dc.contributor.author | Halsør, Marius | en_GB |
dc.contributor.author | Bentsen, Dan Helge | en_GB |
dc.contributor.author | Simonsen, Aleksander Skjerlie | en_GB |
dc.contributor.author | Stien, Håvard | en_GB |
dc.date.accessioned | 2024-10-24T10:42:43Z | |
dc.date.available | 2024-10-24T10:42:43Z | |
dc.date.issued | 2024-10-17 | |
dc.identifier | 1579 | |
dc.identifier.isbn | 978-82-464-3 558-9 | en_GB |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/20.500.12242/3333 | |
dc.description.abstract | We have examined the use of drone swarms in support of mechanized units at low tactical
level. This has primarily been done through simulations. We have used the same interface for
controlling the swarm in the simulator, as we use for controlling the swarm in the real world. The
drones in our swarm are small drones of less than 10 kg, with a range of no more than 10 km.
We have had up to 40 drones available simultaneously in the simulator.
The purpose of our experiments have been twofold. On one hand, we want to see how a swarm
can be used to assist a mechanized unit. This includes issues like what tasks the swarm could
and should perform, and how a commander or battle captain best can use the information
gathered by the swarm. On the other hand, we also want to improve our interface for controlling
the swarm, and look at the role of the swarm operator (or operators).
It is clear that a drone swarm, or even single drones, will help increase the Situational Awareness
(SA) of the platoon or company commander. Having eyes in the sky enables us to look at
areas behind terrain or other obstacles without exposing units to possible enemy direct fire. A
swarm increases the SA beyond that of single drones, not only because there are more sensors
available, but because a swarm operates in a smarter way than a group of individual drones.
Screening an area with a swarm lets you detect enemies well before they get within line of sight.
Sending a swarm out in front of the unit will let you know with decent certainty whether or not
the area is safe to enter, and much faster than by scouting the area on foot.
Since a swarm of small drones can cover a large area up to around 10 km away in a relatively
short time, many possible targets may be detected. It is imperative that the drones have some
sort of automatic detection / image recognition, as it is impossible for a drone operator to
continuously watch the video stream from every drone in the swarm. Nevertheless, the operator
is likely needed to verify or reject possible observations, both since hot spots in the terrain may
register as a person or a vehicle, and because distinction between civilians and enemies so far
is better done by an operator than a machine. In a conflict with many enemies, a swarm will
detect many targets. This results in a need for means to destroy these targets, preferably without
exposing own units. This can be done by various types of indirect fire, or by attack drones which
may or may not be part of the swarm.
In addition to detecting enemies, SA is also about knowing where the enemy is not. A drone
swarm can cover a large area relatively fast, and what area has been covered is important data,
even with no detections. It is still important to note that some targets may be too well hidden to
be detected, especially in dense vegetation, so an understanding of the terrain is also important.
In our experiments, few players have participated both on Blue and Red side. To better understand
how a swarm best can be used in real settings and larger operations, experiments with more
units, and thus more players, are needed.
The simulations have provided valuable feedback on how to improve the interface for the swarm
operator. During our work, the interface has been continuously changed and enhanced. Since
the same interface is used for controlling drones in the real world, these changes have also been
tested during live exercises. Using experiments to improve both the interface and the way the
operator works, has proven very valuable. | en_GB |
dc.description.abstract | Vi har undersøkt hvordan en dronesverm kan støtte en mekanisert avdeling på stridsteknisk
nivå. Dette har vi primært gjort ved å gjennomføre simuileringer.Vi har brukt det samme brukergrensesnittet
for å kontrollere svermen i simulator, som det som brukes i den virkelige verden.
Dronene i våre simuleringer er små droner som veier mindre enn ti kilo, og med en rekkevidde
på maksimalt ti kilometer. Vi har hatt opptil 40 droner tilgjengelig samtidig i simulatoren.
