(57)【要約】システムは、自動化モバイル ロボット機(MRV)の団体の構成によってリモート探知監視の為に記述される。MRV収集は、主要ネットワーク中心点に情報を与えるセンサーを所持する。MRVが環境と共に相互作用すると、モバイルネットワークはその空間陣地を再構成することにより即時処理で改作する。このシステム、方法、及び装置は、リモート敵対環境内で情報を収集する為に偵察使命を伴い、応用される。
2005523415.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
リモート探知監視システムで自動化共同ロボット機を取り扱う為のシステムであって、
複数のモバイルロボット機(MRV)からなり、其々のMRVはプログラムコードを含み他のMRVと共に情報を通信し交換する為に構成され、分隊は先導MRV及び複数のメンバーMRVを含み、
分隊の全てのMRVは其々のMRVを探し出す為に構成され、
追加MRVが分隊に加えられる時、追加MRVに関しての情報は先導MRVに送信され、先導MRVは何機かのMRVと通信される、または、追加MRVに関しての情報の全てが、分隊内での一機、または、それ以上のメンバーMRVに送信され、
先導MRVは、対応するプログラムコードを最新のものとする為に分隊内での一機またはそれ以上のメンバーMRVに、一つまたは、それ以上のソフトウェアを送信する事で更に形成される。
【請求項２】
請求項１記載のシステムにおいて、分隊の全てのMRVは配置及び弾道データを基礎として即時処理でお互いに探し出す為に形成される。
【請求項３】
請求項１記載のシステムにおいて、分隊内での一機またはそれ以上のメンバーMRVは先導MRVにセンサーデータを送信する為に形成される。
【請求項４】
請求項１記載のシステムにおいて、複数のMRVは複数の自動化モバイルロボット機を含む。
【請求項５】
請求項１記載のシステムにおいて、特定の増加された環境活動を確認する最初のメンバーMRV上で特定の増加された環境活動に関しての情報は、先導MRVに報告され、先導MRVは、特定の増加された環境活動での反応で適切な行動を取る為に分隊内で、一機またはそれ以上のメンバーMRVに報告する。
【請求項６】
請求項5記載のシステムにおいて、
特定の増加された活動は火力増加であり、
適切な行動は、釣合った火力強度でターゲットの位置を示すこと及びターゲットの攻撃を指揮することを含む分隊内で一機またはそれ以上のメンバーMRVによってとられる。
【請求項７】
請求項6記載のシステムにおいて、適切な行動は、増加または減少された火力強度で次の攻撃を調節すること及び早くからのターゲット攻撃の効果を評価することを更に含む分隊内での一機またはそれ以上のメンバーMRVによってとられる。
【請求項８】
請求項１記載のシステムにおいて、
更に、ターゲットのある戦域に分隊を誘導する為に構成される電子誘導システムを有し、
戦域に到着している上で、先導MRVはセンサーデータを分隊内の一機またはそれ以上のメンバーMRVから受信し、
先導MRVは分隊内の複数のメンバーMRVのおのおの為に戦域でターゲットに向かって一致する進路を築く為に分隊内の一機またはそれ以上のメンバーMRVから受け取ったセンサーデータを利用し、
先導MRVは継続的に分隊内の一機またはそれ以上のメンバーMRVから最新のセンサーデータを受信し、
先導MRVは最新のセンサーデータを基礎にターゲットまでの一致した進路を調整する。
【請求項９】
請求項8記載のシステムにおいて、
複数のメンバーMRVは、先導MRVから一致する進路とターゲットに関連する情報を受け取り、
それぞれのメンバーMRVはターゲットまでの進路内での一つまたはそれ以上の障害に関する情報を受け取り、ターゲットまでの進路を変更するかどうか決断する為にそのような情報を分析する。
【請求項１０】
請求項9記載のシステムにおいて、
一致する進路及びターゲットに関する先導MRVからの情報を基礎として、それぞれのメンバーMRVはセンサーデータを収集し、ターゲットまでの一致する進路に関する特定された地形の初期図を開発し、
それぞれのメンバーMRVは継続的にセンサーデータを収集し初期図を最新のものにする。
【請求項１１】
請求項１記載のシステムにおいて、
複数のMRVは主要制御と行動基礎制御を含むハイブリッド制御を受け、
行動基礎制御は、分隊内のMRVを管理する為に分隊レベルで用い、
主要制御は分隊の複数を管理する為にコマンドレベルで用いる。
【請求項１２】
請求項１記載のシステムにおいて、複数のMRVのおのおは、断続行動または方向不定行動を含む複数の行動の一つの中で交戦ができる。
【請求項１３】
請求項１記載のシステムにおいて、複数のMRVは、3Dトポロジーを得る為にセンサーデータを収集する。
【請求項１４】
請求項13記載のシステムにおいて、3Dトポロジーは、次の通りに得られる、
センサーデータは情報図サテライトデータと共に同時に動き、
センサーデータは新しい図を作成する為にサテライトセンサーデータと共に加わり、
複数のMRVは、3D図を作成する為に複数の探索模範のの一つを使用する。
【請求項１５】
請求項14記載のシステムにおいて、3Dトポロジーは次の通りに更に得られる、
複数のMRVは、時間感覚3D図を最大限にする為に新探索模範に変更し、
最新のセンサーデータは詳細な外形で複合図を築く為に収集される。
【請求項１６】
請求項１記載のシステムにおいて、
複数のMRVは、少なくとも1分隊を組織し、
少なくともその一分隊は、監視と、分配モバイルセンサーネットワークとして実行すること、センサーデータを収集すること、地形を作図すること、能率的な作図の為に最適な移動模範を開発すること、先導MRVと主要コマンドに地形図データを送信することを含む偵察の複数の中間機能を実行する。
【請求項１７】
請求項１記載のシステムにおいて、複数のMRVは、戦域内で非戦闘員を確認することができる。
【請求項１８】
請求項17記載のシステムにおいて、それぞれの非戦闘員は、電子暗号に直されたチップによって確認される。
【請求項１９】
請求項１記載のシステムにおいて、
分隊は最適な探索模範に従って実行し、
初期プログラムパラメーターは分隊に供給され、
分隊は中間準備地域に移動し、
分隊の先導MRVは一つまたはそれ以上の外部資源から作図データを受信し、
分隊は最適な探索模範で初期設定し、
分隊の二機またはそれ以上のMRVはデータ収集を同時にする為に共同で働き、
分隊の二機またはそれ以上のMRVは最も最近のデータで図を高める為に特定の模範で移動し、二機またはそれ以上のMRVの移動模範は環境内での地形に対応し、
二機またはそれ以上のMRVはセンサーデータを回収し、このようなデータを先導MRVに送信し、
先導MRVは環境の3D図を開発する為に回収されたセンサーデータを使用する。
【請求項２０】
モバイルセンサーネットワークを取り扱う為のシステムは、
複数のモバイルロボット機（ＭＲＶ）からなり、それぞれのMRVはプログラムコードを含み、他のMRVと共に情報を通信し交換する為に構成され、
分隊は先導MRV及び複数のメンバーMRVを含み、
分隊の全てのMRVはお互いを探し出す為に構成され、
追加MRVが分隊に加えられる時、追加MRVに関する情報が先導MRVに送信され、先導MRVは分隊の一機またはそれ以上のMRVに追加MRVに関する幾つかまたは全ての情報を通信し、
先導MRVは一致するプログラムコードを最新のものとする為に分隊の一機またはそれ以上のメンバーMRVに一つまたはそれ以上のソフトウェアを送信する事で更に構成される。
【請求項２１】
請求項20記載のシステムにおいて、
複数のMRVは主要制御及び行動基礎制御を含むハイブリッド制御を受け、
行動基礎制御は、分隊内のMRVを管理する為に分隊レベルで用いられ、
主要制御は複数の分隊を管理する為にコマンドレベルで用いられる。
【請求項２２】
請求項20記載のシステムにおいて、
分隊は複数の連接されたモバイルセンサーと複数の外部センサーを含む複数のセンサー資源を所有し、
複数のセンサー資源は分隊内のMRVからきて、
データはプログラムパラメーター及び環境相互作用を基礎としたネットワーク構成を変更する事を表す複数のセンサー資源によって供給され、
データはメンバーMRVから先導MRVと主要コマンドに即時処理で送信される複数のセンサー資源によって供給され、
データは先導MRVと主要コマンドによってその時に分析される複数のセンサー資源によって供給される。
【請求項２３】
請求項22記載のシステムにおいて、データが、分析される複数のセンサー資源によって供給される後、分隊は主要コマンドによって他の武器システムと同時に動く。
【請求項２４】
請求項20記載のシステムにおいて、
先導MRVはメンバーMRVからセンサーデータを受信し、
先導MRVはセンサーデータを分析し、即時処理で最も活動的な一機またはそれ以上のMRVに加わる為に受動的な一機またはそれ以上のMRVを再指導する。
【請求項２５】
請求項24記載のシステムにおいて、MRVが分隊に加えられると、その加えられたMRVは即時処理で最も活動的な一機またはそれ以上のMRVに加わる為に再指導される。
【請求項２６】
請求項20記載のシステムにおいて、
センサーデータはメンバーMRVによって先導MRVに送られ、
先導MRVはセンサーデータを分析し、計画を策定し、
先導MRVは、計画に従って配備のためにメンバーMRVと通信する。
【請求項２７】
請求項26記載のシステムにおいて、
一機またはそれ以上のMRVが損失される、または、加えられる時、一機またはそれ以上のMRVの損失または追加に関する最新のセンサーデータは、先導MRVに中継され、
先導MRVは最新のセンサーデータを分析し、その計画を最新のものとし、
先導MRVは最新のものとされた計画に従って配備の為にメンバーMRVと通信する。
【請求項２８】
請求項20記載のシステムにおいて、複数のMRVは、複数のマイクロロボット機を含んでいる。
【請求項２９】
モバイル記載のシステムにおいて、ロボット機集団での先導者―随行者モデルを取り扱う為のシステムは、
複数の分隊と、其々の分隊は複数のモバイルロボット機(MRV)複数を所有しており、それぞれの分隊は更に分隊先導MRV及びメンバーMRV所有し、その中で、分隊リーダーは複合コンピューティング分析があり、意思を決定することができ、
それぞれ複数の分隊先導MRVの指揮を取る複数のSWARMリーダーから成る。
【請求項３０】
請求項29記載のシステムにおいて、分隊先導MRVは、非対称の相互MRV交渉を使用するメンバーMRVと通信する。
【請求項３１】
請求項30記載のシステムにおいて、
分隊先導MRVは空間配置及び限定構成の為に分隊構成を評価する、
メンバーMRVは分隊先導MRVからの指示を要求し、
分隊先導MRVは戦術攻撃の地形についての決断を下し、
分隊先導MRVは、空間配置と限定次第でメンバーMRVに一致する指示を供給し、
メンバーMRVは、分隊先導MRVから一致する指示を受け、メンバーMRVはそれらの一致する指示を遂行する。
【請求項３２】
請求項29記載のシステムにおいて、分隊先導MRVは、次のメンバーMRVによって交換される。
【請求項３３】
請求項32記載のシステムにおいて、分隊先導MRVが不可能に成るとき、または、メンバーMRVが分隊先導MRVと通信が出来ない時、分隊先導MRVは、交代される。
【請求項３４】
請求項33記載のシステムにおいて、分隊先導MRVからのプログラムコードは、後続メンバーMRVに送信される。
【請求項３５】
請求項34記載のシステムにおいて、プログラムコードは、直接、分隊先導MRVから後続メンバーMRVに送信される。
【請求項３６】
請求項34記載のシステムにおいて、
プログラムコードは、分隊先導MRVからモバイルソフトウェア代行経由で外部のデータベースに送信され、
モバイルソフトウェア代行は、後続メンバーMRVにプロブラムコードを送信する。
【請求項３７】
請求項34記載のシステムにおいて、プログラムコードを受信する上で、後続メンバーMRVは、分隊先導MRVの機能の責任を負う。
【請求項３８】
請求項29記載のシステムにおいて、
それぞれの分隊先導MRVは、中央データベースがあり、
分隊先導MRVは初期のプログラムパラメーターを使用するメンバーMRVから受信されたセンサーデータを分析し、
中央データベースは、センサーデータと分析結果を含み、
分隊先導MRVは問題に対して最善な解決を評価する為に中央データベースを使用し、  メンバーMRVに一致する指示を構成し、
分隊先導MRVは遂行の為にメンバーMRVに一致する指示を転送する。
【請求項３９】
請求項38記載のシステムにおいて、中央データベースは、分隊、高度と速度情報、ターゲット情報内でのそれぞれのメンバーMRVの移動を基にしたデータを含む。
【請求項４０】
モバイルロボットのネットワークに対する適合する外部のコンピューテーションとセンサー資源の為のシステムは、
複数のモバイルロボット機（MRV）、
複数のMRVと通信する為に構成された地上中継局、
地上中継局または、複数のMRVと通信する為に構成されたサテライト、
サテライトと通信する為に構成された中央コマンドコンピューターから成っており、
複数のMRVからの情報は、サテライトを経由し中央コマンドコンピューターに中継され、
中央コマンドコンピューターは、複数のMRVから受信された情報を分析し、複数のMRVの為の指示を起し、
その指示はサテライトを経由して複数のMRVに中継される、
複数のMRVはそれらの指示を成し遂げる。
【請求項４１】
請求項40記載のシステムにおいて、中央コマンドコンピューターは、複数のMRVの活動を調整する為に未来戦闘システムと協同する。
【請求項４２】
請求項40記載のシステムにおいて、複数のMRVは、無人航空機、無人陸上機、無人ホーバークラフト機、無人水中機を含む。
【請求項４３】
請求項40記載のシステムにおいて、
サテライトは地形を視覚的に作図し、複数の図を起こす為に更に構成され、
サテライトは複数の図を複数のMRVに送信する。
【請求項４４】
請求項43記載のシステムにおいて、
複数の図は、複数のMRVかサテライトまたは、両方によって中央コマンドに送信され、
中央コマンドは、複数の図を分析することによって、複数のMRVをグローバル配置システム経由で追跡させることができる。
【請求項４５】
モバイルロボット機のコーディネーションとターゲッティングを管理するシステムは、
複数のモバイルロボット機（MRV）からなり、それぞれのMRVは、複数のターゲットを基にしたセンサーデータを攻め取る為に複数のセンサーを持っており、
分隊は、分隊先導MRVとメンバーMRVを含み、
複数のMRVは、複数のターゲットが位置を変更する事と同じくらいに、複数のターゲットを継続的に追跡する為のネットワークを機能し、
メンバーMRVによって攻め取られたセンサーデータは分隊先導MRVに転送され、
分隊先導MRVは、特定のターゲットの位置を設定し、特定のターゲットの位置を攻撃する為にメンバーMRVに指示を供給する為のセンサーデータを使用する。
【請求項４６】
請求項45記載のシステムにおいて、その指示は特定の隊形を形成する為にメンバーMRVに対する指示を含み、そして、特定のターゲットの位置まで進行する。
【請求項４７】
請求項45記載のシステムにおいて、複数のセンサーはレーザーと赤外線レーザーを含む。
【請求項４８】
請求項45記載のシステムにおいて、
複数の分隊は一致するターゲットを攻撃する為にそれぞれの指示がめいめいに与えられ、
複数の分隊が一致するターゲットと交戦する時、一致するフィードバックは複数の分隊によって供給され、
おのおの分隊は優先順位にそのターゲットを攻撃する。
【請求項４９】
請求項48記載のシステムにおいて、優先順位は最初にその位置に到着するMRV、優先度の高いターゲット、限定されたターゲットを含む。
【請求項５０】
請求項45記載のシステムにおいて、少なくとも2機のMRVが、代替順序で複数のターゲットを攻撃する。
【請求項５１】
複数のモバイルロボット機（MRV）と共に使用するハイブリッドモデル内での行動基礎アプローチを統合する為のシステムは、
複数の中央制御システム、
複数の反動制御システム、
複数の中央制御システムを管理する為に構成された中央プランニング制御、
複数の反動制御システムを管理する為に構成された行動基礎反動制御、
中央プランニング制御と行動基礎反動制御を管理する為に構成された調停された制御層、
調停制御層と通信する為に構成された複数のハイブリッド制御モデル、
複数のハイブリッド制御モデルと通信する為に構成された複数の総合制御モデル、
複数のハイブッリド制御モデルの結合と複数の総合制御モデルを基礎として構成された複数の総合ハイブリッド制御モデルからなる。
【請求項５２】
請求項51記載のシステムにおいて、複数のハイブリッド制御モデルは、プランニングドリブンモデル、アドバイス仲介モデル、適合モデル、延期モデルを含む。
【請求項５３】
請求項51記載のシステムにおいて、少なくとも複数の中央制御モデルの一つは、複数のMRVの制御、センサーデータ、コンピューテーション資源、データベース記憶装置、複数のMRVの間で分割されるコンピューテーション分析を含む。
【請求項５４】
請求項51記載のシステムにおいて、
複数のMRVは、集団的にネットワークとして機能し、
次の通りにそのネットワークは実行し、
ハードウェアオペレーションを点検し、
ネットワークで複数のMRVにソフトウェアを積載し、
プログラムパラメーター、戦略目標、使命を初期設定し、
初期の地形図を供給し、戦闘の進路を設定する為に複数のMRVからのセンサーデータを使用し、
戦闘の進路に沿って使命を進行する為に複数のMRVを指揮し、
一つまたは、それ以上のターゲットを確認し、
確認された一つまたはそれ以上のターゲットを攻撃する為に複数のMRVの一機または、それ以上を選択し、
確認された一つまたはそれ以上のターゲットを攻撃する為に選択された一機またはそれ以上のMRVを指揮し、
攻撃の結果を報告し、
報告された結果に基づいて攻撃を完了する。
【請求項５５】
請求項51記載のシステムにおいて、
複数のMRVの一機またはそれ以上は、分隊を編成し、
分隊は分隊内でのMRVに沿って単なる行動基礎相互作用の為に分散され、
環境のフィードバックは、複数の行動のルールに従って、MRV相互作用を刺激し、
分隊内のそれぞれのMRVは、環境の刺激に対して反応し、
分隊内のMRVは、コーディネイトされたやり方で環境の刺激に対して反応する。
【請求項５６】
請求項55記載のシステムにおいて、
分隊は先導MRVとメンバーMRVを所有し、
センサーデータは、メンバーMRVから先導MRVに送信され、
先導MRVは、環境内での状態を確認する複数のメタルールを使用し、初期のプログラムパラメーターに基づいたローカルルールを組み立て、
先導MRVはローカルルールをメンバーMRVに送信し、
メンバーMRVは、お互い同士の為に、また、環境と相互作用する為にローカルルールを使用する。
【請求項５７】
請求項56記載のシステムにおいて、ローカルルールは、“一隊の中心に向かって移動”と、“味方との衝突を回避”と、“リーダーに追随”を含む。
【請求項５８】
モバイルロボット機（MRV）と協同してモバイルソフトウェア代行を使用するシステムは、
複数のモバイルソフトウェア代行、
サテライト、
中央コマンド、
先導MRVとメンバーMRVを含む複数のMRVからなり、
使命パラメーターは、複数のモバイルソフトウェア代行の隊形の中で中央コマンドからサテライトに送信され、
サテライトは、先導MRVに複数のモバイルソフトウェア代行を転送し、
複数のモバイルソフトウェア代行は、メンバーMRVに先導MRVからのデータとコードを移転し、
それぞれのメンバーMRV内でのプログラムパラメーターは複数のモバイルソフトウェア代行によって移転されたコードによって最新のものとされ、
それぞれのメンバーMRV内でのソフトウェアコードは、複数のモバイルソフトウェア代行によって移転されたコードによって立て直され、
それぞれのメンバーMRV内でのハードウェア機能は、立て直されたソフトウェアコードによって活動される。
【請求項５９】
モバイルロボット機の集団を管理するシステムは、
複数のモバイルロボット機（MRV）、
それぞれは先導MRVとメンバーMRVを持つ複数の分隊、
外部の刺激に対する反応での複数の分隊内の複数のMRVの隊形を管理する為に構成された制御論理からなり、
それぞれの分隊は先導MRVによって特定空間構成内で組織され、
それぞれの分隊の特定空間構成は、環境の中で一つまたは、それ以上の敵ターゲットによる情報を基に決定される。
【請求項６０】
請求項59記載のシステムにおいて、
複数のMRVは、ネットワークとして集団的に機能し、
ネットワークは、一つまたは、それ以上のターゲットを継続的に追跡し、
ターゲットが、移動しているときネットワークは継続的に一つまたは、それ以上のターゲットの追跡を調節し、
ネットワークは、一つまたは、それ以上のターゲットについての情報を収集し、
その情報は、先導MRVに送信され、
その先導MRVは、情報を分析し、意思を決定し、一つまたは、それ以上のターゲットを攻撃する仕方の指示を起し、
その指示は、メンバーMRVに供給され、
メンバーMRVは、従って、指示に基づいた分隊内で組織され、一つまたは、それ以上のターゲットを攻撃する。
【請求項６１】
請求項60記載のシステムにおいて、その情報は、一つまたは、それ以上のターゲットまでの距離と、ターゲットの速度とベクルトを含む。
【請求項６２】
請求項60記載のシステムにおいて、
メンバーMRVは、定期的に先導MRVにそれらのセンサーデータを報告し、
センサーデータは、敵ターゲット情報を含み、
先導MRVは、センサーデータに反応する動力変更の為の環境図を調節し、
一つまたは、それ以上のターゲットを囲んでいる環境の先端を先導するメンバーMRVは、更に追加のセンサーデータを先導MRVに供給し、
一つまたは、それ以上のターゲットに一番接近しているメンバーMRVは、更に、追加のセンサーデータを先導MRVに供給し、
センサーデータを分析する上で、先導MRVは、攻撃する為に、一つまたは、それ以上のターゲットに一番接近しているメンバーMRVを指揮する。
【請求項６３】
請求項62記載のシステムにおいて、
一つまたは、それ以上のターゲットを攻撃するメンバーMRVは、それらのおのおの状態と一つまたは、それ以上のターゲットに関して最新のセンサーデータを先導MRVに供給し、
その先導MRVは、再分散する為にその最新のセンサーデータを使用する、もしくは、一つまたは、それ以上のターゲットを攻撃する為に追加のメンバーMRVを加える。
【請求項６４】
請求項62記載のシステムにおいて、メンバーMRVが、一つまたは、それ以上のターゲットに攻撃を加える前に、メンバーMRVは、自己診断過程を受ける。
【請求項６５】
請求項64記載のシステムにおいて、
