забывать, что взаимодействовать с роем дронов нужно будет не только специальным операторам/контролерам (со степенью в технических науках). Нужно научить рой максимально понимать команды на естественном языке еще и для того, чтобы находящийся в его зоне действия пехотный командир мог просто передать что-то в духе: “Я нахожусь в 100 метрах севернее ж/д станции города N”. И рой смог бы обнаружить это место по такому описанию, собранному из локальных ориентиров и абстрактных понятий. Далее, соответственно, установить визуальный контакт со штурмовой/разведывательной группой и определить зону безопасности, где не будут наносится удары (она будет размечена как “позиции союзных войск”). И все это требует разработок в сфере нейросетевых голосовых ассистентов. Что не всегда очевидно со стороны, так как тема вроде совсем не про БПЛА. Тем более занятно, что оказалось использование больших языковых моделей, кроме распознавания голосовых команд, может еще и использоваться для взаимодействия агентов роя.

Программирование

Любой ввод команды (или параметра) в компьютерную программу является частным случаем программирования. Тип и характер допустимых команд напрямую определяется принципами, заложенными в https://habr.com/ru/articles/382755/?ysclid=mg4y0u1nzh653364075">языке программирования (в узком смысле).

И как я уже писал, рой отличается тем, что его поведение задается набором простых правил, вместо полного и исчерпывающего описания всех шагов, нужных для решения задачи. Настройка состояний роя, постановка ему конкретных целей, оценка им эффективности собственных действий. Все это будет сильно отличаться от существующих решений в робототехнике.

С одной стороны, возможна постановка более сложных, независимых от внешних условий задач. Например, вместо того чтобы отправить БЛА нанести удар в точку на карте (что он не сможет выполнить если потеряет сигнал GPS), мы можем задать ему только направление и набор признаков, по которым мультиспектральными камерами будет обнаружен объект для поражения. Но, с другой стороны, нам нужно понимать как правильно сформулировать эти самые признаки, какой их набор будет исчерпывающим. И при этом не приведет к ложной идентификации и трате БК впустую. Это все вопросы, которые касаются самостоятельного принятия решений роем. Ну и, естественно, поскольку у нас есть большая группа аппаратов, нужно решать и проблему их правильного взаимодействия между собой. Реакцию на временную потерю визуального или радиоконтакта, на отклоняющееся поведение отдельных машин, вследствие поломки или повреждения противником. А также в целом правильную реакцию на потери от огня противника, приоритезацию выполняемых задач или целей на поле боя. Например, выбор между уничтожением основной цели и попавшимися на пути вражескими огневыми средствами.

Еще одной особенностью, которую нужно будет учитывать операторам, будет постоянная задержка в принятии решений, проистекающая из самого наличия уровня самоорганизации. Необходимость согласовать свое поведение с остальными аппаратами роя будет всегда увеличивать время реакции по сравнению с одиночным БЛА. (Да, речь может идти о менее чем секундных интервалах, но даже такая задержка может иметь значение на современном поле боя) Даже когда человек будет давать команду на то или иное действие, все равно будет небольшой временной лаг проистекающий из конфликта разных уровней принятия решений. Например, дроны должны будут “договорится” кто из них находится ближе, если атака ведется не всеми аппаратами сразу. Либо же БЛА должен проверить и убедиться, что поблизости нет союзных дронов и потому атаковать должен именно он. Это как раз и есть тот “налог” на избыточность системы, который мы платим за отсутствие единого центра и большую отказоустойчивость.

Операторы/контролеры потому должны всегда понимать эти особенности роевой логики, знать что происходит “под капотом”, когда они нажимают кнопку “атаковать цель”. Понимать стохастическую природу деятельности роя, принципы коллективной работы и субоптимальных решений. Что бы можно было различить, когда рой еще принимает приемлемые решения на основе имеющейся у него (или его отдельных частей) информации, а когда его функционирование уже полностью расстраивается из-за факторов среды, противодействия противника или неучтенных ошибок в программе. (Уже существуют обучающие комплексы для программирования роев, например, DJI Tello или Геоскан Пионер)

Микроменеджмент

Нельзя не упомянуть и о следующем парадоксе. Если мы создаем автономный самоорганизующийся коллектив роботов, функционирующий на основе набора простых правил, то нужно быть готовым к тому, что вмешательство человека будет вызывать нарушение его деятельности. Если взять под прямой контроль один из дронов, то с точки зрения роя он будет вести себя так же, как неисправный аппарат. Поэтому разработчики вынуждены разрабатывать, по-сути, два независимых режима работы. Один полностью автономный, а другой с вмешательством человека-оператора. Это касается как возможности перехвата управления отдельным бортом - для этого нужно научиться плавно исключать его из роя, что бы он не влиял на поведение остальных агентов. Так и раздачи команд для нескольких аппаратов “вручную”. Так что в идеале, рой должен работать в режиме выполнения изначально заданных при постановке задания команд, вплоть до возврата на базу или смены общей цели всего роя.

