19.07.2025, 17:57
Die Generaldirektion für Rüstung testet eine neue Lösung für die kollaborative Steuerung von Drohnenschwärmen
OPEX360 (französisch)
von Laurent Lagneau · 19. Juli 2025
[Bild: https://www.opex360.com/wp-content/uploa...250719.jpg]
Ein Drohnenschwarm [Luft-, Land- und Seedrohnen] kann die gegnerischen Verteidigungssysteme überlasten oder täuschen und sogar ein Ziel zerstören, indem alle Effektoren auf einen bestimmten Punkt konzentriert werden. Die Schwierigkeit besteht jedoch darin, die Integrität einer solchen Formation trotz Störungen [z. B. Wind], elektronischer Störsignale oder Ausfall des Navigationssystems eines der Roboterfahrzeuge, aus denen sie besteht, aufrechtzuerhalten.
Zu diesem Zweck wurden insbesondere Lösungen auf der Grundlage der modellprädiktiven Regelung (Model Predictive Control – MPC) oder der kooperativen Regelung, die von der Graphentheorie inspiriert ist, für Drohnenschwärme entwickelt. Die französische Rüstungsbeschaffungsbehörde DGA (Direction générale de l'armement) will jedoch einen anderen Weg einschlagen und ein Leitsystem entwickeln, das auf einem Algorithmus basiert, mit dem kollektive Verhaltensweisen aus der Natur nachgebildet werden können (Flocking Algorithm).
Der 1987 von Craig Reynolds populär gemachte Flocking Algorithm ist ein informatisches und mathematisches Modell, das von Vogelschwärmen und Fischschwärmen inspiriert ist. Durch die Beobachtung dieser Schwärme konnte festgestellt werden, dass es möglich ist, sich vom kollektiven Verhalten innerhalb einer Gruppe autonomer Einheiten inspirieren zu lassen.
So erklärt die Fachwebsite DataScientest: „Auch wenn sie einer bestimmten Richtung folgen, können Vögel plötzlich ihren Kurs ändern, ohne dass ein Anführer die Gruppe lenkt. Das liegt daran, dass Vögel sich nach Regeln der Vermeidung [oder Trennung], Ausrichtung und Kohärenz bewegen. Und genau anhand dieser drei einfachen Regeln lässt sich ein kollektives Verhalten nachbilden.”
Auf der Grundlage dieser drei Regeln, die in diesem Computermodell festgelegt sind, entwickelt die DGA Maîtrise de l'information [DGA MI] in Zusammenarbeit mit der Ministerialagentur für künstliche Intelligenz im Verteidigungsbereich [AMIAD] eine „Schwarmsteuerungslösung, die es Robotern ermöglicht, sich koordiniert und kollisionsfrei zu bewegen“. Diese basiert auf einem dezentralen Algorithmus namens GS-RUFF [Guidance Swarm algorithm with Responsive configUration for Flight Formation] basiert. Dieser hat mindestens zwei wesentliche Vorteile: Er ist „ressourcenschonend“ und „ausfallsicher“.
Über das soziale Netzwerk LinkedIn teilte die DGA mit, dass diese Lösung gerade erfolgreich mit drei Landrobotern und „im Simulator“ getestet wurde. Die „Tests konzentrierten sich auf die Fortsetzung der Flugbahn der ‚intakten‘ Roboter trotz des Ausfalls mehrerer Roboter im Schwarm“, fügte sie hinzu und präzisierte, dass diese Versuchsergebnisse gerade Gegenstand einer Mitteilung auf der European Conference for AeroSpace Sciences [EUCASS] in Rom waren.
Der GS-RUFF-Algorithmus könnte für bestimmte laufende Programme von entscheidender Bedeutung sein, da, wie die DGA betont, „die kollaborative Steuerung eine Herausforderung für die Weiterentwicklung autonomer Schwarm-Systeme in Verbindung mit von Menschen gesteuerten Systemen wie dem Rafale F5 von Dassault Aviation und der Smart Cruiser-Munition von MBDA darstellt”.