自己診断過程は、分隊に加わることが有効かどうかを検査する事と、作戦上の活動のチェックリストを履行することを含む。
【請求項６６】
請求項65記載のシステムにおいて、もし、メンバーMRVが、分隊に加わることが出来なければ、それは、準備を中止し基地に戻る。
【請求項６７】
請求項60記載のシステムにおいて、メンバーMRVは、一つまたは、それ以上のターゲットの攻撃に加わる為に、きっかけを与えられる。
【請求項６８】
請求項67記載のシステムにおいて、攻撃に加わるメンバーMRVは、重複利息と共に共通の目標を分割する。
【請求項６９】
請求項67記載のシステムにおいて、攻撃に加わるメンバーMRVは、幾何学的構成で集合される
【請求項７０】
請求項69記載のシステムにおいて、幾何学的構成は、分隊の優先順位次第である。
【請求項７１】
請求項69記載のシステムにおいて、
幾何学的構成は、次のように隊形が整えられる、
メンバーMRVは、センサーデータを先導MRVに送信し、
先導MRVは、プログラムパラメーターに従ってそのセンサーデータを評価し、
先導MRVは、選択されたメンバーMRVの位置を確認し、
先導MRVは、シミュレーションを選択し、選択されたメンバーMRVの為の幾何学的隊形を開発し、
先導MRVは、選択されたメンバーMRVに指示を供給し選択されたメンバーMRVは、指示に基づいて幾何学的隊形を整える。
【請求項７２】
請求項71記載のシステムにおいて、幾何学的隊形内で、特定の機能を持つ一機または、それ以上の選択されMRVは、特定の位置に置かれる。
【請求項７３】
請求項60記載のシステムにおいて、先導MRVによって受信された情報は、その指示を起す前に限度を超えられた特定の出発点を表さなければならない。
【請求項７４】
請求項60記載のシステムにおいて、それぞれの分隊は、特定の職務を成し遂げる為に最小人数のメンバーMRVと共に形成される。
【請求項７５】
請求項60記載のシステムにおいて、
環境状態に関係するセンサーデータは、メンバーMRVによって先導MRVに送信され、
先導MRVは、センサーデータを分析し、環境状態の為の複数の戦術的オプションを評価する為に重視された価値と確率を使用し、
先導MRVは、戦術的オプションを選択し、選択された戦術的オプションに関係する情報をメンバーMRVに送信し、
メンバーMRVは、選択された戦術的オプションを実行する。
【請求項７６】
請求項75記載のシステムにおいて、
複数の戦術的オプションは、“一箇所の固定陣地を攻撃”、“二箇所または、それ以上の固定陣地を攻撃”、“モバイル陣地を攻撃”、“攻撃の部隊”、“攻撃の部隊を交互に行う”、“パッキング行動”、“敵の側面に回り陣地を包囲”、“共同行動”、“他の武器システムを援護”、“惑わす戦術”である。
【請求項７７】
集合された再団体を管理するシステムは、
複数のモバイルロボット機（MRV）、
複数の分隊からなり、それぞれの分隊は先導MRVとメンバーMRVを持ち、
複数の分隊は、分隊のおのおの優先順位を割り当てられ、
それぞれの分隊は、先導MRVによって特定の空間構成内で組織され、
それぞれの分隊の特定の空間構成は、環境の中で、一つまたは、それ以上のターゲットに対する情報を基に決定され、
それぞれの分隊の特定の空間構成は、環境の中で、一つまたは、それ以上のターゲットに対する反応で変更される。
【請求項７８】
請求項77記載のシステムにおいて、それぞれの分隊の為に、その分隊は優先順位で最も本質的なターゲットを攻撃する。
【請求項７９】
請求項78記載のシステムにおいて、その優先順位は、その場所に到着する最初のMRV、最も再優先されるターゲット、限定されたターゲットを含む。
【請求項８０】
請求項77記載のシステムにおいて、MRVの一組は、代替順序でそれらのおのおのターゲットを攻撃する。
【請求項８１】
請求項77記載のシステムにおいて、ターゲットを攻撃する分隊は、継続的にその隊形を調節する。
【請求項８２】
請求項81記載のシステムにおいて、隊形を調節することは、追加MRVを加えることを含む。
【請求項８３】
請求項77記載のシステムにおいて、複数の分隊は、分隊隊形の中でそれぞれに整えられ、それぞれの分隊隊形は、環境相互作用に対する反応で調節される。
【請求項８４】
請求項83記載のシステムにおいて、分隊隊形は、追加MRVを加える、または、移動することによって調節される。
【請求項８５】
請求項84記載のシステムにおいて、分隊隊形は、ターゲットからの反応に対する応答で継続的に調節される。
【請求項８６】
請求項85記載のシステムにおいて、分隊隊形は、代替攻撃順序を成し遂げる為に継続的に調節される。
【請求項８７】
請求項83記載のシステムにおいて、分隊隊形は、最善な幾何学的団体である。
【請求項８８】
モバイルロボット機の為に決断を言い渡す為のシステムは、
複数のモバイルロボット機（MRV）、
複数の分隊からなり、それぞれの分隊は先導MRVとメンバーMRVを持ち、
初期の使命パラメーターは、先導MRVとメンバーMRVに送信され、
メンバーMRVからのセンサーデータは、先導MRVに送信され、
そのセンサーデータは、先導MRVによって重視され、重要性の優先度によって分類され、
そのセンサーデータは、使命パラメーターとそれを比較することで先導MRVによって、更に解釈され、
先導MRVは、使命目標に応じる為に複数の可能なシミュレーションを計算し、
先導MRVは、使命目標に応じる為に最善のシミュレーションを決定する為にセンサーデータと初期の使命パラメーターを使用する複数の可能なシミュレーションをテストする為の複数の方法を使用し、
先導MRVは、指示を起し、最善なシミュレーションに従った最善の幾何学的構成を形成することができるように、メンバーMRVに指示を送信する。
【請求項８９】
請求項88記載のシステムにおいて、その複数の方法は、複数のモバイルソフトウェア代行を使用することによってサテライト経由で中央コマンドから先導MRVに送信される。
【請求項９０】
請求項88記載のシステムにおいて、先導MRVは、二機のメンバーMRV間での不一致を解決する。
【請求項９１】
請求項90記載のシステムにおいて、先導MRVは、初期のプログラムパラメーターとMRVの優先順位を比較することにより不一致を解決する。
【請求項９２】
請求項90記載のシステムにおいて、二機のメンバーMRVは、先導MRVが、その不一致を解決することができるようにセンサーデータを供給する。
【請求項９３】
モバイルロボット機（MRV）の為に発見的に最善なシミュレーションを決定する為のシステムは、
複数のMRVと、
複数の分隊とからなり、それぞれの分隊は先導MRVとメンバーMRVとを持ち、
先導MRVは、メンバーMRVからのセンサーデータを受信する為と、敵ターゲットの弾道を評価することを含むセンサーデータを評価する為と、初期のプログラムパラメーターを評価する為と、MRVの配置を確認し、MRVの配置の3D図と環境を作成する為と、センサーデータの分析に基づいたテストシミュレーションを開発する為と、可能な戦闘のシミュレーションと結果をテストする為の方法を開発する為と、競合する優位性と敵の弱点に基づいたシミュレーションをテストする為の最善の方法を選択する為と、初期のプログラムパラメーターとこのようなシミュレーションを比較することによって良いとされる方の結果の為に一つまたは、それ以上の可能性あるシミュレーションをテストする為と、最善の方法に基づいた最善な可能性あるシミュレーションを選択する為と、選択された最善な可能性あるシミュレーションを戦術的計画に転換する為と、戦術的計画をメンバーMRVに送信する為に構成された制御論理を含む。
【請求項９４】
請求項93記載のシステムにおいて、先導MRVは、メンバーMRVからの最新なセンサーデータを受信する。
【請求項９５】
請求項93記載のシステムにおいて、戦術的計画は、最善な幾何学的構成である。
【請求項９６】
通信接触面を供給する為のシステムは、
複数のモバイルロボット機（MRV）、それぞれのMRVはセンサーデータを収集し送信する為に構成され、
複数の分隊、それぞれの分隊は先導MRVとメンバーMRVを持ち、複数の分隊は、ネットワークとして集団的に機能し、
ネットワークと共に情報を交換する為に構成されたサテライトと、
サテライトと共に情報を交換する為に構成された中央コマンドとからなる。
【請求項９７】
請求項96記載のシステムにおいて、
その中央コマンドは、サテライト経由でそのネットワークに戦術的情報を転送し、
そのネットワークは、このような戦術的情報を分析しその戦術的情報を基に複数の分隊の一隊または、それ以上をコーディネイトする。
【請求項９８】
請求項97記載のシステムにおいて、戦術的情報は、一つまたは、それ以上のターゲットの攻撃に関係する情報を含む。
【請求項９９】
請求項97記載のシステムにおいて、複数の分隊の一隊または、それ以上は、無人航空機分隊と無人陸上機分隊を含む。
【請求項１００】
武器システムを管理する為のシステムは、
複数のモバイルロボット機（MRV）、
複数の分隊、それぞれの分隊は先導MRVとメンバーMRVを持ち、
複数の中央制御システム、
複数の反動制御システム、
複数の中央制御システムを管理する為に構成された中央プランニング制御、
複数の反動制御システムを管理する為に構成された行動基礎反動制御、
中央プランニング制御と行動基礎反動制御を管理するために構成された中間制御層と、
中間制御層と通信する為に構成された複数のハイブリッド制御モデル、複数のハイブリッド制御モデルはプランニングドリブンモデルと適合モデルを含む、
複数のハイブリッド制御モデルと通信する為に構成された総合制御モデル、
複数のハイブリッド制御モデルと複数の総合制御モデルの結合を基にして構成された複数の総合ハイブリッド制御モデルからなる。
【請求項１０１】
請求項100記載のシステムにおいて、
プランニングドリブンモデルは、武器システムを管理する為に使用され、
適合モデルは、複数の分隊を管理する為に使用される。
【請求項１０２】
請求項100記載のシステムにおいて、
第一分隊は、特定の場所で中間モード内で実行し、
第一分隊は、特定の場所に関係する情報、ターゲッティングの為の敵陣地を含む情報、敵陣地の頻度数を収集し、
第一分隊は、収集された情報を分析し、敵行動を予期し、
敵による攻撃で、第一分隊は、中間陣地から攻撃陣地に転換する。
【請求項１０３】
請求項102記載のシステムにおいて、中間モード内の時、第一分隊は、巡回構成の中で交戦する。
【請求項１０４】
請求項102記載のシステムにおいて、第一分隊がその敵を探知する時、第一分隊は攻撃構成で交戦する。
【請求項１０５】
請求項102記載のシステムにおいて、第一分隊は、複数のインテリジェントマインを含む。
【請求項１０６】
武器化された地上基礎と水上基礎無人機を伴う多数ロボットシステムを管理する為のシステムは、
複数の無人陸上機（UGV）、
複数の無人ホーバークラフト機（UHV）、
複数の分隊とからなり、それぞれの分隊は分隊リーダーとメンバーUGVとメンバーUHVとを含み、
その分隊内のメンバーUGVとメンバーUHVは、環境に関係する情報を収集し、分隊リーダーにその情報を報告し、
分隊リーダーは、その情報を分析し、その情報に基づいた指示を起し、
その分隊リーダーは、メンバーUGVとUHVに関連した指示を転送する。
【請求項１０７】
請求項106記載のシステムにおいて、その指示は、その環境に位置したターゲットをどのように攻撃するかという指示を含む。
【請求項１０８】
請求項106記載のシステムにおいて、その分隊内のメンバーUGVとメンバーUHVは、継続的にその環境に関係する最新情報を収集し、分隊リーダーに最新情報を報告する。
【請求項１０９】
武器化された無人エアクラフトのコーディネイションを伴う多数ロボットシステムを管理する為のシステムは、
複数の無人航空機（UAV）、
複数の分隊からなり、それぞれの分隊は先導UAVとメンバーUAVを含み、
先導UAVは、即時処理でメンバーUAVの活動を調整し、
メンバーUAVは、環境に関係する情報を収集し先導UAVにその情報を報告し、
その先導UAVは、その情報を分析し、その情報に基づいた指示を起し、
先導UAVは、メンバーUAVに関連したその指示を転送する。
【請求項１１０】
請求項109記載のシステムにおいて、その指示は、攻撃の為の空間構成をどのように組織するかという指示を含む。
【請求項１１１】
請求項109記載のシステムにおいて、
メンバーUAVは、継続的にその環境に関連する最新情報を収集し、先導UAVに最新情報を報告し、
先導UAVは、最新情報を分析し最新指示を起す。
【請求項１１２】
請求項111記載のシステムにおいて、その最新指示は、攻撃の為の空間構成をどのように再組織するかという指示を含む。
【請求項１１３】
武器化された無人水中機のコーディネイションを伴う多数ロボットシステムを管理する為のシステムは、
複数の無人水中機（UUV）、
複数の分隊からなり、それぞれの分隊は先導UUVとメンバーUUVを含み、
先導UUVは、即時処理でメンバーUUVの活動を調整し、
メンバーUUVは、環境に関係する情報を収集し、先導UUVにその情報を報告し、
先導UUVは、その情報を分析しその情報に基づいた指示を起し、
先導UUVは、メンバーUUVに関連したその指示を転送する。
【請求項１１４】
請求項113記載のシステムにおいて、その指示は、攻撃の為の空間構成をどのように組織するかという指示を含む。
【請求項１１５】
請求項113記載のシステムにおいて、メンバーUUVは、継続的にその情報に関係する最新情報を収集し、先導UUVに最新情報を報告し、そして、先導UUVは、最新情報を分析し、最新の指示を起す。
【請求項１１６】
請求項115記載のシステムにおいて、最新の指示は、攻撃の為の空間構成をどのように再組織するかという指示を含む。
【請求項１１７】
統合された武器システム空上、地上、水中、空間のコーディネイションを伴う多数ロボットシステムを管理する為のシステムは、
複数の無人水中機（UUV）、それぞれのUUVは環境に関係するセンサーデータを収集する為に構成され、
複数の無人陸上機（UGV）、それぞれのUGVはその環境に関係するセンサーデータを収集する為に構成され、
複数の無人ホーバーエアクラフト機（UHV）、それぞれのUHVはその環境に関係するセンサーデータを収集する為に構成され、
複数の無人航空機（UAV）、それぞれのUAVはその環境に関係するセンサーデータを収集する為に構成され、
複数の分隊からなり、それぞれの分隊は分隊リーダーとUUV、UGV、UHV、UAVの結合を持ち、
UUV、UGV、UHV、UAVの結合によって収集されたセンサーデータは、その分隊リーダーに報告され、
分隊リーダーは、その報告されたセンサーデータを分析し、報告されたセンサーデータに基づいて指示を起し、
分隊リーダーは、分隊内でのUUV、UGV、UHV、UAVに関連するその指示を転送する。
【請求項１１８】
請求項117記載のシステムにおいて、それぞれのUAVは、空間隊形の形成部分で有能があり、また、全方位外交で、不定速度の中で交戦することが有能である。
【請求項１１９】
攻撃と防御戦術的モードの中で、武器化された自動化モバイルロボット機の収集を管理する為のシステムは、
複数のモバイルロボット機（MRV）、
複数の分隊からなり、それぞれの分隊は先導MRVとメンバーMRVを持ち、
そのメンバーMRVは、環境に関係するセンサーデータを収集し、先導MRVにセンサーデータを報告し、
先導MRVは、そのセンサーデータを分析し、分隊の為に最善な構成に関係する指示を起し、
一つまたは、それ以上のターゲットに対する戦術的攻撃を成し遂げる為に、その指示は、同時に、また、多面的方法で最善な構成を形成する為にそのメンバーMRVを指揮する分隊内のメンバーMRVに送信される。
【請求項１２０】
請求項119記載のシステムにおいて、先導MRVは、更に敵の砲火の回避に関係する追加指示を起し、先導MRVに最新センサーデータを報告する。
【請求項１２１】
請求項119記載のシステムにおいて、
そのメンバーMRVは、継続的にその環境に関係する最新のセンサーデータを収集しその先導MRVに最新センサーデータを報告し、
先導MRVは、最新センサーデータを分析し、その分隊の為に最新のものとされた最善な構成に関係する新しい指示を起す。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本願は、米国仮特許出願番号  60/374,421、 60/404,945、 及び60/404,946 からの35U.S.C. 119の下で優先権の利益を要求し、それらの開示内容は引用文としてすべて本願に組み込まれる。
【背景技術】
【０００２】
米国分隊は幾つかの主要な戦略問題がある。第一に、陸軍、海軍、海兵隊員、及び空軍は、戦術範囲のどちらかの両極端に大規模な戦術システム、かつ、小規模な武器システムを所有しているが、中間領地で殆ど、武器システムがない。第二に、強力で、効果的であって、費用削減でき、分隊員及び味方の非戦闘員の為に死傷者を最小限にする自動化戦術武器システムをどのように開発するかを解決することが偉大な必要性となる。最後に、首尾一貫した統合システム構成内で自動化武器を作用する為にどのように組織し、調整するかという問題がある。SWARM(スワーム)武器システムはこれらの重大な難関を取り扱う為に意図する。
【０００３】
最近の世代の進歩的な軍事行動での最も特別な革命のひとつは、武器システムの自動化が増加していることにある。ベトナム戦争から湾岸戦争に、また、コソボ戦争からアフガニスタン及びイラク、米国分隊は、自動化武器に力をいれ増す為に継続している。このようなシステムは、無操縦者、無人監視機、また、リモートによって発射されるミサイルと同じようなロボットが含まれる。米国分隊は監視の為にマイクロエア車と同様に、無操縦者エアクラフトを開発している。高い帯域幅サテライト結合を典型的に要求するこのような武器や無人エアクラフトは、有人武器システムとエアクラフトに関して減少された費用で、分隊員の為に死傷者を最小限にする現在の武器システムを統合する。
【０００４】
しかしながら、適合、自己組織、費用削減、及び高性能であるネットワーク自動化武器システムが高度に洗練される為に必要である。初期の武器は相対的に未発達で唯一無二である。必要とされることは、ネットワークシステムが即時処理で適応し相互作用の両方がある自動化武器システムに近ずくことである。
【０００５】
電子軍事行動の次の世代は、環境に対して無人で、順応されたネットワーク、及び適合できるものになる。自動化武器の自己組織ネットワークシステムの実在は、軍人の更に限定された団体を活用し、それによって、軍事行動生産力を果てしなく増加する。多様な武器システムのネットワーク内で自動化武器の団体使用は、戦場で確信して持続できる競争上の優位性を与える多大な戦力多重増強要員を供給する。このような進歩的な技術の使用は、それらを使用する分隊の為に“迅速な決定的行動”を供給し、それらをしない事で敗北する。これらの技術の役割と遂行は、基礎効果及び将来の共同武力行使で確実な戦術的優位を与える。明らかに、無人自動化武器システムの為に必要性がある。
【０００６】
米国分隊は、地上、海上及び空上の為の無人機の幾つかの分類を開発している。無人飛体(UAV)、無人地上機(UGV)及び無人水中機(UUV)は、偵察及び攻撃使命の為に空軍、陸軍及び海軍それぞれによって使用される。 UAV は戦場で優れた戦術効果がある為に自動化武器のタイプとして、おそらく最も良く知られている。二機の主要UAVは、プレデター無人偵察機と無人高度偵察機を含む米国空軍によって使用される。リモート人的操縦から与えられるビデオ衛星によって操縦されるこれらの随行エアクラフトは上首尾に戦域で使用されている。バークリーUAVプロジェクトは幾つかの方針で徘徊能力と同様な行動を加えている自動化小型ヘリコプターを組み立てる為に企てられている。このような計画は更に随行エアクラフトの将来性を高めるであろう。開発と使用の初期段階の現在、これらの無人機は、集団効果を最大限に利用する為に共同で働くことができる団体内で一般に使用されない。
【０００７】
調整された集団で自動化乗物の団体を組織する為に相違した方法で使用するプロジェクトを研究する幾つかの政府と民間ロボット工学が実在する。 最初に、米軍空軍は集団として、共同で働くことができる4機のUAVの団体を開発する。もし一機が打倒されたら、他の随行者が使命を絶えず、継続する為に、目的物情報を含むそのプログラムコードが変更される。第二に、エリコンコントラバス、スイスの地対空誘導弾が、幾つかの行動自動化(空間基礎)火力制御ユニットを調整する為に一つのシステム(米国特許6、467、388BI、  平成14年10月22日) を開発した。このようなシステムは対弾道弾情況で役に立つ。第三に、ロボット、キャンブリッジ、マスカンパニーが産業適用の為に、ネットワーク視線照準線ワイヤレス自動化ロボットのシステムを開発した。第四に、サンディア研究所は、米軍分隊の使用の為に自動化ロボットのシステムを開発した。このシステムは、調整された使命の為に大規模なシステム内で連結を与えるビデオと共にUGVを利用する。第五に、米国海軍はマインまたは潜水艦探知攻撃の為にUUVで実験をした。リマス小型潜水艦の結合は、もし、アンタイマイン使命を全く調整しないなら、共有地で“スコルピン”チームを形成する為に共同で働く。海軍はまた、敵地で敵潜水艦を探知攻撃する為に大規模な戦闘空間準備自動化水中機(BPAUV)を開発した。最後に、NASAは、AIと複合エクスパートシステムを利用する共通探検移動使命の為に、共同ネットワーク複合ロボット機から成る探究システムを開発した。それぞれのこれらのシステムは、限定された技術を使用することによってロボットシステムの自己組織共同体で試みを供給する。
【０００８】
大学研究側で、自動化ロボットの団体調整を含む幾つかのプロジェクトがある。サンタフェ学会で、理論研究は、知能システム内で数理的、生物学コンピューティング、また、経済学応用が先導者である為、複合理論学説に集中する頭脳集団を実行する。これらの相互学問分野上研究は集団ロボットのモデルを開発する為に探究した。サンタフェ研究者、ボナビューは蟻、蜂または、雀蜂組織化集団のような自己組織自然システムと張り合う規定の結合を使用することによって複合行動基礎人口システム内で研究を開発した。これらの複合自然システムは自動化システムを開発する人口知的学者の為に重要なモデルを意味する何百年もの進化から開発した。
【０００９】
MIT及びジョージアテクノロジーの研究者もまた、集団ロボット工学の戦場で活動的である。個々のロボット工学の為に用いられる人口知能から概念を使用することによって、研究者は、ロボット団体の為に複合モデルを築き始める。幾人かの研究者は、主要制御と行動基礎制御の結合を伴う集団ロボットシステムの為の構成を開発した。それぞれの主要モデルの有利と不利がある。しかしながら、単一のハイブリッド制御構成を開発することにより、研究者は、それぞれのモデルの限界を克服する為に探究する。