Что касается самого микроменеджмента, то есть непосредственного внесения небольших корректив в поведение отдельных аппаратов (или функциональных подгрупп), это является отдельной крайне сложной задачей. Ведь нужно каждый раз как-то разрешать конфликт глобальных установок (программы) роя и этих внесенных прямых команд. Например, рой, которому было указано двигаться к определенному квадрату в режиме максимальной скрытности. И в некий момент операторы получают от командования задачу провести доразведку объекта, близкого к маршруту движения роя. Тут нужно будет не только дать команду выделить небольшую подгруппу для отправки к этой дополнительной цели, но и сразу изменить для них параметр “скрытности”. Чтобы не попасть в ситуацию, когда эта часть роя прилетит к объекту и просто вернется назад. Посчитав, что приближаться на минимальную дистанцию для подробного обследования слишком “опасно” (в категориях, которые ему задали). В общем, тут не нужно забывать, что компьютер всегда выполняет то, что ты ему скажешь делать. А не то, что ты хочешь, что бы он делал. И такое разделение на несколько слоев или уровней программирования не будет делать задачу проще.

Так что практика непосредственного дистанционного управление дронами должна будет постепенно сменяться грамотной работой с системой внутренних установок роя, настройкой его алгоритмов самоуправления. Так, чтобы этим опосредованным путем добиваться нужного нам поведения.

Не буду тут отдельно останавливаться на юридических и моральных аспектах вопроса об ответственности за принятие решения. Будет ли необходимость каждое отдельное применение роем оружия согласовывать с оператором отдельно? Будут ли пытаться запретить рои как оружие неизбирательного действия, по примеру противопехотных мин? С одной стороны наше “минное поле” вроде как можно без проблем дистанционно деактивировать, с другой, мало ли как будет складываться обсуждение этого вопроса (ООН как обычно озабочены). В общем, время покажет.

Надо понимать, что роевые технологии это в первую очередь история об автономных системах, способных самостоятельно выполнять сложные задачи за счет взаимодействия относительно простых агентов. Но при практическом применении, особенно на первых порах, сплошь и рядом будет возникать необходимость перехода от автономного к ручному дистанционному управлению. Ввиду несовершенства систем визуального распознавания объектов на поле боя, где противник старается максимально противодействовать этому процессу. Например ситуация, смешанный ударно-разведывательный рой проводит обследование большой территории и обнаруживает потенциальные признаки присутствия противника. Далее оператор запрашивает подключение в реальном времени к камере ближайшего разведчика. Полетом БЛА все еще управляет те же роевая логика, а оператор работает только с камерой на подвесе (как сейчас на Mavic). Затем, он выявляет там подозрительный объект, похожий на замаскированную технику, которую пропустили простые алгоритмы компьютерного зрения, используемые на аппаратах роя. После этого, оператор (тот же или другой) берет под прямое управление ближайший из БЛА с боевой нагрузкой (он уже теперь выключается из роевой логики) и ведет его до поражения этого «невидимого» объекта. Сам же рой во всех этих случаях обеспечивает децентрализованную сеть ретрансляторов, все время висящую между целью и оператором (базовой станцией) без необходимости дополнительного внимания человека. Ну и выключение одного конкретного БЛА из формации, как я уже писал, это более простая задача чем вмешательство в работу роя в целом.

 

Дополнительные проблемы реализации

Сразу замечу, что наибольшие затруднения, лежат не в технических вопросах реализации, а в социально-политической плоскости. РИ является подвидом системы автономного вождения и потому сталкивается со всеми правовыми ограничениями, действующими в этой области. Крупные летающие дроны регулируются еще жестче чем авто, требуя не только регистрации аппарата, но и отдельного согласования каждого полета. Да и в целом, малое количество используемых беспилотников не ставит пока перед обществом ребром проблему выстраивания их надежного взаимодействия. Соответственно, медленный прогресс в гражданской сфере не дает сработать синергическому эффекту, который до этого запустил «беспилотную революцию» изначально, когда обширный рынок готовых коммерческих изделий и компонентов встретился с потребностями действующей армии. Большинство же именно технологически решений так или иначе уже готово и только ждут, когда их объединят вместе чтобы создавать рои роботов.

С одной стороны, есть общий для всех сфер и областей применения набор компонентов (1,2,3), необходимых для наступления настоящей “революции дронов”:

1. Высокоманевренный (трехмерный) автопилот.
2. Система автоматического взаимного (локального) позиционирования
3. Алгоритмы группового управления.
4. Наземная инфраструктура базирования (дронопорты).
5. Облачная система управления заданиями (интерфейс взаимодействия с роем)

Но мне бы также хотелось бы отметить еще несколько вопросов, более специфичных для военного применения беспилотных летательных аппаратов.

