El software de autonomía de Scientific Systems dirigió con éxito múltiples vehículos aéreos de combate no tripulados Avenger mediante la ejecución de una misión F2T2EA en un escenario relevante para el combate aéreo.
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| Imagen: Dapr.com |
WOBURN, Misa. , 16 de enero de 2024, Scientific Systems Company, Inc. (SSCI) realizó con éxito múltiples pruebas de vuelo de su software Collaborative Mission Autonomy (CMA) ejecutándose en un General Atomics Aeronautical Systems, Inc. (GA-ASI) en vivo. Vehículo aéreo de combate no tripulado MQ-20 Avenger®. En estas pruebas de vuelo de noviembre de 2023 , el software CMA comandó un equipo mixto de plataformas MQ-20 en vivo, virtuales y constructivas (LVC) para ejecutar una misión de contraaéreo defensivo de múltiples vehículos totalmente autónoma.
Las pruebas utilizaron una combinación de plataformas, sensores y efectores LVC para abarcar todos los aspectos de una misión de combate aéreo F2T2EA (Find, Fix, Track, Target, Engage, Assess) realista y operativamente relevante, incluyendo patrulla aérea de combate, detección, identificación, seguimiento, focalización y participación de múltiples objetivos en múltiples escenarios. El software de Scientific Systems se incorporó a todas las plataformas MQ-20 reales, virtuales y constructivas, gestionando con éxito la misión autónoma en el borde para compensar los desafíos de comunicación y coordinación. Los elementos virtuales y constructivos del escenario se modelaron en el entorno de software AFSIM (Marco avanzado para simulación, integración y modelado) de la Fuerza Aérea de EE. UU. En apoyo de estas pruebas de vuelo de noviembre, los comportamientos de autonomía colaborativa de Scientific Systems y otras organizaciones se integraron y orquestaron utilizando una arquitectura de software de autonomía GFE (equipo proporcionado por el gobierno) mejorada por GA-ASI.
El software Collaborative Mission Autonomy (CMA) de Scientific Systems consta de software impulsado por IA (Inteligencia artificial) y ML (Aprendizaje automático) para coordinar la ejecución descentralizada de misiones con múltiples vehículos . Los algoritmos de Scientific Systems utilizan entradas del operador previas a la misión para generar comportamientos de vuelo coordinados y personalizados que abordan los objetivos de la misión optimizando el posicionamiento de la aeronave, los parámetros de participación y las maniobras defensivas. Los algoritmos de optimización en vuelo que se ejecutan en el borde permiten que el equipo no tripulado impulsado por CMA replanifique y coordine de forma autónoma sus tareas y posicionamiento, incluso cuando esté desconectado de sus operadores humanos, para tener en cuenta las limitaciones de la misión que cambian dinámicamente. En demostraciones anteriores, CMA manejó una variedad de circunstancias y contingencias impredecibles durante el vuelo, como cortes de comunicación, pérdida de compañeros de equipo y posicionamiento de amenazas enemigas.
"Junto con GA-ASI, estamos enfocados en el rápido desarrollo, integración, prueba y demostración de nuestros comportamientos de autonomía colaborativa", dijo David "Heat" Lyons , vicepresidente de desarrollo comercial de Scientific Systems y ex oficial de armas del F-16. y piloto de combate. "Además, estamos demostrando de manera convincente que nuestro software de arquitectura abierta funciona no sólo en un entorno de simulación, sino que funciona para comandar una plataforma del Grupo 5 en vivo y operativamente relevante como el MQ-20 Avenger, en condiciones operativas representativas de combate".
Las pruebas de vuelo de noviembre son solo el último ejemplo en el que Scientific Systems integra y demuestra con éxito su software de autonomía de misión colaborativa en plataformas de terceros en contextos operativos de relevancia para el Departamento de Defensa de EE. UU. Los programas de vuelo de prueba anteriores de Scientific Systems han demostrado con éxito una variedad de misiones aire-tierra y de apoyo terrestre.
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