【００１０】
主要制御は、ロボット工学研究の為に幾つかの重要な利益がある。中央プランナーを使用することによって、そのシステムが全ての問題を解決するために倫理学を使用することができる。このようなモデルは、熟考し、予期できる結果を生み出す。主要制御モデルは、明確なコマンド構成を供給するロボットシステムを組織する為に階級性を使用する。なぜなら、それは予期でき集中した制御システムが様々な可能性ある結果をテストする為に模擬実験を使用することができるからである。このようなシステムは、衝突なしに一般的戦略目的を達成する為に役に立つ。集中制御を持つこともまた、もし、プログラマーがその使命結果の責任の為に使命が失敗したら、道徳的責任で明確な原因を供給する。しかしながら、主要問題は、変化がある不確かで予期できない環境の中で主要システムが計画できないことである。
【００１１】
一方では、ロボットシステム行動基礎モデルが、特定な結果を達成する為に行動の組合せを結合する。機能を結合することによって、このような進路作成や次に述べる、航海、障害物探知と回避と形成管理、及びロボットが偵察活動を組み立てる事ができる。このようなシステムは、特定な入力で直ぐに反応する為に、即時処理で複合環境と共に相互作用することは理想的である。それらの迅速な応答に加えて、このようなシステムは、主要制御モデルより少なくコンピューティングと通信を要求する。しかしながら、ロボット制御での解決法は、共通目的物の為に、ロボット集団間で最適な調整の必要性計画に欠けている。
【００１２】
注目すべき学問世界で、ロボット制御システムの幾つかの主要ハイブリッドモデルがある。第一に、オーラシステムは、行動構成部分を決断する計画構成部分で、“セレクション”モデルを使用する。第二に、NASAによって開発されたアトランティスモデルは、供給されたアドバイスでアドバイス計画を使用するが、反応装置レベルが、実際に決める。第三に、適合モデルは、変化状況に集中することによって反応を継続的に変更する。最後に、最少契約モデルは、最後の可能な瞬間まで決断を延ばす計画で延期戦略を使用する。これらのハイブリッド制御モデルは、個々のロボット活動の為に使用される。しかしながら、これらのシステムの解釈はロボット集団と同様に組織される為に使用されることができる。
【００１３】
ハイブリッド制御構成の単一結合を使用することにより、集団ロボット活動で差異を示すモデルを開発する為に探究した幾つかのシステムがある。ナードハードは、組織された活動を達成する為に特に、次に述べる帰還、集合、分散、安全放浪の結合で幾つかの行    動を応用する。類似モデルは、異種ロボットチームと共に、包含解決法で動機づけに関する行動を加える。類似モデルは、他のロボット性能の経歴の統計上評価を基礎とした学識行動を発展する。団体作用モデルは、他の明白な相互ロボット通信なしでチーム協同を開発する。
【００１４】
これらのシステムは、社会行動を作成する為の主要制御基準で行動の結合を使用する。例えば、感覚と徴発の為の行動の結合は、監視問題を解決する為に、一緒に加えられることができる。もし、調整されたロボットの数が、組織された模範で共に働くことができるなら、監視問題は複合団体行動使用で更に全く早く解決することができる。他の例えでは、ロボットの集団は、環境に適応する為に行動を使用するハイブリッド制御モデルを使用することにより、職務を実行する為に四つの2D隊形（くさび型隊形、ひし型隊形、横隊側面縦隊）内で、組織されることができる。追加3D隊形（測地線領域と測地線弧形）及び4D隊形（複合連鎖と地形変化）は、環境相互作用を最大限に拡大することができる。最後に、ロボットチームは、専門家随行者の数を達するより、それ以上に、複合職務を実行する為に、共同して自己組織する多様機能ロボットの異種集団を含む可能性がある。
【００１５】
自動化ロボット機の集団を組織する方法を開発することは、最も挑戦的の一つであり、コンピューターサイエンス、人工知能及びロボット工学研究内での複合問題である。これらの挑戦は、コンピューティング、ネットワーク、資料、エネルギー供給及び人工知能内での初期技術解決法を開発する為に、必要性を含む。
【００１６】
現在の発明は、多様ロボットシステムでのモバイル ロボット機の自動化団体と共に使用する為の、目新しいハイブリッド構成を開発する。SWARMシステムは、多数の応用がある。
【発明の開示】
【００１７】
現在の発明は、高度に洗練された統合自動化武器システム、その方法及び装置に関係する。集中された方法で、モバイル ロボット機（MRV）の分散ネットワークを利用することにより、単一の方法総合は、真新しく、強力な自動化武器システムを作成する。そのシステムは、集合及び再集合過程、判定論理学、環境結果及び改作、コンピューティング資源限定及び拡大、拡大分散ネットワーク通信過程、モバイルソフトウェア行動、ハイブリッドソフトウェア作用組織、集団生体学、自動化分散問題解決過程、特定戦略ゲーム理論模型製作を含む幾つかの主要論理的、コンピューティング、機械的技術部類を伴う。
【００１８】
実践的武器システムに関連して、現在の発明は、多数の応用がある。その発明は、チームとして共同に働く自動化MRVの地上基礎、海上基礎、及び空軍基礎団体を伴う。現在のシステムの独特の戦略手段は、力学的自己組織システムの行動を接合する複雑性理論の単一モデルをもたらす。現在の発明の特定応用は、(1)監視及び偵察の為の自動化モバイルセンサーネットワーク、(2)モバイルになるリモートマインの団体、(3)最大の戦略効果の為に調整されたチームとして別々に、または、共に働く活動的空軍、地上、及び海上MRV、(4)複合戦域で他の武器システムと共にSWARMの集成、(5)責任回避のSWARM、 及び(6)MRV集団間の力学的戦略戦闘の為のモデルを含む。
【００１９】
たとえ、現在の発明がハードウェア構成要素を伴っていても、それは、主として、ソフトウェア構成要素を伴っている。  ハードウェア構成要素は、UAV、UGV、 UHV、 及びUUVのようなモバイルロボット機(MRV)、または、マイクロロボットのような他の自動化乗物になる。核心発明は、ソフトウェア構成要素を伴う。ソフトウェアシステムと共に、MRVの団体は、団体行動を発揮する集団システムと分散ネットワーク通信、センサー及び人口知能技術を使用することによって環境に相互作用し、適合する集団システム内で共同で働くことである。
【００２０】
SWARMの主要な考えは、戦域内で様々な配置から送り出されるMRVの大規模団体を構成することである。主要SWARMが、特定のターゲットに遭遇する時、大規模団体は、特定戦略攻撃の為に多数でもっと小規模分隊に分割する。生存している分隊は、その次の攻撃連鎖で再集合し、継続的に、戦域環境を絶えず変更することで適用する。主要ターゲットが無力にさられるとき、分隊メンバーはSWARMと再合同し、使命は、MRVが安全な場所に帰還してから完了する。
【００２１】
これらの職務を達成する為に、SWARMは、一地方に留められた行動基礎反応制御システムと共に集中された団体組織システムを融合するハイブリッド制御システムを使用する。このような自動化調整モバイルロボット乗物の団体を利用するハイブリッド制御システムは、分隊適合の為に、理想的である。小規模分隊に別れることによって、行動基礎制御システムは、変更地方環境の為に相互作用と順応を強調する。しかしながら、大規模なSWARMは、全般戦域へ移動する為にそれ以上の戦略上使命をもち、更に集中制御を要求する。
【００２２】
現在のシステムの一つの具体化の中で、SWARMレベルと分隊レベルの両方は、集中されたリーダーが随行者を管理する中で階級制管理を伴う。この解決法は明確な管轄の方針と使命集中から得をする。この解決法はまた、特定の種類のターゲットを攻撃する為にプログラムパラメーターを注意深く構成することにより、戦闘相互作用の為の道徳的責任の必要性を維持する。
【００２３】
SWARMは図を評価し、環境と共に相互作用をする為に、センサーを利用する。センサーデータは、SWARMと分隊使命に適切に報告する為に精確である。センサーデータは、戦闘状況の最も最新情報を提供する為に即時処理で供給される。
【００２４】
センサーデータは、即時処理で分析される為に分隊または、SWARM先導MRV（または、外部コンピューティング資源に再送信される）に供給される。もし、強度なセンサーデータの量が、単独の根源から供給されるなら、もしくは、MRVセンサーの数が、ターゲットについての情報を明確に供給するなら、その情報は攻撃の為に分析され評価される。もし、その情報が、使命プログラムパラメーター内で適応するなら、分隊リーダーはターゲットを攻撃することを決断することが可能である。
【００２５】
分隊リーダーは、特別な目標と規定を指定する使命プログラムパラメーターがある。使命プログラムパラメーターの実例は、並列した損傷を最小限にすることと同じように特定の敵陣地を打ち破ること、敵資源を枯渇させること、敵攻撃を阻止すること、味方の発砲の危険を最小限にすること、敵を動揺させること、敵を抑えること、もしくは、団地都市地形内で、敵に的を定めることである。
【００２６】
分隊は、複合戦術を利用する特定の行動で交戦する。例えば、配置が機動性のままであるとき、分隊は特定の場所で敵の裏をかく為に探究し、敵を包囲することが可能である。敵行動見越すことは、分隊が戦術便宜を用いることが可能である。他の例えでは、SWARMは最大効果の為に共同で空分隊と陸上分隊を用いることが可能である。また他の例として、分隊は、建物に入り込み、探り出し、致命的でない接近作業を使用する特定の戦闘員を引き止めることが可能である。特に、SWARMシステムは、環境及び機動性あるターゲットの変更と共に、絶えず相互作用をする為に、適合できる行動を使用するSWARMの力学的使用、という特徴をもつ。
【００２７】
米国分隊の主要挑戦の一つは、様々な武器システムを統合する為の方法を開発することである。これに関連して、SWARMは未来戦闘システム（FCS）に非常によく適応する。攻撃側の第一部隊として、自動化MRVは陸上分隊と共に働くことができる。例えば、陸上分隊は集中戦略攻撃で分隊を送り出すことができる。その上に、歩兵隊の為に安全移動を制限する傾向のある都市または、ジャングル軍事行動は、危険区域を明らかにする最前部分隊として複合分隊を利用することができる。SWARMの機動性もまた、前方分隊の先に立つ偵察として実用的である。同様に、歩哨任務の為のSWARMの使用は、即時に防御能力から攻撃能力に回ることができる為に実用的である。
【００２８】
陸上及び水中SWARMは、実用的であるけれども、それは主として戦場上で卓越する空輸SWARMである。空輸SWARMは、歩兵隊、海軍ビーチ上陸及び慣例空軍援助と同時に行使される。陸上軍人が後援を提供できる為、SWARMが最も危険区域を明らかにできて以来、空上SWARM及び陸上SWARMは、陸上分隊と共に働くことができる。同様に、空輸SWARM及び水中SWARMは、戦艦と海軍を援助する海上軍人により行使される。SWARMは、モバイル戦艦を守る為に防御（水中）マインとして行使され、それから、敵が特定の危険地帯に侵入してから敵の的を攻撃する。最後に、ホーバークラフト（UHV）SWARMは、戦場背景の数として実用的である。
【００２９】
SWARMの為に最も基礎戦略は、（1）戦域に向かう、（2）その地形を測定する、（3）作図する、（4）周辺部を防護する、（5）目的物を確認する、（6）使命プログラムパラメーターを目的物と比較する、（7）攻撃目的物を決断する先導MRVをもつ、（8）攻撃の初期評価を作成し、図を最新のものにする、（9）変更する環境に対応し調整する、（10）再集合する、（11）攻撃するターゲットの目的物を最もよく成就する為に、新解決法で再攻撃する、（12）使命を上首尾に完了する、（13）SWARMは再結合する、（14）帰還
【００３０】
SWARMの主要状勢の一つは、個々のロボット実在の自己組織収集内でのMRVの団体を集合させる能力である。ソフトウェアまたは、人工知能の複合適応を増加的に使用するロボットかどうか、代理団体を集合させる様々な方法があるかぎり、現在の発明は全く集中されたまたは、集中排除された解決法よりもむしろハイブリッド解決法を使用する。このモデルの中で、先導MRVは意思決定する為に卓越なプレーヤーである。使命プログラムパラメーターそれら自身は、環境適応に正当な複合反応を示す為に、発展する。
【００３１】
幾何学的配置及びMRV団体配置は、使命プログラムパラメーターとセンサーデータを比較することにより、先導MRVによって決定される。リーダーは、効果的使命の為に団体を組織する最も能率的な方法で評価しなければならない。そのようにする為に、リーダーはどのように最もよく使命を達成するかという問題の為に最適な解決の訓練を開発するコンピューティング資源を使用する。どのように最もよくMRV分隊を集合させるかという最善の訓練を選択することは、そのリーダーが選択されたプログラム系列を完了するMRVの為に、最も能率的な方法で活動的にするということである。
【００３２】
分隊内のMRV団体が一度、ターゲットを効果的に攻撃すると、使命継続の為に組み立て直すまたは再集合する。再集合解決法は、初期集合モデルと同様の方法を使用するが、相互作用された環境があることによる経験の便宜がある。これらの経験から学ぶことにより、分隊は、ますます効果的攻撃モデルの為に、新幾何学組織構成を適応させる。ターゲットが効果的に無力にされるまで、新訓練は、開発され、新しい最善的な訓練は新たに、集合された分隊の団体内での使用の為に選択され、他の攻撃系列は初期化される。集合及び再集合過程はSWARMシステムの為に極めて重要である。
【００３３】
SWARMシステムの集合方法使用の主な便宜の一つは、生物学上のシステムを真似ることである。効果的に、自動化ロボット団体の為に集合解決法の使用は、集団的生体工学（力学的ロボット工学は生物学上で真似る）の新しい分野を形成する。捜し回る活動力の為に多方面に勢力をのばすものの機能を見習うような個々の動物または、昆虫の効果的行動をまねすることはロボット理論家の為に重要であるが、それは主として、ロボット工学家が生物学上団体機能を見習う為に探索する団体行動の範囲内である。
【００３４】
何百年間も、動物と昆虫は、集団として働くことにより、限定する団体死傷者で非常に効果的であると立証している行動のシステムを進化している。大群集の中での鳥、野獣または、魚について言えば団体行動の成長は大いに略奪者を妨害し、敵対する環境の中でよく繁栄する為にその種類は許されている。昆虫について言えば、群がる幾つかの蜂や蟻は、団体の生存を保護し延長する同様な特徴がある。これらの興味ある特徴を確認することにより、それは生物学上集団行動を見習うロボットシステムを開発することを可能にする。
【００３５】
蟻について言えば、フェロモンは直接の環境内で情報を分散する方法として、使用される。共通目的を成し遂げる為に、お互いに伝達し合う蟻によるフェロモンの使用は、ロボット団体行動研究の為に応用できるその環境は、蟻が相互作用することと共にシステムの適合できる状勢としてつなげられる。環境で相互作用を開発することにより、蟻が調整された活動を達成する為にフェロモンを使用する。この方法では、SWARM知能の種類は、非常に限定された個々のコンピューティング資源をもつ可能性がある代理人の中で開発される。その上、蟻または、蜂は、食物を捜し回るまたは、侵略者を撃退するような複合作業の能率的な完成の為に分業を調整の中で、開発する特定の機能を実行する為に専門家を使用する可能性がある。
【００３６】
集団ロボット研究について言えば、未発達の生物学上システムのSWARM知能を真似ることは可能であるが、この自然原型の発展と環境適合を越えて事実上システムを構成する可能性もまたある。団体生体工学者は、自然界の対応できるものに対して複合及び効果的モデルをますます開発する。第一に、昆虫システムよりSWARMロボットシステム（センサーを通して）によって供給される多くの情報がある。第二に、ロボット団体は、進歩した人工知能技術を使用することにより決断を下す為に共に働くことができる。その結果、ロボット集団は、自然界のシステムがプログラムされない環境結果を実際に予想することができる。最後に、ロボットチームは、最大効果で、単独ロボット特有の中で役割を変更することを含む職務を成就する為に、昆虫よりより卓越された方法内で特定機能を使用することにより共に働くことができる。
【００３７】
共通目標を達成する為に共に働く自動かモバイルロボット代理の為に順序正しく開発される技術と方法の結合は、戦場で使用される特定戦略である。これらの戦略接近は、結合内で、より粗暴な戦略手段を持つ為に分隊プランナーを許す。
【００３８】
可能な目的物の範囲と将来の使命パラメーターではあるが、SWARMが用いる幾つかの一般戦略モデルがある。敵は一ヵ所か、複数地、機動性があるかないか、陸上か、飛行かを基礎として限定されることが可能である。その結果、SWARMは比較的に戦略手段の広範囲で様々な脅迫の対抗手段を取る必要がある。しかしながら、結局、SWARMは敵を確認、交戦そして打破する為にデザインされる。様々な戦略接近は、それぞれの状況の為に最も効果的な方法で分析及び活動するSWARMの為に順序正しくデザインされる。
【００３９】
SWARMは、敵軍地と可能性ある攻撃の機会を確認しなければならない。敵の脅迫を確認する後で、SWARMは主要目的を成就する為の解決法を開発し、また、使命プログラムパラメーターに従ってその目的を成就する最適な解決法を選択する方法を開発する。
【００４０】
SWARMシステムが取り扱わなければならない幾つかの最大問題の種類がある。そのシステムの為の挑戦は、特定問題部類で特定目標を達成する最適な方法を検証することである。そのシステムは絶えず環境変化する中で目標を達成する最善の方法を検証しなければならない。それは、力学的トラベリングセールスマン問題（TSP）を解決する方法を検証しなければならない。同様に、そのシステムは、力学的環境で資源の最も能率的配分を検証しなければならない。その上、そのシステムは、力学的ネットワークで絶えずルートを変更しなければならない。特定使命の為に分隊に適切なMRVを補充することに関連して、そのシステムは力学的環境内で再集団する為に力学的幾何学地形を同じように最善な幾何学集団を確認しなければならない。分隊を使用することで最善な全面的戦略がSWARMレベルで開発されなければならない間、最善な攻撃連鎖戦略レベルでそれぞれの分隊によって選択されなければならない。最善な攻撃は、変化する資源抑制で組織されなければならない。方法は、攻撃の為の最善な訓練を選択する為に、開発される必要がある。最後に、最善な研究模範は、図を構成する為に開発される必要がある。現在の発明は、目新しい方法でそれぞれのこれらの最大問題を取り扱う。
【００４１】
このような戦略は、敵軍勢を回避すること、敵の弱点を検証すること、変更する敵の位置を適合すること、異なった方角から敵の位置を定めることを含む変化する環境を調節する為に連続する戦略を展開すること、また、敵の位置を無力にする為に力学的攻撃模範を開発することとして使用され、使命目的を成就する。
【００４２】
適合環境と相互作用することにより、問題筋書を予期することにより、絶えず最新のものとされているセンサーデータを即時処理で使用することにより、また、決断理論学を用いることにより、SWARMとMRVの分隊は、効果的戦場戦略と生物学システムを越えて見習う戦術を実行し、困難な集合的生体工学モデルで開発する。それらの実際の手段で、MRVのSWARMは偽装を最大限に強化する為に、鳥や魚のような生物学上の実在物として仮装することができ、監視及び攻撃モードの中で、奇襲効果を高める。マイクロMRVのSWARM（マイクロエラ機）もまた、後方陣地または、敵の裏をかく場所を攻撃することにより、敵を牽制する為に、前線歩兵分隊によって使用される。プラットホームは、海上基地、陸上基地、空上基地または、宇宙基地にしろ、SWARMに燃料補給、また、送り出す為に使用されることが可能である。実際に、プラットホームはそれら自体に機動性がある。最後に、MRVは様々な筋書でMRVの他のタイプを送り出すことが可能である。
【００４３】
SWARMはまた、致命的でない背景例えば、偵察モード内で使用されることが可能である。致命的でない攻撃のSWARM接近は、敵戦闘員に衝撃を適用することにより、または、精神安定剤ガスで一撃を加えることにより活動的にさせることが可能である。
【００４４】
現在の発明は幾つかの利点がある。先の攻撃武器システム大規模な自動化無人機または、グライダーのように飛行できるリモートコントロール エアクラフトを含み、ビデオ画像またはレーザーガイド ミサイルの限定数を送り出すことができるビデオ画像、集団爆弾または、小型爆弾、雷撃機または、マイン、戦車または、火力発射体大砲、単独弾頭ミサイルまたは複数弾頭ミサイルを供給する。SWARMシステムは、これらの他の武器システムと共に働く為に意図する。しかしながら、その現在の発明システムは、開発された今までのところ、どの他の武器システムより最も、機動性があり、精密で適合できている。
【００４５】
多数の現在の発明システムの利点がある。SWARMシステムの使用は、競合する優位性を現す、なぜなら、それは戦場環境の迅速な変化を利用しているからである。個々の代理人と比較する時、自動化モバイル ロボット代理人の団体の使用の為、現在の発明のシステムはまた、このような複合環境の中で達成する職務の能率的方法をますます表す。その上、能率的に増強されたシステムは、自動化ロボット機の団体の中で、限定使用することにより達成される。
【００４６】
ロボット代理の団体は、単独武器より最も能率的に最も迅速に敵陣地を攻撃できる。これは、パック オブ ウォルフが典型的に、一対一の激闘より早く敵を打ち破ることができる方法と同様である。更に、それらが即時処理で変更を評価する複合センサー源泉を使用して以来、MRVの団体は単独センサー源泉と比較する時、もっとよく確認し、敵陣地の的を定め、攻撃を調整することができる利点がある。実際、それらは機動性があるので、MRVの団体は相対的に、変化しない、単独サテライト センサー源泉を通じて利点がある。複数MRVによって単独敵陣地が標的されるだけでなく、また、複数陣地は単独源泉でよりMRVによって最も簡潔に確認され、的が定められる。
【００４７】
継続的に作用するサテライト誘導弾またはミサイルとは違って、SWARMは完了する使命の過程の中で、休止、待期、停止する能力がある。この重要な特徴は、方角を変更することと攻撃を向け直す為に時間をかけること、特に、力学的また絶えまなく移動するターゲットに対してまたは、困難な気象学上状況内でSWARMに許可する。モバイル ロケット発射装置のような複数の移動するターゲット部類について言えば、SWARMは戦略攻撃によく適用される。その上、戦場環境の絶えない変化の中で、継続的な適合とSWARMの方向不定調整は理想的武器システムを供給する。