Formålet med eksperimentene har vært todelt. Vi å undersøke hovrdan en dronesverm kan
brukes for å støtte en mekanisert avdeling. Dette inkluderer temaer som hvilke oppgaver svermen
kan og bør gjennomføre, samt hvordan en sjef best mulig kan utnytte informasjonen innhentet
av svermen. Vi ønsket i tillegg å forbedre vårt eksisterende brukergrensesnitt for kontroll av
dronesverm, og se på rollen til operatøren (eller operatørene) av svermen.
Det er opplagt at en dronesverm, eller for den del individuelle droner, vil øke situasjonsforståelsen
til tropps- eller eskadronssjefen. De gjør oss i stand til se områder som er bak terreng eller andre
hindringer uten at man blir eksponert for direkte ild fra en eventuell fiende i området. En sverm
øker situasjonsforståelsen enda mer enn enkeltdroner, ikke vare fodi man da har flere sensorer,
men fordi svermen smartere enn en gruppe av individuelle droner. Ved å skjerme et område
med en sverm blir man i stand til å oppdage en fiende i god tid før de får fri sikt til oss. Sender
man en sverm ut for å oppklare foran avdelingen, kan du vite med brukbar sannsynlighet om et
område er trygt, på betydelig kortere tid enn om man skulle oppklart området til fots.
Siden en sverm av små droner kan dekke et stort område opp til ti kilometer fra der de starter,
kan det potensielt være mange mål i området. Det er avgjørende at dronene har en form for
automatisk deteksjon / bildegjenkjenning, ettersom det er umulig for en operatør å kontinuerlig
overvåke videoen fra hver eneste drone i svermen. Imidlertid vil operatøren trolig ha behov
for å bekrefte eller avkrefte mulige observasjoner, både fordi dronene kan gi falske positive
utslag, og fordi foreløpig er en menneskelig observatør bedre enn en maskin til å skille mellom
faktiske fiender og sivile personer. I en konflikt med mange fiender, vil svermen trolig detektere
mange mål. Dette betyr at man også kan få et behov for å ødelegge disse målene, helst uten
å eksponere egne styrker. Dette kan gjøres ved forskjellige former for indirekte ild, eller ved
angrep fra angrepsdroner som kan eller ikke kan være en del av svermen.
Situasjonsforståelse handler også om å vite hvor det ikke befinner seg fiender. En sverm kan
dekke et stort område raskt, og det er nyttig å vite hvilke områder det har undersøkt, selv om
ingenting er oppdaget der. Noen mål kan skjult for dronene, særlig i tett vegetasjon, så en
forståelse av terrenget er også viktig for å anslå om området er trygt eller ikke.
Vi har hatt få spillere både på Rød og Blå side, som betyr at vi har brukt få enheter. For en bedre
forståelse av hvordan en sverm bør brukes i en reell setting og i større operasjoner, vil det være
nyttig med eksperimenter som involverer større avdelinger, og dermed involverer flere spillere.
Simuleringene våre har gitt oss viktig lærdom om hvordan vi kan forbedre brukergrensesnittet for
svermoperatøren. Under arbeidet vårt har dette kontinuerlig blitt endret og forbedret. Ettersom
dette er det samme brukergrensesnittet som brukes i den virkelige verden, har disse endringene
også blitt testet under øvelser med fysiske droner. Denne måten å bruke eksperimenter for å
forbedre både grensesnittet og måten operatøren jobber på, har vist seg å være svært nyttig. | en_GB |
dc.language.iso | en | en_GB |
dc.subject | Droner | en_GB |
dc.subject | Svermteknologi | en_GB |
dc.subject | Militære operasjoner | en_GB |
dc.subject | Autonomi | en_GB |
dc.title | Using drone swarms with manoeuvre units | en_GB |
dc.type.document | Rapport | |
dc.source.issue | 24/01710 | en_GB |
dc.source.pagenumber | 27 | en_GB |