Foto: DGA
OPEX360 (französisch)
von Laurent Lagneau · 19. Juli 2025
[Bild: https://www.opex360.com/wp-content/uploa...250719.jpg]
Ein Drohnenschwarm [Luft-, Land- und Seedrohnen] kann die gegnerischen Verteidigungssysteme überlasten oder täuschen und sogar ein Ziel zerstören, indem alle Effektoren auf einen bestimmten Punkt konzentriert werden. Die Schwierigkeit besteht jedoch darin, die Integrität einer solchen Formation trotz Störungen [z. B. Wind], elektronischer Störsignale oder Ausfall des Navigationssystems eines der Roboterfahrzeuge, aus denen sie besteht, aufrechtzuerhalten.
Zu diesem Zweck wurden insbesondere Lösungen auf der Grundlage der modellprädiktiven Regelung (Model Predictive Control – MPC) oder der kooperativen Regelung, die von der Graphentheorie inspiriert ist, für Drohnenschwärme entwickelt. Die französische Rüstungsbeschaffungsbehörde DGA (Direction générale de l'armement) will jedoch einen anderen Weg einschlagen und ein Leitsystem entwickeln, das auf einem Algorithmus basiert, mit dem kollektive Verhaltensweisen aus der Natur nachgebildet werden können (Flocking Algorithm).
Der 1987 von Craig Reynolds populär gemachte Flocking Algorithm ist ein informatisches und mathematisches Modell, das von Vogelschwärmen und Fischschwärmen inspiriert ist. Durch die Beobachtung dieser Schwärme konnte festgestellt werden, dass es möglich ist, sich vom kollektiven Verhalten innerhalb einer Gruppe autonomer Einheiten inspirieren zu lassen.
So erklärt die Fachwebsite DataScientest: „Auch wenn sie einer bestimmten Richtung folgen, können Vögel plötzlich ihren Kurs ändern, ohne dass ein Anführer die Gruppe lenkt. Das liegt daran, dass Vögel sich nach Regeln der Vermeidung [oder Trennung], Ausrichtung und Kohärenz bewegen. Und genau anhand dieser drei einfachen Regeln lässt sich ein kollektives Verhalten nachbilden.”
Auf der Grundlage dieser drei Regeln, die in diesem Computermodell festgelegt sind, entwickelt die DGA Maîtrise de l'information [DGA MI] in Zusammenarbeit mit der Ministerialagentur für künstliche Intelligenz im Verteidigungsbereich [AMIAD] eine „Schwarmsteuerungslösung, die es Robotern ermöglicht, sich koordiniert und kollisionsfrei zu bewegen“. Diese basiert auf einem dezentralen Algorithmus namens GS-RUFF [Guidance Swarm algorithm with Responsive configUration for Flight Formation] basiert. Dieser hat mindestens zwei wesentliche Vorteile: Er ist „ressourcenschonend“ und „ausfallsicher“.
Über das soziale Netzwerk LinkedIn teilte die DGA mit, dass diese Lösung gerade erfolgreich mit drei Landrobotern und „im Simulator“ getestet wurde. Die „Tests konzentrierten sich auf die Fortsetzung der Flugbahn der ‚intakten‘ Roboter trotz des Ausfalls mehrerer Roboter im Schwarm“, fügte sie hinzu und präzisierte, dass diese Versuchsergebnisse gerade Gegenstand einer Mitteilung auf der European Conference for AeroSpace Sciences [EUCASS] in Rom waren.
Der GS-RUFF-Algorithmus könnte für bestimmte laufende Programme von entscheidender Bedeutung sein, da, wie die DGA betont, „die kollaborative Steuerung eine Herausforderung für die Weiterentwicklung autonomer Schwarm-Systeme in Verbindung mit von Menschen gesteuerten Systemen wie dem Rafale F5 von Dassault Aviation und der Smart Cruiser-Munition von MBDA darstellt”.
Foto: DGA