【００４８】
複数MRVは、広範囲な外面区域を援護する為に、複合モバイル歩哨能力を提供する。使命特質にあった、このような変更日和見主義の敵が触媒する時、MRVの団体は、不偏不常または、防御歩哨配置から活動偵察または攻撃配置に転換されることができる。同様に、MRVの団体は陸上、海上または、活動状態を転換する空中で、無抵抗モバイル マインとして使用されることができる。これは特に、危険戦場で実用的である。その上、MRVのチームは、敵マインまたは他の内密もしくは偽装武器の位置を示し、攻撃する為に使用されることができる。
【００４９】
SWARMは、攻撃的にと同じように防御的に使用できる。特定の区域を防御することにより、SWARMは治安を維持する中で、とても実用的である。更に、SWARMは、責任回避する。なぜなら、小規模で機動性ある多数のSWARMはレーダー責任回避と対航空機の責任回避の両方をするからである。責任回避と攻撃的な能力の結合は、困難な戦略武器構成を表す。
【００５０】
SWARMは、他のシステムより更に優れた精密度でモバイル敵陣地をターゲットできる。特に、無害な住民の保護が主要である中での都市環境内で、SWARMは最大限の精密度で使用される。同様な背景の中で、ジャングル地帯でのSWARMの使用は、最大限の戦略機会を表す。外科的に、広範囲地域で特定ターゲットを攻撃することにより、SWARMは、他のどの単独戦闘システムより、より優れた使命成功を達成でき、制限がある他の武器システムのところで実行することができる。このような精密度にターゲットすることは、味方の発砲と同様に民間の付随的損傷を最少限にすることを意図する。なぜなら、それらは正確で、SWARMもまた、他の武器システムより更にそれ以上に識別力があるからである。MRVの団体は最大限の効果で順応性のある極端なシステムを供給する中心的状勢で、より早く実行し、また最後の瞬間まで待機することができる。
【００５１】
SWARMは他の武器システムと同時に働くことができる。歩兵隊または海分隊によって送り出されるにしろ、SWARMは使命を高める為に小規模武器システムで働くことができるその上、SWARMはネットワーク内の他の大規模武器システムで密接して働くことができる。このような実例の中で、SWARMは特定の配置で大規模武器攻撃と共に調整されることにより補足される初期攻撃部隊と同じように、即時処理で偵察情報を迅速に供給できる。SWARMは、隊員の生産性を増加することにより進められた戦闘部隊を補充し、それによって戦力多重増強要員として行動する。SWARMは数代にわたって、競合する優位性を米国に提供する未来戦闘システムの敏速な決定的作戦上の構成によく統合する。
【００５２】
SWARMは、自充足の為、処理能力が他の進歩した武器システムの為に実質の有用品である時、戦闘の間、特に有益なサテライト処理能力の困難を除くことができる。その上、SWARMは中間信号により、多忙な戦域でもっと必要とされる通信再送信を供給する。
【００５３】
SWARMは、行動のローカル ルールを使用する環境相互作用を集中する簡潔な反応制御モデルに復帰することによって、厳密なコンピューティングと通信限定を含む資源抑制の広範囲内で機能する。SWARMモデルは、拡張可能で再設定可能な複合強力システムを表す。SWARMは、比較的に安く、それにもかかわらず、チップセットまた、ソフトウェア プログラミングを変更することにより再使用可能でアップグレードでき、リプログラマブルである。なぜなら、非常に順応性のあるSWARMは様々なサイズと設定可能の中で実行されるからである。特に、小規模SWARMは様々な内密な環境の為に使用される。MRVの旧式化は、新しいハードウェアを要求する為、ソフトウェアが高機能になると同時にだけ起こる。
【００５４】
SWARMを使用する自動化軍事行動の多数から成る心理学的な有利がある。例えば、簡潔に後続のSWARMまたは脅迫的なそれらの使用さえ見ることはそれ以上の交渉または停戦に拍車をかけることができる。それらの実際の使用は威嚇させる。一隊のSWARM部隊が、奇襲を引き起こす為に、極端に静寂である間、他のSWARM部隊は、敵部隊の不安レベルを増加する為に激しい音をたてるエアクラフトを計画的にまねることができる。要するに、SWARMの一つの機能は軍事教義の理論迅速な支配を促進することである。
【００５５】
SWARMは危険な戦闘の重労働を再び続けることにより危害な状態から人間を外す。その上、SWARMは音速の数倍で行くこのような能力は、人間の才能の限界の限度を越えることができる。追加的に、なぜならそれは危機に瀕した状況で人間より迅速に考えることができる完全にコンピューターを基礎としているからである。その結果、自動化モバイル機としてのSWARMは戦場で競合する有利点を与えることによって高速度及び精密度と共に、人間活動の境界を超越することができる。
【００５６】
巡航ミサイル及びレーザー誘導弾を実在することの一つの主要限界は、厳しい天候で制限されることである。しかし、SWARMは様々な天候状況の中で行動することができる。事実、SWARMはまさにそのとおり有利点として厳しい天候を利用することができる、なぜなら、これは意外なことだからである。大規模な爆弾及びミサイルの他の限界は、多数の実情の中でそれらの使用は、メスを利用するほうがもっと効果的な時に壊滅的打撃を利用することと同様である。
【００５７】
SWARMシステムの主要利点の一つは、その費用対効果である。SWARMは比較的に費用のかかる非競争武器システムの選択を抑えること、そして、このようにして、他の部分の蓄えでよりよく使われることができるお金を蓄えることを分隊に許可する。
【００５８】
将来の武器システムは、自動化使用の増加を含む。このような高度システムは高度な戦場武器解決を補充する。SWARMシステムは、将来の複合戦場武器システムで重要な役割を提供する。
【００５９】
現在の発明は多数の問題を解決する。SWARMシステムが解決する問題の幾つかの重要な部類がある。第一に、SWARMシステムは、自発的にまた、集団的に実行する自動化武器システムの実行可能適合を表す。このようなシステムは米国分隊の為に重要問題を解決する、なぜなら、SWARMモデルは非常に大規模武器システムと非常に小規模兵器システムの間で武器システムの中間範囲に適合することができるからである。
【００６０】
SWARM分隊は、自動化モバイル実在の集団調整なしで実行されない戦術利点の為に共に働くことができる。調整集団として働くことにより、SWARMは多面的及び多方面にわたる攻撃戦術の使用があるので、戦略利点を持つ。そのシステムは精密に環境を相互作用しているので、SWARMは非常に効果的に攻撃を正確にねらう。
【００６１】
現在の発明は、コンピューティング及び通信資源抑制を伴う多数の問題を解決する。融通性のあるコンピューティング資源を利用することにより、資源抑制の限界を克服する為に可能である。通信資源とともに、簡潔に、現在の発明は特に重要使命環境で帯域幅欠乏及び融通性の限界を克服するために、分散通信手順を利用する。
【００６２】
現在の発明は、よりいっそう重要なシステムの限界を克服するために高度な人工知能技術を利用する。現在の発明は、集団ロボット工学のために、純粋に集中された、または純粋に分散されたモデルの限界を克服するハイブリッド制御システムを利用する。その結果、私達もまた最大限にローカル相互作用を達成すると、いくつかの主要制御を維持する事により両世界の最善状態を実現させる。
【００６３】
先導者―随行者モデルは、行動制御に対しての限定集中接近を表す現在の発明の中で実行されるが、他のハイブリッド接近に勝っている。
【００６４】
自動化モバイルロボットの集合行動は現在の発明の中でよく実行される。集団及び再集団課程内で最も十分に示される。集団の戦闘適合は、変更環境で相互作用するとき、幾何学的集団及び自動化モバイルの再集合の為に、最適な集合地を表す。何百年も超えて発展される生物学上モデルを張り合わせ、超越するようにこの複合自己組織システムは、戦場活動をもっと最適に設計する。
【００６５】
この現在の発明は、大規模から小規模へと戦場選択の多様性を供給ハードウェア適合の広範囲を利用する。重要ロボットに対するこれらの解決法は、人工知能を分散され、武器挑戦は軍事行動の進歩に対して目新しく、複雑で重要である。
【発明を実施するための最良の形態】
【００６６】
現在の公表は、詳細に現在のシステムの主要概念を説明する。単独実施例に対してその発明を限定する事を意図とされない多数の実施例を持つ現在の発明。
【００６７】
現在の発明で統合されたそのシステム方法は、コンピューターのネットワークに対して適合されたソフトウェアプログラムコードを利用する事により、実行される。特にその現在の発明は、少なくて2機のモバイルロボット代行を含む複合ロボットシステム（MRS)を意味する。これらのロボット代行、モバイルロボット機（MRV)は、特定分隊適合に関連して様々な有用目的がある。そのMRVは、ロボット及びコンピューティングオペレーションを伴う特定の指示を遂行する為に、モバイルソフトウェア代行を含む複合ソフトウェアプログラムを使用する。そのソフトウェアの能力は、動きと意思決定を伴うMRV内で特定ロボット機能を活動させる。
【００６８】
現在の発明は、どのようにMRV団体がＭＲＳで実行するかを集中する。このような発明または、方法の集団として、分散ネットワークでモバイルロボットの団体の為にコンピューティングの範囲内で問題を解決する。そのシステムは、ターゲットを確認する事、及び効率的に敵の的を攻撃することと同様にこのような環境を作図すること、及び、MRV団体の使命を調整することで、特定軍事目標を達成する為に共同で働くMRV団体の為の目新しい方法を示す。そのシステムは、それぞれの主要モデルの限界を克服する為に、行動基礎制御機械装置と共に、中央階級的制御の最高の要素を組み合す集団ロボット制御の為にハイブリットモデルを用いる。現在の発明のひとつの重要な要素は、動力環境での機能としてのMRV団体の集合及び再集合である。動力戦闘環境で基礎を定める事、及び、ロボットの実在の団体を自動的に再組織するための能力は、高度な軍事行動能力の次の世代の開発のために極めて重要である。現在の発明は、この知識を向上させる。
【００６９】
全体として、そのシステムは、効率的に特定のターゲットを攻撃する為に分隊と呼ばれるMRVの小規模団体を利用しようとする。その分隊は、戦域までの移動の戦略を利用するMRVのもっと大規模なSWARMによって隊形される。一度特定使命が開発されると、MRVの分隊は、達成する特定目標の特定戦術目的の為に隊形される。分隊構成は、絶えず変更する。分隊の隊員が、それぞれの使命で必要に応じて絶えず変えられる間、分隊の幾何学上の組み立ては、幾つかのMRVが脱退すること、また他のものと交替させられることは、または補足することのために、その環境に対して継続的に適合する。
【００７０】
戦略上の段階で、SWARMの意思決定による重要モデルは、階級性である。この組織化された解決法があれば、それぞれの分隊は、リーダー及び多数の随行者、または部下がいる。部下からセンサーデータを収集する中央意思決定者として取り扱われるリーダーまたは先導MRVは、プログラムパラメーターに従ってそのデータを分析し、随行MRV に対して命令を出す。先導MRVは、使命目標を達成する為の最善の解決法を選択するために、訓練の様々な筋書をテストする方法を使用する。一度その使命が完了されると、その分隊はSWARMに帰還する。
【００７１】
戦場は、多くの危険があり非常に不確実である以来、限定されたコンピューティングと通信のような減少されたシステム能力の高い見込みがある。その結果、分隊段階上で、そのシステムは、その使命を達成する為に、最善のコンピューティングまたは、通信資源がまったくなく、実行する必要性がある。与えられたこの減少された能力で、分隊は、それらの環境と共に，また、お互いに直接的に相互作用することで、MRVに許可する行動の傾向に対して履行しない可能性がある。このようにして共通の目的を得る為に、生産的方法で複合システムとしての共同作業だが、それらは非常に限定されたコンピューティングと通信収容力限度を持つそれぞれの昆虫の中で自己組織の自然昆虫モデルを真似る。
【００７２】
たとえその現在の発明が、MRSを実行する為に必要な機械的過程の範囲を明細に述べていても、それもまた偵察、防御、戦術オペレーションを含む詳細な動力軍事適合の幾つかを述べている。その上、できるだけ効率的に、また、生産的に実行するために、現在の発明は、最善解決法の範囲を述べる。この詳細な説明は、それ故に、3つの部分、一般的機械とコンピューテーショナル構造及び機能、軍事適合、そして最善解決法に分割される。
【００７３】
一般的機械とコンピューテーショナル構造および機能
図1は、現在の複合ロボットシステム内でのハイブリッド制御構成の段階を説明する。その最初の段階は、特定中央（0175）及び反応制御システム（0180）を示す。第二段階は、中央プランニング制御の一般的段階（0165）及び行動基礎反応制御（0170）タイプを示す。これらの主要タイプは、増加される抽象的概念を用いる中央プランニング主要解決法及び、環境とともに増加される相互作用を許可する行動基礎主要解決法のロボット制御システム内で、2つの主要柱を表す。第三段階では、これらの2つの主要モデル分類は、2つの連合を許す中間層で調停される。
【００７４】
第4段階は、中央プランニングと行動基礎制御モデルの両方を組み合わせる幾つかの主要ハイブリッド制御システム（1）プランニング機能基礎（2）アドバイス調停（3）改作、（4）延期  を説明する。主要制御方法を結合するために、そのプランニング機能基礎解決法は、行動構成要素を決定する。それは主としてトップダウンモデルである。そのアドバイス調停解決法（0142）は、アドバイス順応性として中央プランニング機能にのっとるが、決断する為に、反応モデルを許す。それは主としてダウンアップモデルである。その改作モデル（0144）は、変更状態で継続的に反応を変更する為に、その中央プランニング制御基準を利用する。最後に、その延期モデルは、それが行動を決断するまで、その反応制御基準から情報を収集する事で最後の瞬間まで待機する為に最小の誓約解決法を利用する。
【００７５】
第5段階では、これらの主要ハイブリッド制御モデルの様々な結合（0130）が使用される。例としてロボットシステムは、特定状況を最大限に拡大する為に、ハイブリッド制御システムの一式を利用することが可能である。
【００７６】
第6段階は、ハイブリッド制御モデルの特定の結合の使用を示す。さいしょに、そのプランニングと改作モデルの結合（0110）は、その環境に対して継続的に改作する為その必要性と共に中央プランニング解決法の重要部分を結合する独特の解決法をもたらす。第二に、アドバイスを与えるそのモデルによってさらに調停されるこのモデルは、変更環境に基づいて、ロボット行動を改作する中央プランニング機能に対して分析を基礎とされる。第三に、その改作ハイブリッドモデルは、環境変化に対して反応を継続的に変更する重要部分変更を得る為に、延期解決法（0114）で結合されるが、最後の瞬間まで待機するように、最少の誓約方法でそのようにする。最後に、第三解決法は、アドバイス順応性モデル（0116）によって調停される第四モデル内で、そのプランニング解決法によって補足される。このモデルは、最も複雑な環境の中で利用される。
【００７７】
図1のレイヤー構造内で表されているように、これらのハイブリッド制御モデルの発展は、動力環境で使用されるモバイル複合ロボットシステムの複合社会行動に対してますます合わせられる。最も複雑な中で社会行動のための最大限度相互作用の面での相互作用環境と動力環境を結合した両方の中央プランニングの面を持つための必要性があるので、その現在の発明は、制御モデルの一式の中での幾つかの混合で、これらのモデルのすべての結合を使用する。
【００７８】
むしろそれは、集中制御モデルとして解釈されがちだが、この主要構成部分もまた、階級性である。それは、MRV内でのリーダーと多数の随行者の間での中央制御の為に組織されるシステムである。なぜならそれは大規模社会的MRSだからであり、分散ネットワーク過程モデルを用いる現在のシステムは、図2で説明される。センサーデータ（0220），コンピューテーション資源（0230）、データベースメモリー（0240）、コンピューテーション分析（0250）を割り当てる為のコンピューター資源の割り当ては、分散構造での異質システムの為にますます効率的に構成される。
【００７９】
その主要SWARMオペレーティングシステムの働きは、図3で説明される。そのハードウェアオペレーションが点検され（0310）、ソフトウェアがそのネットワーク内でMRVに積まれるあと、そのプログラムパラメーターは初期化され、戦略目標と主要使命は東に向けられる（0330）。MRVからのセンサーデータは、活動の進路（0340）を立てるためにその地形の初期図を供給し、そのSWARMは、その特定進路（0350）で使命を進行する。ターゲットは、SWARMセンサーか、外部センサーか、両方の結合かによって確認される（0360）。MRVの団体は、ターゲットを攻撃する為に選択され（0370）、その分隊は、そのとき実行される攻撃連続を実行する為に実際に構成される(0375)。分隊MRVセンサーは、ターゲットが打ち負かされるまで、または、その使命の終わり（0390）まで、その使命（0395）を継続する為の必要を表す攻撃の効果（0385）を報告し、後に分隊はSWARMに戻り、帰還する。
【００８０】
図4は、分隊を分裂させ、それによってその三機の遠く離れた右側のMRVを除外する矢印と黒いサークルで示した分隊上での軍事火力のような外部衝撃内で、分隊隊形（0410）の為の最初の安定形勢Aから無平衡の配置B（0420）への異なる平衡形勢を説明する。その最後の安定形勢Cで、存続している分隊員は、新平衡形勢（0430）により再組織する。それぞれの状況で、二重丸は、そのリーダーの印である。システム平衡と、複数構成と、MRV分隊の再構成は、のちの図で同様に論議される。この全般的概念図は、外部相互作用による調整されたシステムで、モバイルロボット代行の動力状勢を示す。
【００８１】
たとえMRVは、前進しターゲットを攻撃する為に図と計画を作成する為の外部センサーデータの使用を含むコーディネーションとターゲッティングに対して様々な解決法を用いても、図5は、MRVのSWARMによるそのコーディネーションとターゲッティングを説明する。MRVセンサーは、レーザーまたは赤外線センサー能力で移動ターゲット（0510）を追跡する為のネットワークとして働く。そのMRVは、敵が行動しているとき継続的にそのターゲット（0520）、典型的な敵配置を再フォーカスする。味方の戦闘員と無害な関係者は、知られている情報のデータベースでそのセンサーデータを相互参照されることにより、ターゲッティングから除外される。
【００８２】
MRVは、そのターゲットまでの距離とターゲット速度と誘導にについての情報を含むそのターゲット（0530）についてのデータ範囲を収集する。この情報は、SWARMまたは分隊ネットワーク内で複合MRVのセンサーから先導MRVに送られる。先導MRV は、特定ターゲット配置を確認し、そのターゲットを攻撃（0550）するためにMRVに命令する。MRVは、先導MRVから指示を受け取り、分隊内で組織し（0560）、ターゲット（0560）まで進行する。MRVが、距離情報に関してプログラムされて以来、どちらの方法が先導MRV によって最も効果的になる為に選択されても、それらはターゲットの場所（0580）で（それらの弾道と速度を計算する事によりターゲットの位置を予期するあと）または、ターゲット（0590）への劇的効果で爆発させることが可能である。そのターゲットはその時破壊される。
【００８３】
MRVの分隊は、特定使命を成し遂げる為に行動の進路を計算する事と、それからMRVに対するプログラムを供給する先導MRVと共に、先導MRV に対する部下供給情報を持つ事により共同に働く。図6では、MRV団体の計算が説明される。先導MRVにそれら自身の位置（0610）でのMRVデータを報告の後、敵のターゲット（0620）についてのMRVセンサーデータは、先導MRV に供給される。先導MRV環境図は、絶えず動力変化による理由で最新のものとされる（0630）。特に、MRVの第一部隊の先頭を誘導する事は、分隊（0640）内で先導MRVにセンサーデータを供給する。なぜなら、それらはその環境に対して最も近づきやすいからである。ターゲットに一番近いMRVは、ターゲットの距離、速度、誘導を測定し、先導MRV(0650)にそのターゲットを攻撃することをその一番近い特定のMRVに命令する。
【００８４】
ターゲット攻撃の命令をどのように定めるかという問題が、トラベリングセールスマン問題と呼ばれる最大限の問題に密接して関連される。例としてトラベリングセールスマンは分野分布状態で多数の顧客があり、訪問する為に最も効率的な手順を決断しなければならない。ひとつの手順は、朝が最善である可能性がある。なぜなら、他の手順は、特定顧客の為にもっとよい可能性があるのに対して高い交通量のためである。その問題は、そのセールスマンと他の適切な考慮に対しての利益を最大限に利用する手順をどのように開発するかである。この全般的最大問題は、SWARMシステムにより同じように分割される。特定使命を成し遂げる為に使用する最善の手順は何か？その答えはその使命の構成しだいである。なぜなら、異なった結果を決める異なった優先順位があるからである。図7と8は、この全般的問題を扱う。両方の図は、MRVとターゲットの両方とも、機動性があり、それゆえに両方とも動力かつ相互作用であるため、動力としてこのタイプの問題による解決を扱う。最後の12図もまた、最大の問題に対する解決を表す。
【００８５】
図7では、異なったMRV分隊は、異なった優先順位を持つ事を推測される（0710）。MRV分隊は、ターゲットと交戦すると、特定の将来に関するターゲットはMRVセンサーによって引用される様々な結果（0720）を表す。MRV分隊は、（1）その敷地での最初のターゲット（0740）か、（2）高い優先順位のあるターゲット（0760）か、（3）特定されたターゲット（0780）のどちらかに従って、それぞれの分隊（0730）の為に、優先順位で最も本質的ターゲットを攻撃する。その最初の状態で、MRV分隊の誘導する先頭で、そのMRVは、すぐにそのターゲット（0750）を攻撃する。第二の状態では、その首位のターゲットは最初に攻撃（0770）され、最後の状態で優先順位は、特定のターゲットの種類に対して利用される特定されたMRVそれによって定められる。選択の多様性と環境状況しだいで様々な可能最善な筋書と共にSWARM（及び分隊）の多数の可能構成がある。ここに示された模範は簡潔に具体的表現の方を好む。