Особенности автопилотов в военной сфере

Хорошим показателем того, насколько еще пока не доработаны массовые трехмерные автопилоты, является отсутствие такого класса беспилотных аппаратов как пикирующие бомбардировщики. При том, что количество вариантов с бомбометанием в зависании или с плоского полета уже хватает. У нас есть беспилотники камикадзе, в том числе достаточно крупные, чтобы нести отдельную боевую часть на подвесе. В том числе с автоматическим донаведением на цель. Но вот аппаратов, которые бы могли прицельно сбросить боеприпас, а затем с большой перегрузкой снова подняться вверх, совершив сложный маневр нет. Несмотря на достаточную эффективность такого решения как с точки зрения точности поражения цели, так и сохранения борта, превращения его в многоразовую платформу.

То же касается и многоразовых БЛА-перехватчиков, абсолютно необходимый компонент противодроновых систем ближайшего будущего, требования к автопилоту которого будут на порядок выше типичных гражданских вариантов.

Для разработки собственно автопилота БЛА еще важна доработка его до такого уровня, когда изменение нагрузки (пустой/груженый) и физические повреждения либо сбой части систем может быть правильно учтен и компенсирован. Под физическими повреждениями понимается не только, например, разбитая камера, но и изменения геометрии крыла, тяги двигателей и прочих моментов, которые вносят небольшие, и именно поэтому сложно детектируемые, отклонения в изначальные параметры летательного аппарата на который рассчитан автопилот.

Алгоритмы распознавания свой-чужой и противостояние комбинированным атакам.

Большое количество одновременно задействованных бортов особенно остро ставят задачу по развитию систем распознавания. Чтобы затесавшийся незаметно БЛА противника не смог спрятаться в окружении других дронов, например, проследовав вместе с ними к базовой станции, вскрыв ее расположение. Или просто пролететь в созданное специально для союзного роя “окно” в обороне.

Рой должен уметь определять внутри себя не только дефектные машины, но также аппараты с вредоносным поведением. И эффективно исключать их из алгоритма распределенного решения задачи. Это подразумевает отдельный, специфический для роевого интеллекта класс уязвимостей, обусловленных именно необходимостью коллективного принятия решений. Тема крайне обширная, потому для желающих ознакомиться просто оставлю ссылки (https://sccs.intelgr.com/archive/2022-03/06-Ryabtsev.pdf?ysclid=mfpd6bjfs934993833">1,https://cyberleninka.ru/article/n/algoritm-zaschity-roevyh-robototehnicheskih-sistem-ot-atak-vredonosnyh-robotov-s-koordinirovannoy-strategiey-povedeniya?ysclid=mg3nf740z6694694968">2)

Проблемы массового производства и инфраструктуры обслуживания достаточного количества аппаратов.

Тут все достаточно банально, не важно насколько автоматизирован у тебя БЛА, если для запуска одного такого нужно задействовать 5 человек одновременно. В идеале никаких ручных операций кроме как осмотра (уже в безопасном тылу) техниками поврежденных или сбоящих бортов быть не должно. Не важно, насколько далеко мы отнесем точку пуска дронов, она все равно будет слишком привлекательной целью для противника. Поэтому развертывание должно происходить с минимальными задержками по времени и практически без участия людей. Все то же самое касается https://www.youtube.com/watch?v=6UP1XLEf-mo&ab_channel=TargetArm">посадки аппаратов. Замена аккумуляторов (дозаправка), а также пополнение БК и смена типа полезной нагрузки в идеале тоже должны осуществляться не только автоматизировано но и прямо в воздухе (за счет работы сервисных дронов).

В принципе, если провести оптимизацию всех этих моментов, так же как и автоматизировать производство и контроль качества, то это даст очень серьезный эффект на поле боя даже без существенного прогресса в плане РТ. Но, боюсь, осознание необходимости такой оптимизации, на уровне конкретных действий и выделения существенного финансирования, не придет без того скачка в массовости применения который только и могут дать автономные рои.

Ну и не нужно забывать про такие мелочи как запчасти, специальные боеприпасы и модули полезной нагрузки, которых нужно будет на порядок больше. А также аккумуляторы, которых нужно будет x3 от количества бортов. (Думаю, что если дроны сохранят схему работы чисто от батарей, то вполне вероятно очень скоро придется https://habr.com/ru/companies/ru_mts/articles/868428/?ysclid=mgat0hlx62841167891">переходить на натриевые аккумуляторы) И которые надо транспортировать в разряженном состоянии (со специальными климатическими условиями), но перед пуском поддерживать заряд под 100%.