【００８６】
図8は、隊形内で右から左に移動している間にそれらの位置と弾道の利用を最大限に拡大する事により、また、1から4の順序で、1と3と2と4を攻撃（0830）することにより、またできる限り効率的にそして補足的にそれらの資源を利用する為に探求する事により連続変化する中で異なったターゲットをどのようにMRVA（0810）とMRVP（0820）が攻撃するかを示す。
【００８７】
MRV内で中央制御と反応制御の結合を持つために様々な理由がある。戦術的に、情報収集の集中とモバイルロボット代行の団体の意思決定の能力は、あらゆる特定のロボットの限界を超えて即時処理で機械間での知識の範囲を伸ばす事と、集団活動の効果を増加する為に重要である。分割通信の使用とコンピューティング資源もまた、ますます効率的である。最後に、集中構成要素を持つ優位性は、そのロボット団体活動の結果の道徳的責任の為の合同役割を持つためにその必要性を伴う。図9〜14は、現在の発明で使用されるその集中階級性モデルの幾つかの基礎を記述する。
【００８８】
図9では、随行者部下とリーダーの階級モデルが記述される。そのリーダーは、複合コンピューテーション分析を実行することが有能であり、意思決定の能力がある（0910）。分隊レベルが、SWARMレベルの部分集合である以来、リーダーはそれぞれの分隊で有力がある。分隊リーダーは、SWARMリーダー（0920）の下の階級で存在する。分隊随行者が、分隊リーダーからそれらのプログラミング パラメーターを受け取る事と同じように、それぞれの分隊内でのリーダーは、SWARMリーダー（0930）からアドバイスを受け取る。このリーダーシップ階級構成は、二番目に高いレベルSWARMリーダー（1020と1030）の上で、分析とアドバイスの一番高いレベルを供給する一番高いレベルのSWARMリーダーに関して図10に木として説明される。同様にSWARMリーダーの二番目の高いレベルは、下位レベルのリーダー（1060と1070）に補給品命令を差し出す三番目に高いリーダー（1040と1050）に命令を供給する。これらの再開レベルリーダーは、特定使命のために小規模団体で分隊を分割する事から生じることが可能である。
【００８９】
分隊の先導MRVは、特定使命で多数の随行MRVと相互作用するので、使用された相互作用のこのシステムは非対称相互MRV交渉を伴う。図11では、この非対称交渉解決法は明瞭にされる。先導MRVは、空間位置と特定構造（1110）のためにその分隊構成を評価するのち、随行MRV部下はそのリーダー（1120）からの指示を要求する。先導MRVは、特定のターゲットで、戦術攻撃（1130）の構成について意思を決定し、それらの空間位置と特殊化（1140）次第で特定MRVに特定の指示を供給する。随行MRVは、先導MRV(1150)から特定指示を受け、それらの指名を成し遂げるために作動装置を生じさせる事と、必要な行動実行するそのプログラムコードを進行する事により、その指示（1160）を履行する為に進行する。
【００９０】
時折、リーダーMRVは、戦闘戦場模範から移転される。なぜなら、外部衝撃のため、または装備欠乏の為である。この場合、随行者MRVは、そのチームを誘導する為に、一種の戦場促進内で、先導MRVの状態に対して転換できなければならない。図12では、MRVリーダー代行過程が記述されている。もし、リーダーが打ち倒されたら、またはもし部下がリーダーのないことを信号で（1210）受け取ると、次のMRVは代行リーダー（1220）として示される。そのリーダーの切迫した失敗を探知する事で、有効な最新情報を含む最初の先導MRVのソフトウェアプログラムコードは、モバイルソフトウェア代行（1230）の方法によって外部データベース保管所に転送される。モバイルソフトウェア代行は下記の図34でさらに論議される。代行MRVリーダーが任命されるあと、記述されているように記憶されているその最新のMRVリーダーのプログラムコードは、新リーダー（1240）に転送され、代行先導MRVは、データを分析し、意思を決定し、指令を送る（1250）。コンピューターによる精巧なMRVの多数は、たとえ、たった小数が、リーダーとして活動的であっても、リーダーになる為に十分にMRVの多数を可能にする為にSWARM内で有効である。
【００９１】
コンピューテーション観点から、最も効率的なコンピューテーションを促進出来る中央ブラックボードは、その集中と中央制御モデルの階級面を実行する。図13は、中央ブラックボード構成を記述する。センサーデータは、MRV部下（1310）から先導MRV中央データベースに入力される。その分隊リーダーは、中央保管所（1320）でそのデータを組織し、初期プログラムパラメーターに従ってそのデータを組織し、初期プログラムパラメーターに従ってそのデータ（1330）を分析する。問題は定められ、解決の多数は、提供される。先導MRVの中央データベースは、問題に対して最善な解決法を評価し、部下（1350）に指示を送信し、部下は、特定されたターゲット（1360）を攻撃する。
【００９２】
図14は、中央ブラックボードでのSWARMの概念作用である。標高情報（1440）と速度情報が異なる概念作用部類で有効である間、それぞれのMRVの行動は、即時処理（1430）で追跡される。ターゲットは、同じように機動性があるとして表される。このようにして、一時的データをふくむ4D戦闘空間は、2Dの方法で表される事ができる。先導MRVの中央コンピューターは容易にそのターゲットの位置とその味方分隊員を追跡できる。その上、訓練は、MRVの組織とターゲットを活動させる事により簡潔に同様な方法で最善方法の選択の為に実行される事ができる。
【００９３】
リーダー交換に関して早い時期に支持されてから、外部コンピューテーション能力を持つ必要があるとき、時おり時間がある。SWARMの味方の相互ネットワーク過程能力での限界を超えて必要される外部コンピューテーション資源内で追加の機会がある。図15は、SWARMに関する外部コンピューテーション資源相互作用の過程を記述する。SWARM（1540）から、プログラムコードを含む信号は、サテライト（1510）に対して直接的に送られる。サテライト経由で送られるSWARMからの最新センサーデータは、中央コマンド設備（1530）で、そのコンピューター研究所に対して送られる。使命パラメータは、  継続的に最新データに基づいてコンピューター分析によって改善される。新プログラミングパラメータは、新しい分析または、行動の傾向の為の戦場SWARMに対する再送信の為に、サテライトに対して送信される。このようにして、実質的なコンピューテーション資源は、モバイルマイクロプロセッサーの限定された範囲を超えて離れることが可能であるそのSWARMに対して有効である。この資源の延長は、知能能力での目覚しい飛躍を提供できる。
【００９４】
データベースは、目的関係のデータベースに、データセットまたは、「オブジェクト」を保管、探求、組織する。図16は、MRVデータベース間の関係を説明する。MRVは、即時処理でセンサーデータ（1610）を受け取り、そのデータを使用する図（1620）を作成し、保管する先導MRV（1615）にそのデータを送信する。その図の複写コピーは、サテライト（1625）によって送信されるプログラムコード経由で中央コマンドデータベースに送られる。そのセンサーデータは、先導MRVデータベース（1630）に分類され、プログラム使命パラメータ（1635）と共にデータベースデータを比較することにより分析される。敵のターゲットは、データベースイマージセット（1640）とセンサーデータを比較することにより確認される。もし、そのセンサーデータがデータベースイマージセットと釣り合うなら、先導MRVは、敵（1645）を確認する。一度敵のターゲットが確認されたら、先導MRVは、敵（1650）を攻撃する為に、使命戦術（または、戦術結合）を選択する。先導MRVは、サテライト（1655）経由でその最新のプログラムコードのコピーを送ることにより、中央コマンドを最新のものとするために継続する。それから、先導MRVはモバイルソフトウェア代行（1660）を使用することによりMRVに対してその使命戦術選択を送信する。MRV部下は、ソフトウェア代行の信号を受け入れ、記憶装置にこのプログラムコードを処理する（1665）。MRVは、ソフトウェアプログラムコードを活動的にし、ターゲットを攻撃するために、最適条件ルートに対して行動するためにそれらを可能にする作動装置を活動的にする（1670）。MRVは、ターゲット（1677）を攻撃することを成功に導くオペレーション連鎖（1675）で交戦する。もし、MRVが使命で損失されたら、それらのプログラムコードは、自動的にコンピュータデータベース記憶装置（1680）から抹消される。
【００９５】
MRV内で、自主性の段階を持つことに対しての優位性がある。限定された自主性で実行するためにMRVを可能にすることにより、それらは、センサー情報収集と迅速に配置変更とともに目的物、特に機動性のある目的物に対して行動の間での時間を短縮することが可能である。行動基礎ロボットモデルの出現は、動力環境で集団ロボット機動性の為にますます、相互作用と強力な構成を促進する。行動基礎モデルは、相互作用または、不確定な環境で効果的行動を開発するための目的使用と同様に規定基礎戦略または目標基礎戦略を用いる。モバイル代行団体と共に、行動基礎ロボット構成の使用は、重要である、なぜなら、それは、即時処理でお互いにかつ環境と相互作用を効率的にするさまざまなロボット実在を許すからである。その技術は、変更戦場の即時処理相互作用に接近するにつれて、行動基礎モデルは、もっと適切になる。それゆえに、MRVの分隊は、共同で目標を成し遂げる事に向かってシステム行動を生産する行動を使用する。
【００９６】
行動の例は、障害を回避すること（また他のMRV）と敵配置を攻撃するためのMRVの組織された隊形を開発するMRV間での結合行動を含むロボットシステムにより使用される。動物行動学的模範は捕食動物を避けるために餌を探し回る蟻、鳥の群れ、野獣の群れ行動、魚の群れ行動のコーディネーションを含む。図17と18は、現在の発明で使用される行動基礎モデルを記述する。
【００９７】
図17では、分隊のスワーミング行動は、行動基礎コーディネーション（1710）を利用することにより、組織される。それぞれの分隊は、MRV間（1720）で相互作用の全くの行動基礎方法に対して分散される。これらの行動が相対的に真っ直ぐである以来、センサーデータと簡潔な相互作用生産と同じくらいコンピュータまたは、通信資源を使う必要がない。環境結果は、図18で特定される行動（1730）の規定に従ってMRV相互作用を刺激する。それぞれのMRVは、他のMRVとその環境（1740）に関する確かな方向で移動するそれぞれのロボットを引き起こす作動装置を活動的にすることにより環境刺激に対して反応し、他のMRV類似行動と結合されるとき、コーディネートされて現れる特定の方法で行動する。
【００９８】
複合ロボットシステムが人口知能（AI）の様々なレベルを使用することがよく定められている。AIは発生的のアルゴリズム、発生的プログラミング、生物学の進化に対する交差地点、突然変異、手当たり次第の繁殖機械装置類似物を使用することによる問題に対して最善の解決法をテストし、選択する他の進化的プログラミング技術を含む幾つかの主要形式を得る。AIを使用することによって、ロボットシステムは知能を張り合うこのようなMRSの為の一つの方法は、行動の規定を創作、テスト選択することである。行動のメタ ルールをそのように開発することにより、複合ロボットシステムは、ロボット集団を実行する第一レベル行動規定を開発することができる。
【００９９】
図18は、ロボット自動制御に対する行動基礎解決法の幾つかのローカル ルールとメタ ルールを明細に記す。センサーデータは、MRVから先導MRV（1810）に送信される後、その先導MRVは、その環境で状況を確認するメタ ルールを使用し、主要使命のような初期プログラム パラメーター（1820）に基づいた特定規定を構成する。それから、その先導MRVは、お互いにまた、その環境（1840）と相互作用する為にローカル ルールを使用するそのMRV部下（1830）に対して簡潔なルールを送信する。このような簡潔な規定の実例は、“一隊の中枢に向かって移動”、“仲間に衝突することを回避”、“リーダーに従う”を含む。その結合は群れ行動を現す基本的群れ原則である。他の例では、簡潔な“進路の規定”の役割は、間違いなしで大都市内で、運転作用を調整する多数の独立運転手の為に適合される。このようにして、AIは、実用的集団問題の解決方法に対して適用される。それにもかかわらず、行動基礎解決方法は、行動の簡潔規定を開発し、適用するために、比較的多少の理解力が要求することが可能である。
【０１００】
簡潔な行動“フロッキング”規定に加えて、MRVは、それらの活動を調整するために、“ドライビング規定”と同様の規定に従う。これらの規定のコンビネーションは、絶えない戦闘の優先度を要求する行動の複合を生産する。次に述べる攻撃での規定の適合の模範では、規定の使用を評価するために、環境結果を要求する多数の不慮の事故が、実在する。制御装置は、活動に対しての行動を解釈し、それらをするために何をしたらよいか、また、どのように団体を調整したらよいかの質問に答える。
（1）ターゲットAを最初に攻撃
（2）ターゲットBが有効でない限りターゲットAを攻撃
（3）味方存在が探知されない限り、順番にターゲットAとBを攻撃
（4）Aが、完全に無力にされる後にだけターゲットBを攻撃
（5）ただ、専門MRVが、攻撃で有効としても、ターゲットAを攻撃
（6）攻撃で同伴する為に二機またはそれ以上のMRVと共にだけターゲットを攻撃
【０１０１】
これらの規定の結合された適合とプランニング、コーディネーション、延期、障害物回避、相互作用、隊形構成と再構成のための他の規定は、変更環境に対しての適応する合理的行動の為に、首尾一貫したモデルを表す。さらに、そのシステムは職務を成し遂げるために、オペレーションの規定を相互作用起こすことが可能である。そのようにするために、先導MRVは、職務を確認し、分隊がこの目標を成し遂げることができるように、明瞭な規定を作成するために逆に働く。この接近は、SWARMシステムの順応性と効率性を最大限に拡大する。
【０１０２】
図19は、分隊の自動的に修正する機械装置を説明する。その形（1910）が示すように、MRVリーダー（1912）は、敵のターゲットに対して適合させる異例（1915）を探知するMRVセンサーからのデータを評価する。MRVリーダーは、近くのMRV   (1920) の分隊の隊形を整えることにより活動を初期設定する。全SWARMは、外部からの目的物についてのデータを供給し、先導MRVは、攻撃連鎖（1930）を開始する。分隊がSWARMから離れて移動するターゲットを攻撃するために組織されて以来、SWARMのMRVは、この分隊（1940）の不足を調節するために再分散する。 たとえ、分隊がターゲットを攻撃したとしても、ターゲットは機動性があるだけでなく、反撃をもする。分隊のMRVは、敵の発砲を逃れるが、敵の発砲はますます厳しくなる（1950）。SWARMは、打ち落とされるMRVを置き換えるその銃撃戦（1960）に対して、より多くの援軍を呼び入れる。敵の位置を攻撃している分隊はそのターゲット（1970）を除去する目的物を成し遂げるための最善な方法で効率的にその構成を再分散する戦術を利用する。この過程はターゲットが無力になるまで継続する（1930から1970の手段を繰り返すことによる）。自動的に修正する分隊機械装置は、相互作用の強度または、適合にしたがって資源を再命令することによりその環境に対する適合の隊形である。このようにして、分隊は、統合される構成単位として実行する。
【０１０３】
MRVは、分隊で関与するために的確であるためには完全に使用可能でなければならない。図20は、この自己徴候処理を記述する。MRVは、分隊で（2010）関与する能力があるか問われる。もしその能力がなければ、そのMRVは、準備を中止し、基地に帰還する（2020）。他方では、もし、実行活動（2030）の組織的検査リストの完了後、MRVが、完全に使用可能なら、それは、継続される使命で関与されることが可能である。一度MRVが使命を完了されると自己徴候機能はもう一度活動的になる（2040）。もし、MRVが完全に使用可能で継続するなら、それは、使命（2050）を継続することが可能である。もし、MRVが全く使用可能でないなら、新MRVは、それを置き換えるために要求（2060）される。
【０１０４】
使用可能な十分な資格のためのその必要性は、適切な電力供給の為のその必要性と同様する。MRV電力が低くなるとき（2110）、MRVは、電力が消耗し(2120)、“下ろされ”（2150）、自己破壊（2710）するか、その記憶装置(2160)を抹消後の収集の為に待機するかのどちらかである。ガス補給か、燃料電池再充電か取り換えの為に、発電所に移動するまでSWARMに残すそのMRVには電力再供給オプションもまたある。このようにしてそのMRVは、SWARMに戻り、その使命（2140）を継続する。図69は、戦闘背景での燃料補給過程を説明する。なぜならMRVは、自動化機械装置機であり、戦術使命の為に使用され、それらは有限電力供給だけを所持するからである。それは戦場で燃料補給または再電化されるMRVの為に複数使命で伴われる為、時折必然的になる。たとえ、MRVが再使用可能であるために設計されていても、最電力システムを築くことは、SWARM全体にわたる戦術実行に対して重要である。
【０１０５】
電力供給が限界されると、同じようにコンピューテーションと通信資源もまた制限される。MRS行動基礎モデルは、制御モデルより、さらに限定されたコンピューテーションと通信能力を要求するが、コンピューテーション資源は、そのSWARMシステムに対して重要な抑制である。図22では、コンピューテーション資源限定が実在するときのMRV行動の為の過程が記述される。もし、限定されたコンピューテーションのエピソードが生じるなら（2210）、資源抑制な、MRV（2220）間で通信の限定を作成する。このような状況の中で、MRVは、お互いに、また、その環境(2230)と相互作用するために、簡潔な行動基礎規定に対して履行しない、なぜなら、行動基礎解決法は、より少ないコンピューテーションを事実上要求するからである。SWARMシステムは、資源抑制と共に示される時、簡潔なオペレーショナルモードに対して履行しない。最小限度のコンピューテーションと通信資源と共に、MRVの分隊は、特に、それらが環境と相互作用しているとき、行動基礎モードで実行できる。しかしながら、もし、相互SWARMコンピューテーション資源が限定されるならそのSWARMは、オフサイトコンピュータセンターと通信を使用する事により、特に、複合分析と意思決定の為の外部コンピューテーション資源に対して履行しないことが可能である。図70と71が、再巡回通信と再配置資源の過程をそれぞれに記述する間、外部コンピューテーション資源は図15に記述される。また、図79と80は、効率的に最大限資源と情報抑制の過程を記述する。
【０１０６】
図23は、MRV相互通信の過程を説明する。あらゆるMRVは、コード複数チャンネルワイヤレス通信モデルを使用する事により即時処理（2310）でのSWARM内で、全ての他のMRVの位置と行動を追跡する。先導MRVは、それぞれのMRV（2320）に対して特にコード信号を送る事により、他のMRVと通信する。MRVは、それらの環境の中で目的物に立ち向かうとき、それらは、先導MRV（2330）にセンサーデータを送る。MRVが加えられ、SWARMから移転されて以来、増援軍MRVコードは、先導MRVに送信される為に、新MRVは、そのシステム（2340）に加えられる事ができる。分隊が主要SWARMから構成されてから、選択分隊内部通信は、直ちにMRV（2350）に接触する為に、特定コードを使用する事により先導MRV経由で他の分隊員に送られる。MRV間の通信の主要方法の一つは、モバイルソフトウェア代行コンピュータープログラムコード（2360）の利用である。モバイルソフトウェア代行を使用する事により、MRV初期プログラムパラメーターは、継続的に追加される。MRV間を無線で動くモバイルソフトウェア代行の使用を遂行することにより、そのSWARMシステムは、分散ネットワーク内で通信分割使用することが出来るだけでなく、また、精巧なコンピューター資源を使用することも出来る。使用するモバイルソフトウェア代行の再プログラムアビリティ能力もまた、自動的に通信システムを使用するそれ自身を再構成するためにそのシステムを許す。
【０１０７】
図24は、環境相互作用の過程とMRVモバイルネットワークの適合を示す。ハイブリット制御は、中央総合とSWARMシステムで使用される行動基礎制御システム情勢（2410）を表す。SWARMレベルでは、中央制御構成は、重要なものである、なぜなら、SWARMが実行する上で（2420）全般的戦略レベルだからである。このレベルでは、SWARMの全体にわたる計画コーディネーションは、リーダーMRVと、その部下との間の様々な分隊の中央組織とその階級と同様に構成される。これに反して、分隊レベルでは行動基礎構成が主要（2440）である、なぜなら、資源抑制（2450）だからであり、戦術と環境（2460）での相互作用を強調するからである。ますます重大な環境相互作用（2480）は、行動基礎モデルから利益を受ける最大即時処理結果を要求する。同様に直接環境相互作用（2470）は、行動基礎解決法から利益を受ける。その行動基礎モデルと共に、MRVは環境行動（2490）に対してより迅速に適合する。どうぞ、総合ハイブリッド制御システム適合の明瞭な全体わたる概要のための図1をご覧ください。
【０１０８】
環境結果は、図25でさらに説明される。その図が示すように、モバイルターゲットは、分隊MRVが移動するターゲットと相互作用（2520）する間に左から右へ（2510）移動している。たとえ、MRV1が幾つかの相互作用を持っていても、MRV3は発砲（2530）を増強する。その分隊は、激しい相互作用（2540）を探知し、そのMRVは、それから、確認し、釣り合った激しさで（2550）敵のターゲットを攻撃する。後の段階MRVは、早い攻撃の効果を強化（2560）し、必要であれば敵のターゲットに対して発砲を増す（2570）。
【０１０９】
SWARMで人工知能機械装置の使用があれば、分隊レベルで環境結果を実際に予期するそのSWARMレベルでの戦略を開発することと、環境刺激に対して反応するためのMRVの速度と順応性を改善する相互作用のための筋書きを開発することが可能である。この刺激活動予期過程の自動化は、分隊が改善された実行の為に使用する可能性があるSWARMレベルで、刺激の開発に対して導く。この予期過程を開発するために、経験から学ぶことと、特定の同じ様な実例で適合される可能性がある筋書きのデータベースを開発することは分隊の為に必要なことである。両方の中央制御と行動基礎制御面を結合するこれらの複雑な過程の使用は、純粋に行動基礎モデル、または、純粋に中央制御基礎モデルを通して優位性をSWARMシステムに与える。
【０１１０】
そのSWARMネットワークに対してのセンサー本質は、戦場でのSWARMのためにセンサー有効であるだけではない。図26は、どのように、サテライトセンサー情報がSWARMに供給されることができるかを説明する。サテライト（2610）が地形を視覚的に作図（2630）することができて以来、この戦場の場合（2650）、高度から、サテライトは、SWARM内の（2640）MRVに図を送信（2620）する。このようにして、MRVは、世界配置システムによって（2670）それぞれでき、この情報は、中央コマンドに送信される。先導MRVは、その図（2680）を次々に分析する中央コマンド（2675）にデータをすぐ送信することができる。外部図情報は、通常図データの為に、特に、とても実用的である。このような情報は、即時処理で迅速に変化することを企てるその図の詳細を更に高めるSWARMセンサーデータの為に典型的によい出発点である。SWARMネットワークの持前の起動性と分散特徴は、サテライトの固定敬称が供給できることに勝って、努力環境の精密な図をますます供給する。SWARMセンサーデータとともに内部センサーデータの結合は、より完全でそれゆえに実用的である即時処理での環境状況を供給する。その上、サテライト、相互MRVコーディネーション過程での最大精密度によって特定時間で原子時計とマイクロプロセッサ時計を同時に起こすことができる。
【０１１１】
そのSWARMネットワークもまた、図24で説明されているように通信接触面として使用されることができる。なぜなら、重大な時間での戦場上で限定帯域幅であるからである、それは、自動中継装置として行動するSWARMの為に必要であることが可能である。このような場合、陸上分隊（2715）は、サテライト（2710）に信号を再送信するSWARM（2720）内での先導MRVに通信信号を送信して、それから、中央コマンド（2730）に信号を再送信する。反対に、信号は、陸上分隊の送信の為にサテライトを経由して中央コマンドからSWARMに送られる。使用されるSWARM通信を要求する可能性のある限定範囲、または、損害した通信設備の障害のような緊急状態になることが可能である。
【０１１２】
図28は、モバイルセンサーネットワークとしてのSWARMの実行過程を示す。上記の図26で述べられているように、外部サテライトデータ入力を含むSWARMの為に複数センサー資料になることが可能である。それゆえに、SWARMの連接されたモバイルセンサー（2820）と外部センサー（2830）を含む総務（2810）のための複数センサー資料がある。そのSWARMが絶えず機動性のある分散ネットワークである以来、その幾何学的ネットワーク構成は、両方のプログラムパラメーターと環境相互作用に基づいて変化（2840）する。MRVは、中央コマンドにそのデータを再送信する先導MRVに様々な構成で活動しながら、即時処理でデータを送信する。センサーデータは、先導MRVと中央コマンド（2860）の両方によって分析される。なぜなら、SWARMは、より複数の先頭システムの一部になる可能性があるからであり、中央コマンド、他の武器システム（2870）とMRVを同時に動かすためのモバイルセンサーネットワークとしてのSWARMからの情報を使用することができるからである。
【０１１３】
しかしながら、SWARMがモバイルであり、それゆえに、データが絶えず変化し最新のものとされて以来、集団MRVセンサーデータは、継続的に、分析のための先導MRVと分析と再調査のための中央コマンドに送信される。なぜなら、SWARMがまさにそのとおりモバイルであり、MRVのネットワーク構成の辺境は、限定環境をアクセスするからである。SWARMは、その環境のほとんどの相互作用の部分でのそのセンサーに集中し、その環境に集中するために、その幾何学等高線を再構成する。複合センサーネットワークとしてのSWARMは、その環境のもっとも激しい部分に対して調整することにより、結果に反応し、適合する。変化する環境についての新センサー情報は、中央プランナーがそれを組み立てるように新SWARM使命の為に導くプログラムパラメーターの新しいセットを持ってくることが可能である。モバイルセンサーネットワークとしてのSWARMの使用は、下記の図32と33で記述される作図過程に関連し、図29から31で記述される操縦とネットワークモビリティに関連する。モバイルセンサーネットワークとしてのSWARMの使用は、偵察と監視機能に適合される。
【０１１４】
図29は、MRV団体のための、動力操縦の課程を記述する。サテライトが最初に戦域で（2910）SWARMを案内してから、分隊は特定使命の為に形成される（2915）。この時点にいたるまで、中央プランニング制御モデルは、以前まで戦場の位置までMRVを案内していた。MRVリーダーは、そのデータベース記憶装置（2920）内でその分隊MRVセンサーデータの流れを受信する。どのようにリーダーは、MRVを追跡し、ターゲットまで案内するのか？MRVリーダーは、MRVからデータセットを取り出し、そのデータベース内でのデータを分析する。それから、それは操縦するために、相対的比重を得れるように明るさが遠のくと共に遠近イメージを使用する蜂とほぼ同じくらい速く移動するもっと近い目的物を見分ける3Ｄ光学流れ図を構成する。複合MRVからのデータセットの範囲を持つことにより、その先導MRVは、たった一機のMRVが供給し、団体移動を調節する図を開発するよりもっと広範囲目的物を“見る”ことができる。なぜなら、MRVは堅実な行動の状態であるので、先導MRVは、目標物まで進行しながらグループを移動させるため、全運動のままで時間要因を含む4Ｄ図を構成する。
【０１１５】
複合MRVセンサーデータの流れの使用は、コンプレックスの開発でのマルチポイント参照と、障害物の回避を継続的方向改正を要求する可能性のある困難な地形（2950）を通してコーディネーションと分隊の行動を説明する詳細な空間図を供給する。先導MRVは、その最新分析とアニメーションに対応することでそれらの方向を改正するために、MRVに信号を送る。MRVは、その信号を受信し、調整する新しい方向まで行動するためにそれらの作動装置を生じさせる。それから、その分隊は、特定のターゲット（2960）を攻撃するため、または、監視情報を供給するためにその使命で進行する。その分隊がその使命を進行すると、新情報の発生は、団体操縦の連行のアニメーションを構成するために、最も最近のデータを絶えず処理する先導MRV内でフィードバックループを作り上げる。3Ｄと4Ｄ図を作成するために使用する光学流れ情報のこの進行の全面的使用は実際の行動を表すためと最善の活動方向のための筋書きのテストを示すために作り出す訓練の中で重要である。これらの進行は、上記の図13と14で記述された先導MRVの中央ブラックボード内で実行される。
【０１１６】
そのシステムのほかの具体化では、ＵＡＶ先導MRVは、結合されたMRV使命の部分としてMRVのほかの隊形を案内するために使用されることが出来る。戦闘間で、複合共同戦闘実行を監督し、調整するＡＷＡＣＳエアクラフトとして実行する先導ＵＡＶ内でのこのモデルは、戦略的優位を提供する。
【０１１７】
効率的に地形を作図するためにMRVによって用いられる創作模範の多様性がある。MRVが、縦列、らせん形、または、くさび形隊形（一段の先頭を先導）の幾つかを使用しても、使用される捜索模範は、地形と使命次第によって異なる。分隊は、捜索使命の関連した完全さを評価するために、見込み（はっきりしない）ロジックを使用する。しかしながら、それは、MRVの団体の使用がたった単独ロボットだけを使うことによってされるより広範囲でもっと効率的に、また、完全な作図過程を作り出すことが明瞭である。捜索アプローチが、その分隊が先導されるところを決断、光学流れ図と訓練アプローチはどのように分隊を操縦するかを決断する。これらのアプローチの両方は、進行をターゲッティングするために実用的である、なぜなら、特に、MRVは、それら自身でターゲットに目を向けることが出来る武器としてすぐに使用されることが出来るからである。捜索最新化の記述による図78をご覧ください。
【０１１８】
たとえ訓練、階級性および集中の使用がＭＲＳでの中央制御ロジックの優先順位を伴うとしても、行動基礎アプローチもまた、分隊レベルで使用させる。いくつかの場合では、このような障害物を回避するために方向を変える必要なとき行動基礎アプローチは、迅速即時処理状態で特に実用性がある。図29は、モバイルロボット機の組織を計画するために極めて実用性があるトップダウンアプローチを記述し、図30は、集中化アプローチと同時に動く団体モビリティの過程を記述する。
【０１１９】
MRVは、使命パラメーターを受信し、目的物の連続（3020）反射連動で連続して場所に送られてから、MRVは障害物（3030）としての不慮の事故を予期する。それらの探求で空間（3040）の接近した範囲について入力するMRVセンサーデータを使用することと、目的物（3050）を妨害することについて限定センサーデータを分析することにより、MRVが弾道上で継続できるように、MRVは、目的物を回避し、その辺りを手当たり次第に方向転換したり、方向改正を最小限にするために方向を（3060）変える。類似の点では、野獣の群れ、または魚の群れが捕食動物に直面するとき、その団体が、そのコース上で継続できるように直面することを避けるためにその干渉するものの周りを回って移動する。その団体は、以前に捕食動物を見たことがあるがゆえに、それらの可能な相互作用を予期する。MRVの団体は、使命を完了するための方法でそれを避けることにより、単純なアンタイエアクラフトの八方を避けるために共同で働くことが出来る。図4もまた、この再団体進行の変化した平衡状態を説明する。
【０１２０】
実行の順応性を最大限に拡大する為に、行動するMRVの為の一つの方法は、様々な行動を使用する事である。図31は、断続の使用とMRV時間外の様々な行動を示す。分隊が最初に集結地での位置（3110）で移動後、分隊は、攻撃で（3130）必要とされるまでの一時間かそこら（3120）の間待機する可能性がある。しばらくたって、分隊は、再構成（3140）し、再攻撃する可能性がある。これらの断続行動の重要性は、SWARMが変化の順応性と予測不可能な点から利益を得る事である。MRVは、オープンスペースで迅速に、都市またはジャングルエリアで、低速に行動する可能性があるが、実行の様々なスピードの使用は、明確な戦術行動を提供する。それもまた、速度を変えることで敵の発砲を逃れたり、避けたりする中で実用的であり、ターゲットが無力にされるまで新しい方向付けがされる。絶えず攻勢するモードの中でのSWARMの使用は、行動の様々な速度の使用を要求する。例として、MRVが実行に移す前に、MRVは、それ以上の情報を待つ必要、または、情報を分析する為に時間をかける必要が可能である。それらが高い動力学で迅速は環境変化内で実行して以来、その時間遅延は、特に、適される。ターゲットにすぐに行動しないで手間取る、あるいは、惑わす戦術使用を実行する順応性は、特定使命に対して危急である可能性がある。MRVは、目標を達成する為に、中止、待機そして速度を調整するか、方向を変更する可能性がある。様々な行動の使用と断続行動は、それゆえに、使命の上首尾の簡潔のために危急である可能性がある。
【０１２１】
MRVは例によってこれらのMRVタイプのUAVとUUVとUGVとUHV(記述のために図68をご覧ください)の4つのクラスに分割される。UHV（ホーバークラフト）が多方面にわたる間、UAV（ヘリコプターのような）とUUV(潜水艦のような)は、全方向性である。これらのMRVタイプは、戦術使命要求に従って、それらの速度と方角を変えることができる。共同して、変動性行動を使用する多方面にわたるMRVの団体移動は、首尾一貫し予期される方法で進行するこれらを超えて、ますます、手ごわい部隊を表す。
【０１２２】
図32と33は、MRSハイブリッド制御構成でのMRVによって使用されるマッピング過程を説明する。図32は、どのように部分図と継続マッピング過程が実行するか示す。MRVは、特定の敵対する活動範囲（3210）のセンサー範囲内に対して移動し、接近した地形の（3220）初期図を開発する先導MRV（3215）にセンサーデータを送る。環境との接触面に対してそのSWARM（または、分隊）の戦闘を先導する為の一時的進行は、瞬間連続を通じて生じる。この時間経過の連続のように、その他の情報は、その環境に接近をもたらすもっと優れたMRVセンサーとして、また、増加された情報を得る先導する戦闘MRVセンサーの実在として有効に作成される。その環境について得る情報の進行の初期段階で、その図の初期パラメーターが先導MRVマッピングシステム（3220）によって明確にされる後、部分図だけが特定の限定されたデータセット（3230）を組織する為に可能である。しかしながら、空間の影響を受けた領域の周囲で継続的な再配置によって特に有効に作成される正確に増やすデータの重要性を増やすように、完了図はますます、緊急で新しいデータ（3250）から最新なものとされる。 MRVネットワークに対するセンサーデータ内部に加えて、外部センサーデータとサテライトデータもまた、ますます親密で現在のマッピング（3260）を供給するSWARM図に適合される。図は、全ての根源からの新データによって、継続的に最新なものとされ、新鮮にされる。このマッピングデータは、複合動力環境で知的に行動するSWARMの能力に対して危急である。なぜなら、正確に、戦場環境は変化しており、サテライトが絶えず供給できないSWARMからの最新なマッピング情報有効のために力強い必要性があるからである。
【０１２３】
それでもやはり、サテライトデータはしばしば、マッピング過程での最新の段階できわめて重要になる。しかしながら、サテライトデータセットは、きわめて重要な情報を抑制する事ができる単独限定トップダウン相対的比重と同様に継続的なイメージを供給する無能によって制限される。それであるから、サテライト原料の限定に勝る正確さで、適当な時期に洗練された形象を得る方法を確認する事は必要である。図33は、3Dマッピング位相数学を得るSWARM使用の過程を説明する。MRVセンサーデータは、サテライトデータマッピング情報（3310）と同時に動かされる。MRVセンサーデータは、サテライトセンサーデータ（3320）に加えられ、新しい図は、加えられたセンサーデータ（3330）と共に作成される。MRVは効率的な3Dマッピング（3340）を作り出す為に使用される情報を得る捜索模範（図29で記述される）の多様性の一つを使用する。
【０１２４】
MRVが測地学の空間構成で実行して以来、お互いからのそれらの距離は、異なった相対的比重を提供する。これらの変化する相対的比重は、同時に起こり、どの単独MRVの限界2D見解に勝る首尾一貫した見解で次第に変わる。集団センサーデータを得るMRVの能力を最大限に拡大する特定捜索模範を使用する事により、SWARMの実行による開発訓練の為に実用的である3Dマッピング情報を得る為に、それらの活動とセンサーデータセットを調整する事は可能である。（多様な幾何学構成の記述の為の図73と74と同じように最善な捜索模範の記述の為の図78をご覧ください。）その上、MRVは動力環境で時間間隔使命の為に特に、時間間隔3D図（3350）を最大限に強化する為に捜索模範を適合される。MRVの物質的幾何学構成が変化されると、新しい図は作成され、新しいセンサーデータなどを加える。正味結果は、継続的に最新のセンサーデータが延期アプローチから利益を受ける事と、簡潔なサテライトイメージより、もっと頑丈で実用的である詳細な等高線（3360）とともに、複合図を築くことである。効果的になるSWARMのために順序正しく、彼らが見る事ができ、できる限りある意味で最適な時間に情報を準備する事ができなければならない。
【０１２５】
ソフトウェア代行は、特定機能を実行するために、コンピュータからコンピュータに独立的に移転するソフトウェアプログラム行動である。モバイルソフトウェア代行は、SWARM内で実用的である。なぜなら、それは、複合使命内のMRV進行として最新のものとされる所期プログラムパラメーターを許すからである。モバイルソフトウェア代行は、集団行動と使命成果を影響する危急なプログラミング情報と決断を供給するために、無線で中央コマンドからMRV（とサテライト）に送信され、また中央コマンドに戻る、また、先導MRVから部下に送信され、また先導MRVに戻る。
【０１２６】
モバイルソフトウェア代行の使用は、図34で記述される。使命パラメーターは、ソフトウェア代行（3410）の形成で中央制御からサテライトに送られ、それから先導MRV（3420）に再送信される。それから、ソフトウェア代行は、先導MRVから部下（3430）にデータと行動移転する。SWARMプログラムパラメーターは、モバイルソフトウェア代行（3440）によって表される最も最近のプログラム行動によって最新物とされる。後続のソフトウェア代行の影響は、独立した代行がMRVプログラム行動（3450）を再組織することである。MRVでのソフトウェア構成を変換することにより、その使命パラメータは、変化され、MRVが、新機能を実行することと使命を成し遂げるためによく適される進行性で組織することによって新しい行動を採用する。一度、新ソフトウェア行動が活動化されると、特定ハードウェア機能は、実行される（3460）。この新しいモバイルソフトウェア代行を受け入れることの過程とデータは、必要な度ごとに繰り返す。モビリティとともに送信されるソフトウェア代行を使用することにより、MRVは飛行上で適合することができる。
【０１２７】
SWARMの重要な状勢の一つは、独自構成で集合するためと、それらの使命を達成するためにその環境に反応する中で必要なかぎりそれらの隊形を再構成するMRVのための能力である。図35から42までは重要な集団（と再集団）過程が記述する。（幾何学集団最適化問題に対する解決の批評のための図73と74もまた、ご覧ください。）
【０１２８】
図35は、どのようにSWARMが分隊で初期に形成するMRVによって集合されるか示す。前方MRVがデータ（3510）を探し回る後、センサーデータは、データが分析され、攻撃のための意思が決定されるところで部下から（3510）先導MRVに送られる。その先導MRVは、それから、特定MRVによる攻撃の為に特定の命令を出す。先導MRVは、MRVを特定使命（3520）に“招く”。使命に関与するMRV部下は、重複利害関係と共に、共通目標を分割する。MRVは、共通利害関係と共に分隊を形成する（3525）。分隊は、MRVの独自の空間位置、または、それらの差異を示す特殊性（3530）に基づいて形成される可能性がある。正確な空間構成が分隊のサイズとMRVの特殊化と同じように、ターゲット命令と環境相互作用の厳しさのような分隊優勢順位（3535）次第であるが、分隊は、特定幾何学構成を組み立てることによって、MRVの集団に集合される。
【０１２９】
空間的に組織された分隊もまた一時的に活動的である以来、環境に対しての反応は、MRV活動と反動を促進する。特定の敵のターゲットはSWARMを攻撃すると、個々の分隊は、ターゲット（3545）を攻撃するために共通利害関係MRVから形成される。センサー入力が、反響変化環境を変えるので、また、使命目標が変わるので、先導MRVは、データを分析し、分隊（3550）の構成について意思を決定する。残存MRVがそれ以上の攻撃連鎖の為に分隊に再合同しながら、分隊は特定ターゲット（3555）を攻撃する。一度、使命が完了されると、残存分隊メンバーはSWARM（3565）に再合同する。図73もまた、MRVの団体のための最善な幾何学構成を記述する。
【０１３０】
集団過程の初期段階は、主要分隊隊形構成の多様化の一つの中に組織化MRVを伴う。これらの分隊は、縦隊、横隊、くさび型分隊、ひし形分隊、測地学の球状分隊、測地学のくさび型分隊を含み、それは、異なった主要な使用の為に最大限に利用される。これらの主要分隊構成の変化と結合もまた、使用されることが可能である。
【０１３１】
図36では、分隊組織が環境に対するSWARM反応に関して更に詳しく述べられる。環境が増加されたフィードバックたとえば、MRVセンサー入力（3610）の強度または、数を提供するにつれ、センサーデータは先導MRV（3620）に供給される。先導MRVは、分隊の隊形のきっかけになる前に、環境フィードバックの概略に達せられる特定の出発点の為に待機する。MRVの再少数は、上首尾にターゲット（3640）攻撃の使命を達成するために分隊内で組織される。一番接近した、または、最も特定されたMRVは、分隊に加わるために選ばれる。特定された構成（3660）内で実際に形成する分隊の過程に対する選ばれたMRVの変わり目。その分隊は、存命された分隊MRVリーダー（3670）によって先導され、分隊は、使命を（3680）完了するために進行する。
【０１３２】
MRV意思決定過程は、図38で記述される。初期使命プログラムパラメーターは、SWARMシステムを初期化するためにMRV（3710）に最初に送信される。フィードバックを比較した場合の環境強度、構成、数は、MRVセンサーシステムに入力される、それは、先導MRV（3720）に送信される。センサーデータは、先導MRVによって重要性が加えられ、フィードバックの強度に従って重要性の優先順位によって評価される。センサーデータは、使命パラメータ（3740）とデータセットを比較することにより、先導MRVによって更に解釈され、それから先導MRVは、使命目標（3750）に応じるために様々な可能な訓練を評価する。訓練は、使命を（3760）達成するために最も効率的な方法として可能な筋書きの範囲内で、データを表すことにより、有効な情報を使用するテストがされる。最善な訓練は、初期パラメータ（3770）と共にテストされた訓練間での比較によって選択される。もし、訓練の中から、選択する最善訓練の新方法が、モバイルソフトウェア代行、（3770）を使用する中央コマンドから先導MRV（サテライトを通して）に送られると、その時、最善訓練選択過程は、新情報、または、プログラムパラメーターによって改善される。先導MRVは、MRV（3780）に選択された構成を送信し、そして、分隊は成功する訓練（3785）にしたがってそれぞれの使命のための最善幾何学構成で形成される。最善な訓練の構成記述のための図72もまた、ご覧ください。
【０１３３】