Необходимость создания мощной вычислительной инфраструктуры для обработки массива данных, генерируемых роем.

Отдельным от инфраструктуры обслуживания самих БЛА является вопрос вычислительных мощностей “на земле”. Необходимой тенденцией в сборе развединформации роем будет постепенное увеличение доли обработки непосредственно на борту. Но рой, даже передавая 10% (а это очень оптимистично) от собранных им сырых данных, будет генерировать невероятное по нынешним временам количество данных. Мы получим нечто сопоставимое с камерами наблюдения большого города, но без этапа плавного развертывания.

Эти данные можно будет использовать как для увеличении осведомленности о противнике, так и для создание целостной виртуальной симуляции поля боя. Кроме того, их же можно применить и для улучшения алгоритмов самого роя в целом и отдельных частных функций, как то же машинное распознавание образов. Но только все это нужно будет хранить и обрабатывать. Я много пишу о полноценной виртуальной картине поля боя, потому что не все понимают ценность такой вещи для деятельности беспилотных средств. Основная проблема, из-за которой ИИ уже может хорошо играть в шахматы или Starcraft, но пока не рулит батальонами на реальном поле боя, это необходимость как-то привести все необходимые машине данные в вид, с которым она смогла бы взаимодействовать. В компьютерных играх такая проблема решается сама собой, так как количество параметров конечно и заранее известно, а все необходимое изначально представлено в цифровом виде. Потому создание детальной и максимально актуальной и точной трехмерной модели поля боя, которое затем может быть “размечено” аналитиками-людьми или другими специализированными ИИ, абсолютно критично как для способности к автономной деятельности роя, так и для “штабных ИИ-стратегов”. (Собственно, это тот элемент, который отвечает за принцип “Каждый погибший летчик уменьшает общий опыт авиакрыла, но каждый потерянный беспилотник увеличивает общий опыт роя”). Так что вопрос выделения вычислительных мощностей принципиален, это нужно разрабатывать и нужно строить.

Необходимость фиксации всех наработок «в железе», путем создания соответствующих микроконтроллеров.

Что касается разработок “в железе” в узком смысле. Энергетическая эффективность и приемлемая стоимость всех обсуждаемых тут функций роя зависит напрямую от переноса алгоритмов, по мере разработки, с универсальных процессоров на все более специализированные вычислители. Хороший пример оптимизации функции за счет переноса на ASIC - это декодирование видеокодека H.264. Задача, с которой играючи справляется любой современный телефон, тратя милливатты энергии, для старых х86 процессоров, не имеющих специализированного модуля во встроенной видеокарте, является тяжелой вычислительной нагрузкой, выливающейся в сотни ватт потребления и соответствующего нагрева. Здесь же должны быть оптимизированы все возможные аспекты: полетная логика, навигация, машинное зрение, шифрование связи и системы определения свой-чужой, хранение и сжатие разведданных для передачи на базу, алгоритмы наведения для дронов-охотников.

 

Вместо выводов

Технологический прогресс, как и история, никогда не развивается линейно, без конфликтов. Но всегда по спирали. Каждое достижение со временем упирается в потолок из нерешенных проблем, а затем продолжает развитие по мере преодоления этих проблем, либо “обхода”, за счет перехода в новую область или качественной трансформации самой изначальной области. Не нужно думать, что интеллектуальные роботы появятся сразу в своем конечном, развитом виде. На первых порах рои будут обеспечивать минимальные функции развертывания дронов на местности. Для обеспечения сетей ретрансляции или “воздушной карусели” для обеспечения постоянного наблюдения за целью или непрерывного нанесения бомбовых ударов. Ну и, естественно, спам-атак для истощения обороны противника. А основные функции визуального определения целей и наведения на конечном участке траектории пока будут оставаться за человеком. (Тем самым позволяя набирать массив размеченных данных для обучения нейросетей, хех)

Вполне себе можно представить и разные гетерогенные (смешанные) рои, которые совмещают дешевые дроны, являющиеся обманками или обеспечивают ситуационную осведомленность и дорогие, гораздо более продвинутые единицы, которые и выполняют основные боевые функции (разведка и поражение). Либо же микс из пилотируемых и беспилотных аппаратов, над чем, например активно работают в США (конкурентные проекты General Atomics YFQ-42 и Anduril YFQ-44).

Так что определенно существует больше одного варианта организовать рой дронов, и у каждого есть свои плюсы и минусы. Зная это, а также понимая какие потенциальные преимущества может дать этот тип автономных систем сложно поверить в то, роевые технологии не станут одним из ведущих направлений разработок. Особенно учитывая, что их тестирование и внедрение принципиально быстрее, чем скажем, атомные технологии или возвращаемые космические ракеты носители.

 

Источник: Vault8