一度、意思が決定されると、どのように職務を実際に、達成するかを決断する先導MRVの為の一つの方法は、目標を確認し、それから、特定の計画を開発する為に後ろから計画を立てる。その使命は、一続きの職務に分割され、おのおの職務は、特定の指示がある。この目標を決断する単独ロボットと、それらを達成する必要とされる関連した職務の為の例えは、ケーキ職人である。ケーキの一焼きを完了する一般的な目標は、特定の時間で作業を完了する為に、その部分をどのように完了するかを理解する事である。しかしながら、料理長(先導MRV)は、即時処理での特定命令で、利用者で満員のレストランを満足させる全体にわたる仕事のそれらの部分を完了する為に様々なシェフを組織する事により、食事の組み多面をうまく組み入れるので、そのモデルは、MRVの団体を拡大する。その先導MRVは、MRVを組織する事により特定活動を達成する最善な方法を計算する為に、兵站過程を使用しなければならない。先導MRVは、他のMRVの配置、敵のターゲット、全体にわたる地形の見取り図を、その位置を攻撃の為のMRVのタイミングを計算し、ターゲットへの攻撃過程を調整しなければならない。
【０１３４】
図38は、オクトパスの例えによって分隊行動の動力を示す。オクトパスが多数の足と一つの中央過程センター(脳)があるので、それは様々な構成でその足が動く事ができる。餌の為に狩をするとき、それは、その餌食を攻撃することにより捕食動物として行動する。説明図A（3810）では、先導MRVは、二重丸で印され、それは、他のMRVを指揮する。しかし、説明図B（3830）では、MRVの幾何学構成は変化している。「オクトパスの例の場合では、逃げる事ができないように、その獲物を罠にかける為に、、足が延長している。」MRV分隊は、コーディネートされたやり方でその環境を相互作用することにより、ワイヤレスオクトパスのように行動する。最後に、説明図C（3850）では、オクトパスの足がもう一度、再形勢する。簡単に、MRVの分隊は、そのターゲットを上手く攻撃する為に再組織する。
【０１３５】
生物学と動物行動学の例えの使用は、特に、動物行動に関して例を挙げるために、ロボット研究内で豊富である。その例は、単独動物に関して私達が記述したばかりである。蟻、蜂、魚、鳥、オオカミ、野獣の全ては、様々な適合でとても実用的になる可能性があるロボット行動と同様である実例の行動を示す為に使用される。いくつかの生物学の例は、狩りをするために足の働きをコーディネートする複数足のオクトパスの行動のような単独動物に集中するのに対して、他の重要な生物学部類は、集団行動に集中する。例えば、蟻団体の組織的働きは、計算的にどのように制限された昆虫が知性的集団として一緒に働く事ができるかと言う中で興味津々の研究課題である。蜂の群れに関して同様に言う事ができる。ロボット工学文学の研究は、昆虫や動物の行動を理解し、まねるために探求する部分を避け、敵の環境で生き残る事ができる複数自己組織システムを開発する為に何億年以上にわたって進化されている。
【０１３６】
生物工学は、生物学的に、影響された動力ロボット工学の意味である。それは、動物をまねる可能性のある特定ロボット本質を開発する為にU.S.分隊によって、または、最小限度効果で高海流または、強風のような敵対する状況で生き残る為に昆虫によって開発された。生物学の多数例、または、動物行動システムは、集団として共に働く昆虫または、動物の団体を伴うので、隔離されたロボットよりもむしろ、団体の背景で行動の生物学的に影響されたモデルの動力を記述するMRVをデザインする方が重要である。
【０１３７】
図39は、集団生体工学として使用されるSWARMの例えを説明する。ある意味では、全体のSWARMシステムとその方法は、このアプローチを具体的に表現する。SWARMは、偽装して（3920）環境に混合する為に鳥の群れ、魚の群れ、動物の群集（3910）として仮装されることが可能である。  なぜなら、それらは仮装されるからであり、特定分隊のようなSWARM内の多数のMRVは、偽造された同業者と比べて活動機能（3930）を実行するからである。これらのMRVの団体は、戦場で生物学団体（3940）をまねる為に集団行動を使用する。様々な行動は、集団的、生物学的に影響された行動をまねるSWARMによって使用されることが出来る。この例は、図59で説明され、それは、ウルフパック動力を記述する。この例えが、戦術状況に最も適用されても、集団的生物学行動をまねることにより、使用するSWARMの戦術行動と同じように他の戦略上の例がある。
【０１３８】
図35から37の全般的集団過程、再団体、再団体課程は、図40で記述される。SWARMが特定使命（4010）のために分隊に分割する後、分隊隊形は、安定平衡にある（4015）。しかしながら環境相互作用は、初期の分隊構成（4020）を変更するので、SWARMは、変更模範（4025）に一致する様々な模範内で展開する。専門家MRVは、初期と一致する特定の新分隊に引き入れられ、新団体（4035）内で、使命パラメーターと（4030）分隊再構成を適合される。援軍、残存兵（残りの者）、または、専門家MRVは、新分隊（4040）に受け入れられる。しかしながら、この時までに第一分隊構成は、初期攻撃とそれらの効果によって明らかに変化し、MRVの階級を低減している。新分隊構成は、新攻撃または、変更ターゲットの使命（4045）を順応し、最集団MRV部下は、実行（4050）されるために特定の新使命を可能にする。分隊は、最新の使命パラメーター（4055）を調節するために、新幾何学構成に組み直す。分隊は、それから、分析とデータの書き込み（4060）に基づいて変化するそれ以上の環境を予期し、それは、新使命（4065）を完了するために、動力幾何学的位置で絶えず再構成する分隊を促進する。専門家MRVとして続くこの過程は、新たに組織された使命を完了する新たに組織された分隊内で、組まれる。一度、使命が完了されると、分隊はSWARM（4070）と再合同されることが可能である。図74は、動力幾何学的再構成過程による最善を記述する。
【０１３９】
現在のシステムで総合ハイブリッド制御システム使用の優位性の一つは、極端に効率的で融通なモデルを作り出すために、総合アプローチが敵の次の行動の予期と共に、迅速な環境相互作用能力によって行動基礎アプローチを結合することである。しかしながら、敵の行動を予期することが出来るように、相互作用を通して第一に敵と経験を持つことが必要である。それゆえに追加攻撃による建て直し分隊構成の再集団過程は、行動基礎制御アプローチと中央制御の結合を伴う。使命が最初の攻撃の後に、めったに完了されないので、再集合過程はSWARMシステムに対して危急である。
【０１４０】
その上、複数分隊は、共通使命のために、分隊の異なる種類（または、異なる専門家MRV）を組織する先導MRVを使用することによりSWARMレベルでコーディネートされることができる。この方法で共に働く分隊のコーディネーションは、複合使命が完了されるMRVの混合したタイプでさえ、主として再集団を通じているので、最集団過程の面で重要である。
【０１４１】
図41は、どのように分隊（4110）が弱められた（4120）二機のMRVを所持するのか説明する。しかしながら、援軍は、それ以上の使命のために分隊を再び構成するために供給される（4130）。多数のMRVは、特に、非妥協的ターゲットを負かすために必要であれば加えられる可能性がある。時間外の変化平衡に関する分隊の変更構成の類似記述のための図4もまた、ご覧ください。
【０１４２】
図42は、MRV団体の問題解決の過程を記述する。分隊はその環境と相互作用し、解決（4210）を探求する最善な方法を見つけ出すために必要な問題がある。MRVからのセンサーデータは、先導MRV（4220）による評価のために、収集、比較、重視、分類される。先導MRVは、問題（4230）を解決するために可能性のあるアルゴリズムを起こし、それによって、最善な選択のためにテストされた訓練と同じくらいそのプログラムパラメーター（4240）と環境のセンサーデータを分析することから取り出した評価された情報と比較することにより可能性のある解決策が生じる。先導MRVは、解決策の優先度を選択し、最善な解決策（4250）を選択する。しかし、環境入力変化しているとき、可能性のある最善な解決策も同じように変化（4260）する。それから新情報を手に入れ解釈する為に続くフィードバックループが現れる。それは、その使命が終了するまで、順々に、最善な解決策の選択に影響する。この過程は、SWARMハイブリッド制御システムに固有の延期制御階級適合を説明する。図37もまた、意思決定を記述し、図72は、成功した模擬訓練の決断力を記述する。
【０１４３】
分隊適合
その先の図が複合システムで全般SWARM方法と組織技術を表すのに対して、次に述べる図の多数は、特定の適合を表す。図43から46までは、特定SWARM機能を示し、図56から58までは、どのようにSWARMが構成侵入で使用されるかを示し、図61から66までは、SWARM総合または、他の武器システムとの相互作用を伴う複合行動を示す。
【０１４４】
攻撃、防御、不偏不党を含む、SWARM機能の幾つかの主要タイプがある。図43は、監視と偵察の不偏不党SWARM機能を記述する。SWARMが分隊（4310）を構成する後、分隊は分散モバイルセンサーネットワーク（4320）として実行する。（モバイルセンサーネットワークの記述のために図28をご覧ください。）分隊MRVはセンサーデータ（4330）を収集し、それから移動（4350）の効率的マッピング模範に従って地形（4340）を作図する。（マッピング過程は、図32と33で記述されるのに対して最善な捜索模範は図78に記述する。）地形のマッピングデータは、先導MRVに送信され、複写の情報は、中央コマンドに送信される（4360）。センサーデータを収集する為にMRVが継続するようにその過程は継続する。これらの通常段階を繰り返すことにより、MRV分隊は、偵察使命と監視使命を実行する可能性がある。最も活動的SWARM機能は、この守勢の方法での収集される情報で、収集、分析、解釈、判断、行動する必要性を伴う。
【０１４５】
図44は、防御SWARM機能の実行を記述する。防御背景では、分隊が最初に、特定位置（4410）の周辺部を守る為に不偏不党モード内で実行する。分隊は、環境と相互作用（4420）し、MRVは、ターゲッティング（4430）の為に敵の配置を確認する。分隊内でのMRVは、高頻度の敵妨害（4440）を調査し、探知し、敵行動（4445）を分析し敵行動（4450）を予期する。その敵はMRVの（または、他の味方）位置（4455）を攻撃する。敵攻撃（4460）の回避の後、MRVは、防御（または不偏不党）モードから攻勢モード（4470）に移動する。MRVは、特定の敵の配置（4480）を攻撃する。敵が応答しながら分隊を攻撃することを継続しているので、分隊MRVは、敵の位置を攻撃しながら敵の発砲を避けることを継続する。その交戦は、敵が無力になるまで継続する。
【０１４６】
図45は、攻勢SWARM機能のリストである。これらの攻勢機能は、除去、ターゲッティング、軍送、兵器弾楽発砲外部爆弾（ロケット、ミサイル、地雷、または、爆弾）、燃料補給を含む。その上、MRVは、電子装置を無能にする麻酔ガス、感電、音響不能、電磁気パルスを使用することにより非致命的戦闘の為に使用される能力がある。これらの適合は、下記の図47から53まで、56から58まで、また、61から66までの中に記述された戦術の筋書きの多様性内で使用される。
【０１４７】
SWARMシステムの一つの興味深い適合は、図46で記述された不偏不覚状態から活動状態に転換する知的地雷としてのMRVを使用する。この重要な機能は、水中と同じように空中や陸上でとても実用的になることができる。分隊内のMRVは、港の周りの近海のような特定の地域（4610）を巡回する。MRVは、限定地域の範囲を最大限に拡大する一致した方法で不動または移動する可能性がある。MRVは、センサー範囲（4620）のそれらの区域内での敵の行動を探知し、活動状態に転換し、活動分隊（4630）内で構成する。MRVは、敵（4640）を攻撃する。上首尾の攻撃後、MRVは、巡回状態に戻り（4650）、その過程の最初の不偏不覚状態に戻り進行する可能性がある、もしくは、MRVは、使命完了後（4660）、SWARMに再加入する。戦艦または、潜水艦に対する海上環境内での地雷（または爆雷）の共通使用にもかかわらず、このモデルもまた、空挺ターゲット攻撃での使用のために特定空間構成で徘徊する空中機雷の為と同様に偽装したUHV使用による地雷のために使用される。下記の図61でのUUVの論説もまたご覧ください。
【０１４８】
図47は分隊によって（4710）ターゲット（4740）への簡単な一方的戦術攻撃を説明する。
【０１４９】
図48は、分隊A（4830）とB（4850）を構成するSWARM（4810）が次々にターゲット（4870）の裏をかき、攻撃することを説明する。
【０１５０】
図49は、どのようにSWARMがUHVとUAV使用の強化されたターゲットの沿海襲撃で海辺を攻撃するかを説明する。この戦術モデルでは、三戦艦が強化された敵のターゲットX、Y、Z（4910）を攻撃する為に海辺（4930）を超えて移動する12分隊内で、MRVのSWARMを送り出す。
【０１５１】
図50は、SWARMシステム使用の動力の例を説明する。この例は、SWARM（5060）に重要な情報を入手する為に、ターゲットX（5060）を攻撃することにより犠牲される2機MRV  A（5030）とB（5020）内での作戦を記述する。犠牲されたMRVは、他のMRV（5040 と5050のそれぞれに）に無線でセンサーデータを送信し、それから、それは、先導MRVによる評価の為にSWARMに情報を供給する。犠牲されたMRVからSWARMに送信された情報は、正確な敵の位置状態、軍備状態、準備状態が可能であり、それは効果的攻撃を開始するために敵の強さと弱点を分析するSWARMの為に必要とされる。的確に敵動力、戦術、戦略を解釈する事は、評価を高める為に重要である。MRV内での犠牲は、戦術利益を成し遂げるSWARM内で生じる。
【０１５２】
図51は、再団体の複数隊員の過程でのSWARMを説明する。この例では、敵のターゲットX（5110）に対しての分隊A（5120）と分隊B（5130）による攻撃の第一弾は、分隊内で幾つかのMRVに損害が生じる。分隊は、ターゲット（5160と5170それぞれに）に対する第二弾攻撃の為に再集合し、最後に、ターゲット(5160と5170それぞれに)に対する第3弾攻撃の為にもう一度再集合する。分隊行動は、SWARMレベルでコーディネートされる。
【０１５３】
図52は、どのようにMRV分隊が予期し、機動性のある敵を攻撃するか説明する。A、B、C（5120、5260、5280のそれぞれに）として、ここに示されたMRVの三分隊は、モバイル敵のターゲットX、Y、Z（5220、5250、5290のそれぞれに）の弾道を予期する。敵に対抗する為に、可能性がある位置を予期しており、効率的に迅速な手段を計算されているので、モバイル敵のターゲットが新しい位置(5230、5240、5270のそれぞれに)に移動するとき、分隊は最新の配置で敵のターゲットを攻撃する。機動性ある敵が実行する為に大概、予期されることができる先導MRVの蓋然的な筋書による分析を伴う。これらの予想と筋書オプションは、分隊を先導する先導MRVによって使用されるシュミレーションの論理で集合される。
【０１５４】
抵抗しない敵と戦うことを望むことは実現不可能であるが、図53は、回避と共に複合相互作用を伴うMRV動力と先回り情報を使用することにより複合時間で攻撃、再構成、攻撃するSWARMを要求する敵の攻撃を示す。分隊A（5310）、B（5340）、C（5360）を攻撃している間に敵のターゲットX（5330）、Y（5355）、Z（5370）が新しい位置X2（5345）、Y2(5350)、Z2(5365)に移動する。分隊が何人かの隊員を失うとして、それらは、敵の攻撃を回避する為に、新しい位置に移動する。分隊BとCの場合では、主要SWARMが機動性ある敵のターゲットを攻撃し続ける為の追加MRVと共に分隊を強化する。それらの新しい配置と新構成で、分隊A、B、Cは、最も最新の配置で機動性あるターゲットを攻撃する。Y2（5350）とZ2（5265）はB2C2でそれらの最も最新の配置から分隊BとCによって攻撃される。Y2の場合では、そのB分隊はもう一度B3の位置に移動し、攻撃を完了する。しかしながら、XはA2の位置と最後にA3の位置でのA分隊により最初に攻撃される所、位置X3（5350）に移動する。Zは、もう一度、C3の位置で分隊Cにより最後に無力にされる所Z3の位置まで移動する。この例は、SWARMが使用される中での現実の戦闘に密接して似ている。
【０１５５】
図54は、どのようにMRVがマイクロMRVを送り出す事が可能かを示す。大規模MRV（5410）は、小規模MRV（5470）を解除（5440）する。この作戦的行動は、マイクロMRVの電力供給を維持する為に実用的である。マイクロMRVは、偵察と監視使命の為に非常に実用的である。
【０１５６】
図55は、非戦闘員と友軍を確認する為の認識能を説明する。この図では、戦闘戦域（5550）は、武器弾道の最大可能範囲と一致する境界線の地域として明確に示される。外部のこの空間の範囲は、無限な一般人（5510）と友軍（5520）を位置する。二つの方法は、戦場での味方部隊を見分けるSWARMにより使用される。最初に、物理的な空間は、立ち入り禁止地域として示される事が可能である。例えば、この説明図が示すようにMRV（5530）は、友軍に対して並列である角度から戦場へ入り、一般人の攻撃を守る為の横隊によって明確に描写される。第二アプローチは、非戦闘員としてまたは、友軍として示す一般人プレーヤーに対して特定コードと共にマイクロプロセッサーを供給する。MRVは、コードチップを所持する実在物を避ける。
【０１５７】
図56から58までは、SWARMによる建造物侵入の例を示す。図56の場合では、分隊が住宅に侵入する。UAVは、分隊員が敵（5630）を攻撃できるように窓から進入（5620）する為または、建物（5650）を爆破し、穴を開ける為に使用される。これは、その作戦の明確な適用である。一度、それらが住宅に侵入すると、分隊はターゲットが無力になるまで続行する。
【０１５８】
同様のアプローチは、戦艦に進入するために使用される。この場合では、幾つかのMRVが使用される。図57は、どのように、UAV分隊XとY（5710）、TとM（5720）、UHV分隊Z、R、S（5725）は、戦艦を（5730）攻撃する為に、UUV分隊A、B、C（5740）との結合で使用されるのか説明する。一度、MRVが船中に入ると、それらは、それ以上のMRVがターゲットを無力にする事ができるように爆発MRVを爆発させる事により戦艦に穴を開ける。これは、作戦の他の適用である。
【０１５９】
図58では、地下設備が侵入される。UAV（5820）の分隊とUGV（5830）は、ターゲット（5870）と（5880）を攻撃する為に、エレベーター通路（5850）とエアー空気口（5860）から侵入する事ができるように共に働く。
【０１６０】
図59は、分隊によるウォルフパック動力の使用を説明する。これは、集団的生態学の重要な例である、なぜなら、それはどのようになる攻撃を真似ることが可能かを示しているからである。この場合、MRV  A（5920）とMRV  B（5960）は、異なる位置、最初にポジション1からターゲットを攻撃する。しかし、MRVは初期攻撃後、撤退しポジション2に移動する。MRVは、もう一度撤退しポジション3に移動する。この過程は、ターゲットが無力にされるまで継続する事が可能である。ほとんどの場合、ターゲットそれ自体に機動性があるので、ウォルフ パックの例えは、目的物が役に立たなくなるまで、または、無力になるまでMRVは追跡することを供給する図60の他の例はウォルフ パック攻撃と同様な交互攻撃連続を供給される。この例では、MRVは交互連続で一つの場所から他の場所へ移動する説明された連続の順序でその場所から（6030と6050）ターゲットX（6010）を攻撃する。“パッキング”戦術の示差的な面の一つは、図59と60で説明されているように、場所から場所へ“スウィッチング”することである。
【０１６１】
交互配置過程は、継続移動と敵のターゲットの回避を適応させる。それは、ウォルパックが、その速度と複数配置攻撃連続と共に主要な位置を占める。全ての一郡隊に最も最新なデータを送信することにより、攻撃で損失したMRVは、攻撃で（上首尾な作戦戦術の隊形を実演すること）増大した情報を失うことなく置き換えられる。MRVは、更に動力ウォルフ攻撃の為に異なった戦略を使用することが可能である。事実上、MRVは、二匹のオオカミがそれらの餌食を攻撃する為に張り合うことと同様に、上首尾にターゲットを攻撃する為にお互いに張り合うことで備えられる。他方では、分隊先導MRVは一度ターゲットを攻撃する為に少なくとも二機のMRVを送り、次のターゲットまで移動することが可能であり、しばらくしたのち、後続MRVがもう一度ターゲットを攻撃するなど、それによって、使命の中で複数ターゲットを攻撃する大きく関連したなかで、最も効率的に分隊資源を利用する。パッキング行動の論理学適合は、先導MRVがそれぞれの使命タイプの為に解決しなければならない最大問題と共にSWARMを表す。
【０１６２】
事実上、ウォルフパック動力使用の優位性の一つは、SWARMが敵のターゲットの強度と弱点を確認し、一番弱点のある場所を攻撃することが可能である。敵がその攻撃に反応する為に適合すると分隊も同じように適合する。分隊は、その攻撃に応じて敵の反応を予期することが可能であり、または、効率的にターゲットを無力にするその方法を成し遂げる為に、敵のターゲット内で簡単に他の場所を攻撃することが可能である。ウォルフパック攻撃で複数同時攻撃を使用することにより、分隊は、最善な効果で複数地内で攻撃を交互にすることでその戦術の効果を最大限に利用する。
【０１６３】
上記で記述された図43から58までの中の特定の戦術的機動作戦と行動と技術は、図61から64までで説明された連帯攻撃で実用的である。
【０１６４】
図61では、UAV（6120）とUHV（6130）とUUV（6140，6145，6170）の分隊を含むMRVタイプの結合は、幾つかの戦艦（6110）と潜水艦（6160）攻撃として説明される。追加UUV分隊（6150）は、防御のモバイルマインモードで使用される。
【０１６５】
流体力学は、他のMRVタイプの為に適合しないUUVによる独特な抑制を供給する。水中実演の限定は、視界問題とSWARMの実行を抑制する通信を表す。しかし、SWARMは、共に働くことによりこれらの問題を的確に克服する為に設計されている。
【０１６６】
水中実演する時、通信の限定を克服する為にUUVは厳重な模範で共に働き、長い範囲でお互いのUUVの為に“リピータース”としてUUVを使用する。その上、先導UUVは、UUV部下と中央コマンド間での信号を調停する為、または、マイクロエア機、または、UHVを送り出すような他の機能を実行する為に表面に出ることが可能である。
【０１６７】
水中領域は、通信領域が有るだけでなく、それらもまた、障害に対して特殊の問題がある。海底を含む（固着し固定されることが可能であるそれらの上で）障害を確認し、回避する必要がある。従って、UUVは、海底や他の不要物を確認し回避する為に高い優先度が有る。海底を回避することができるようにUUVは、海上レベルから海底までのその深さの範囲を知る必要があり、ますます、この限定された範囲内だけで相互作用することができなければならない。
【０１６８】
UUVは、空上での他のMRVが持っている速度よりも水中で、より低速度移動である。なぜなら、その水素媒質の高い比重だからである。水中環境の最もはるかに限定された視界もまた、UUVの移動の速度を限定する。魚の群れは、鳥の群れより比較的にもっと接近して一緒に移動することにより、この作業を成し遂げることに注目して下さい。同様に、UUVは、全般的に、共に接近して実行することにより分隊内で働かなければならない。移動のこれらの限定の結果として、UUVが浮上している時以外他のMRVと共にもっと限定されたコーディネーションが可能である。
【０１６９】
UUVは、水中で動く為に特別なセンサーを要求する。ターゲットは、見分ける為に困難であり不要物から識別する為に難しい。ますます、詳細な探知とデータ収集過程は、この困難な環境の中で必要とされる。たとえ、UUVが、内密でない状態でそれらのセンサーを補足する為に、明かりを使用することが可能であっても重大な詳細を暴露する為に一キロメートル離れるまで同じ場所で音響波を集中する総合的開口水中超音波探知器（前方発射）のような精巧な水中超音波探知器は、正確にターゲットを探知する為に必要である。物体的認識は、ターゲットを確認する為にデータベース情報とセンサーデータを比較することにより、これらの環境の中で実行される。
【０１７０】
その機動性とセンサー抑制の為に、UUVは時間感覚のある使命を成し遂げる為に増された効率を使用しなければならない。従って、UUVは、多数の特殊化と共に非常に効率良く実行する多機能の傾向がある。多数の特殊化されたUUVの団体は、先の水中武器システムより、より完全に迅速に使命目標を達成する。それによって、競合する優位性と共にU.S.海軍を供給する。特に、UUVの団体は、敵の潜水艦と雷撃と爆雷と地雷と急降下爆撃機を確認し攻撃する為に使用される。UUVのチームは、インテリジェント雷撃、または、地雷（図46参照）として使用され、また、敵の爆雷または、雷撃を投げ捨てる（騙す、または、惑わす）為に使用され、それによって、潜水艦を守ることが可能である。UUV分隊は、  港の船渠と同じように戦艦を巡回する為に海上衛兵として使用されることができる。最後にUUVは、それ自体でインテリジェント雷撃または、地雷を発砲することができる。これらの方法で使用される攻撃使命上のUUVの集団は、大きな効果で狩るクジラの群れを真似る。UUVのチームは、ますます、この場所でどの他の武器システムより、より完全に効率的にそして柔軟に使命目標を達成する。
【０１７１】
図62は、SWARMの結合を使用することによって仕掛けられる罠の中で連帯地上攻撃を示す。第一段階では、二組の海兵隊UHV分隊(6210と6245)は、X1の位置(6225)でのターゲットXに戦艦(6240)から送り出される。その分隊を免れる為に捜索すること、敵のターゲットが、X2の位置(6230)に移動し、それは、第二段階で、UAV分隊A(6215)とUGV分隊A(6250)がターゲットを攻撃する。もう一度、そのターゲットは、X3の位置(6235)に戻り、UAV分隊BとC(6220)と、UGV分隊BとC(6255)によって第三段階で攻撃される。その罠は仕掛けられ、敵は連帯実演によって無力にされる為撤退する。罠がよく働く為の一つの方法は、この図で説明されるように小規模な地帯に敵を押し出す能力をSWARMの為に維持することである。敵の弱点を評価し攻撃することにより、また、圧倒的な勢いと速度を維持することにより罠は耐えうる戦闘優勢を供給する。
【０１７２】
図63は、連帯戦闘オペレーションでの歩兵の為のMRV分隊供給援護機隊の使用を説明する。ターゲットX(6347)、Y(6343)、Z(6340)は、最初にUAVの分隊によって、それからUGV(6330、6333、6337)の分隊によって攻撃され歩兵戦車(6320、6323、6327)によって、そして、最後に歩兵大砲によって(6310、6313、6317)追随される。戦車と大砲は、例えば、戦車が罠で敵を削除する為に移動する間に大砲は敵を押さえつけることによって様々な戦術方法で使用されることが可能である。しかしながら、どの筋書の中でもSWARMの使用は、結合されるオペレーションの中で近い空上援護の使用と同様である。このアプローチは、都市環境で理想的に適合される。
【０１７３】
SWARMは、U.S.分隊によって開発された未来戦闘システム(FCS)とよく一致する。図64は、FCSと共にSWARMの連帯相互実行可能統合の例を説明する。戦艦とエアクラフトと戦車と地上兵士は、サテライト通信経由で中央コマンドと共にネットワーク内で連接される。ターゲットは様々な源泉で攻撃され、それは、ターゲットについて中央コマンドにデータを供給する。この場合では、ターゲット1(6450)はUAV分隊(6440)とジェット(6420)から落とされたJ-DAM爆弾によって攻撃される。ターゲットの位置についての情報は、UAVと地上兵士によって供給されることが可能である。ターゲット2(6460)の場合では、UAV分隊(6440)とUGV分隊(6430)は歩兵(6470)と共にターゲットを攻撃する。攻撃が完了される後、地上兵士(6480)は、ターゲットの周りの地域を取り上げる為に移動することができる。中央コマンド(6475)は連帯攻撃チームをコーディネイトすることができる。
【０１７４】
図65と66は、自動化されたSWARM間での相互作用を示す。図65では、アルファ分隊(6520)が、ベータ分隊(6540)で攻撃を初期設定する。それは、順番にその攻撃に反応する。その攻撃は、複合MRV間での相互作用を含む多辺と動力の両方である。図66は、その特有の分隊員をそのままにしておく間に、どのようにロボットの団体間での動力戦術戦闘は、敵対するチームのMRVを攻撃するそれぞれのMRVと共に起こるかを説明する。敵対するMRVを確認後、多辺モバイル戦闘で両方のMRVが、使い古される結果を生じる両方のSWARMチームは、競合する優位性を捜索する複合戦術と戦略を用いる。
【０１７５】
ゲーム論は、二人用ゲームの為の複合モデルを表す。多数のプレーヤーが増すと複雑性は通例増す。相互MRV戦闘内でのMRV間の相互作用は、ゲーム論のモデルを使用することにより説明されることができる非常に複雑な動力を表す。MAV間の相互作用を真似ることにより先導MRVは、効率的な幾何学隊形と再隊形の中で複雑な戦術行動を組織する。多数部隊相互MRV相互作用は、戦場でMRV分隊に競合する優位性を与える適切な筋書を供給する為に捜索するゲーム論のシミュレーションを使用することにより設計される。速度の優位性と柔軟性とチーム組織を利用することにより、MRVは他のMRV分隊に対してそれらの戦術使命を完了するようにそれらの能力を最大限に利用する為に捜索する。
【０１７６】
SWARMによって用いられるその技術の一つは、図67で記述される責任回避の策略の使用である。機動性有る目的物がMRV(6710)に発砲される後、MRVはその源泉(6720)と同じように弾道と目的物の速度を探知する為にセンサーデータを評価する。MRVは即時処理(6730)で前方へ向かう敵の機動性有る目的物の弾道を予期し、無作為の責任回避の模範(6750)を使用することにより、機動性有る目的物(6740)と共に妨害を裂ける為にそれらの速度と位置を変更する。MRVは、敵の機動性有る目的物を破壊する為に(6760)妨害または、発砲し使命(6770)を継続することが可能である。MRVは、障害を避け使命を継続する為に、必要とされる最低速度の変更を使用するだけの責任回避模範を無作為に使用する。その上、一定しない速度率を利用することにより、MRVはその使命を加速する前に敵の目的物が通過する為に簡単に待機することが可能である。最後に、MRVは、敵の武器に逆らうことができるように防御的に必要な時、実際に保護装置を活動することが可能である。
【０１７７】
図68は、UAV、UGV、UUV、UHV、様々なサイズ、ミディアムからナノサイズまでの他の装置を含む武器ハードウェアシステムの分類を示す。MRVがより大規模になることげできるとしても、例えば、大規模爆撃機または、潜水艦のサイズ、主要な考えは、MRVの集団が現在の大規模な部下または、有人武器よりはるかにもっと順応性で費用のかからない再使用可能であるミディアムサイズとスモールサイズ機と共に複雑な多数代行職務を成し遂げる為に使用されることである。原型のMRVタイプは、自動化ヘリコプターであり、それは、様々なサイズからなる。なぜなら、それは、全方向性だからである。様々なサイズからなるUHVホーバークラフトとUUV潜水艦は、多方向性であるが、ヘリコプターの全方向性の能力はMRVの一定しない要求によく適する。適度によいサイズのMRVの集団を使用することによりその機会は、武器システムのどの他のクラスより、よりもっと効果的な戦闘力を開発する為に実在する。下記のことは、コンピューテーションの論議、通信、センサーパワー、資料、武器、MRVの特殊能力のことである。
【０１７８】
コンピューテーション収容力個々のMRVとネットワークMRVの集団に対して限度がある。それにもかかわらず、マイクロプロセッサーパワーを増すことと共に、プログラムコードの多数GIGA-OPS(一秒につき巨大オペレーション)を進行する個々のMRVの為に可能である。外部コンピューティング能力を使用することにより、進行の限度は高く続けて克服される。低く続けて、ヒタチ、フィリップス、IBMのような製造会社から新しい世代の極端に小規模なRFチップ（1ミリメーターの正方形の半分以下）を使用することにより、何千ものごく小さなロボットをネットワークすることが可能である。これらのごく小さなチップは、蟻のサイズのMRVで実用的であり、それは、監視使命の為の結合で使用されることができる。
【０１７９】
MRVは、雑音によって不適当に左右される広範囲ではないが、分隊内で他と通信する為に、特に、限られた通信範囲があるMRV。MRVは、安全を維持する為と抑制帯域幅の限定を克服する為にチャンネルからチャンネルに変更されることが可能な特定コード帯域幅を使用する。先導MRVはまた、サテライトと高帯域幅範囲通信能力がある。しかしながら、それは、大部分の通信とコンピューテーション資源の為の既製構成部分を使用することが可能である。MRVオペレーションの通信面の記述の為に図23と26と27を参照。
【０１８０】
MRVは、多数の異なるセンサーを使用する。UAVの為にレーダー赤外線センサーと熱追跡センサーが、使用される。総合開口レーダーは、強い決断力の為、同じ場所で限られた信号を集中する為に実用的である。UUVの為にサイドスキャナーと前向きソナーと総合開口ソナー（上記図61で記述される）を含む精巧なソナーが使用されることが可能である。センサーデータの集団を増す為に入り組んだ要素の中で使用されることが可能である。センサーの他のタイプは、また、MRVに最大限の情報を供給する目的と共に使用される。MRVセンサーオペレーションは図24と25と28で記述される。
【０１８１】
MRVは様々な方法でパワーを入手することが可能である。MRVは、エンジンとタービンとモーターを使用することが可能であり、それは、燃料と燃料電池とバッテリーの異なる種類を使用する。主要な挑戦は、増加された使用範囲の為に電源を最大限に利用できるように方法を開発することである。すべての電源は限られているので、使命効果を延ばす為に戦場の中で再供給能力を開発することは必要である。再供給能力は、図21で記述され、図61で説明される。戦場での再供給に加えて他が使用可能なMRVを回復することが可能である間に幾つかのMRVは、戦場で自動的に専門家MRVを再供給する為に使用されることが可能である。
【０１８２】
幾つかのMRVは、下記のレーダーを飛行することができるようにレーダー回避を意図とされる。しかしながら、他のMRVは、原料の使用によってレーダー回避となることが可能である。ほとんどのレーダーは、鳥を探知する為に十分に敏感でないので、鳥サイズのMRVは、同じようにレーダーを回避する為に使用される事ができる。もし、それらが探知を回避できないなら、幾つかのMRVは、攻撃に対してMRVを守る為に遮蔽材を用いる。
【０１８３】
MRVは武器であり、また、武器を持つことができる。幾つかのMRVは、高性能爆薬(C4、symexなど)と鋼球を含む。他のMRVは、ロケットと手榴弾と自動化ライフルのような武器を発射するに過ぎない。致命的武器に加えて、幾つかのMRV武器システムは、音波と感電と鎮痛剤と電磁パルサ（EMP）衝撃波能力のような非致命的能力がある。（SWARMはこれらの電気武器タイプの幾つかを無効化にするロボットの為に設計される。）MRVタイプが大規模になるほど、武器を発砲し、再使用可能であり、MRVが小規模になるほどMRV自体が武器になるが再使用不可能である。殆どの偵察と監視MRVは比較的に小規模で大規模なネットワークの団体の中で働く。
【０１８４】
MRVの異なるタイプは、使命効果を増す為に共に働くことが可能である。例えば、UAVは、UGVとUHVと共に働くことが可能である。連帯戦闘資源としても知られているこれらのMRVの団体の混合は、精巧な戦略資源の中で使用される。図61から64まではこれらの連帯攻撃モデルを説明する。
【０１８５】
UHVは、地上と海上の両方で実行することができる独特な優位性があり、それは、沿岸（海岸）使命で実用的であるこのMRVクラスの優先順位を与える。図49と62は海岸攻撃を示す。
【０１８６】
MRVの異なるタイプは、異なる特殊化、または、特殊化の結合を所有する。これらの特殊化された相違は、センサー相違と軍備相違と通信相違とコンピューテーション資源相違と特定使命で実用的にされる他のハードウェアとオペレーショナル相違を含む。SWARM集団内での特殊化MRVの多様性の結合は戦場での独特な能力と競合する優位性を供給する。
【０１８７】
MRVの異なるタイプは、他のMRVタイプを送り出すことができる。UAVは、UUVとUHVとUGVを送り出すことができる。UGVは、UUVとUAVとUHVを送り出すことができる。UUVは、UAVとUHVを送り出すことができる。UHVは、UGVとUAVとUUVを送り出すことができる。この能力は、内密な使命の為に非常に実用的である。
【０１８８】
図69は、  SWARM戦闘再運行過程を説明する。この例では、SWARMが戦場の上部の離れた離れた右側から入り、その地域の周りでループを作ることによって運行する。SWARMが卵形で移動すると、それは、Xで印されたターゲットに発砲することを分隊に送信する。それが、戦闘域の周りで継続すると、SWARMは異なる位置で再供給される。MRVが電力を失うと、MRVはピットストップの為に戦場を離れ、戦闘に戻る為に燃料を補給する。その進行は敵が無力になるまで継続する。戦闘の終わりでSWARMは帰還する。
【０１８９】
最適化解決
最適化問題は、多数ロボットシステムの中で重要な位置を占める。資源の最善な使用と最善なシミュレーションを選択する方法と最善な幾何学構成を選択する方法と敵のターゲットを攻撃する最も効率的な方法としてこのような重要な課題との関連でどちらの道を取るかをどのように決断するかについての問題は、自動化ロボットの効果的団体を組織する為に重要である。図70から76までと78から81までは、幾つかの重要な最適化問題の為の解決を記述する。
【０１９０】
図70は、最も効率的な手段に対してどのようにそのネットワークを変更するかを示す。敵軍と対戦する後(7015)、SWARMは最も激しい敵の集中力(7020)を分析する。敵軍と交戦する最も接近しているMRVは、最も活動的であり、まだ交戦されていないMRVは最も無抵抗(7025)である。これは、MRVセンサーデータ(7030)をアクセスすることにより決断される。MRVは、環境(7035)の境界で増した活動を維持する為に収容能力があるように、最も活動的なMRVは通信の高い優先度が与えられる。最も活動的なMRVセンサーデータは、SWARM先導MRV(7040)の中で入力される。MRVリーダーは、戦略と戦術についてのデータを分析し意思を決定する(7045)。MRVリーダーは、優先順位で(7050)MRV部下に命令を送信する。新データの流れは、環境変化として(7055)SWARMセンサーネットワークの中で絶えず入力される時、SWARMは即時処理で(7060)最も活動的なMRVに益する為に通信ネットワーク資源を変更する。MRVは移動され加えられると、それらは、ネットワークで(7065)統合される。そして、  SWARMは、必要に応じて(7070)最も活動的領域に対して通信ネットワーク資源を変更する為に継続する。SWARM(また、分隊)の最適な通信範囲もまた、通信効果を最大限に利用する為に先導MRVによって計算されなければならない。
【０１９１】
資源の最も効率的な割り当ては図71に記述される。SWARMがセンサー(7115)と共に環境を評価する後、SWARMは敵のターゲットと交戦する(7120)。センサーデータは、MRVリーダー(7125)に転送され、それは、データの流れを分析する(7130)。プログラムパラメーター優先順位を評価する後、MRVリーダーは、環境状態の実在(7140)次第で戦闘意思を決定する。先導MRVは計画を作成し、特定戦術的アプローチ(7145)に従って行動するMRVの為に命令を出し、それから、MRV部下(7150)に命令を送信する。MRVは使命(7155)を初期設定し、分隊を形成し、使命目的を進行(7160)し、敵と交戦し、先導MRV(7170)にセンサーデータを送信する。MRVが戦場で損失されている時、新MRVは、再配置(7175)され、データを受信、分析し、使命を決定し、攻撃を組織する先導MRVの過程は使命が完了されるまで(7180)継続する。
【０１９２】
先導MRVはどのように最善なシミュレーションを選択する為に決断するのか？図72は、この問題に取り組む。先導MRVがMRV(7215)からセンサーデータを受信し、データの流れ(7220)と(機動性有る)敵のターゲット(7225)の弾道を評価し初期のプログラムパラメーター(7230)をアクセスする後、先導MRVはMRVの位置を確認し、SWARMと環境(7235)の両方の3D図を作成する。先導MRVは収集された情報(7240)の分析に基づいてテストシミュレーションを開発し、可能な活動と結果(7245)のシミュレーションをテストする方法を開発する。先導MRVはSWARMの競合する優位性と敵の弱点(7250)に基づいてシミュレーションをテストする為に最善な方法を選択し、プログラムパラメーター(7255)とMRVを比較することにより、良い結果とされる方によって様々な可能性有るシミュレーションをテストする。先導MRVは、最善に選択された方法の適合に基づいて最善なシミュレーションを選択する(7260)。成功するシミュレーションは、SWARM(7265)の実演の為に戦術的計画となり、その計画は手段の為に(7270)MRVに送信される。新センサーデータは受信されると(または、もし使命プログラムパラメーターが変更されるなら(7257))戦闘の計画は使命が達成される(7280)まで最新なものとされる(7275)。
【０１９３】
図73と74は、最善な構成を決断する過程とSWARM団体のそれぞれの再構成を記述する。図73で、SWARMの集合の為の動力幾何学構成は記述される。MRVセンサーデータが先導MRV(7320)に送信され、先導MRV(7330)によって評価される後、先導MRVはプログラムパラメーター(7340)に従ってセンサーデータを検討する。先導MRVは特別MRV(7350)の位置を確認し、シミュレーションを選択し、随行する(7360)MRVの為に戦術的計画を開発する。先導MRVは、選択された構成(7370)に従ってMRVの幾何学構成を組織する為にMRVに方角を送信する。MRVは、特定位置(7380)で特定の専門家と共に選択された構成に従って組織する。SWARMの幾何学空間構成に加えて、様々な専門家とそれぞれの分隊の適切なチームサイズと共にSWARMの構成は、SWARM団体の初期の構成を組織する過程で形成されなければならない要素である。この図は、団体の初期の構成の過程を記述し、図74は再団体過程を記述する。
【０１９４】
攻撃の第一弾後、SWARMはセンサーデータを収集し、先導MRV(7415)にセンサーデータを送信する。先導MRVはプログラムパラメーター(7420)に従ってデータを評価し、検討するMRVの専門家配置は、先導MRVデータセット(7425)の中に入力される。先導MRVは敵のターゲットのモバイル弾道を評価し、予期された筋書(7430)に基づいてシミュレーションを開発する。先導MRVは、優先度とセンサーデータ検討(7435)に基づいてSWARMシミュレーションを選択し、SWARM MRV(7440)に指示を送信する。MRVは、使命計画(7445)に従ってターゲットを攻撃し、先導MRV(7450)に最も最近の攻撃のセンサーデータを送信する。それは、最新のデータ(7455)を継続的に検討する。先導MRVは、継続的に最善なシミュレーション(7460)に基づいて最新な戦闘計画を開発し、MRV(7465)に最新計画を送信する。MRVは最新計画に従って再配置し、最新構成(7470)内で敵のターゲットを攻撃する。フィードバックループは、使命が完了されるまで(7475)継続的に最新なものとされるシミュレーションの計画を最新センサーデータで最新なものとすると共に継続する。
【０１９５】
図75はSWARM攻撃の為に、最善な戦略のオペレーションを記述する。先導MRVは使命パラメーター(7520)でプログラムさせ、多数MRVセンサーデータは先導MRV(7530)に入力される後、先導MRVはデータを評価し、シミュレーションの(7540)選択に基づいて計画を組み立てる。先導MRVは、選択されたシミュレーション(7550)のアニメーションを設定することにより中間準備と分隊の配備(7550)を含む計画の理論を組織する。分隊は、モバイル敵配置(7560)で相互作用し、絶えない調整(7570)をする。その使命が完了される時、分隊は主要SWARMに再加入し帰還(7580)する。
【０１９６】
ハイブリッド制御構成の使用は、環境相互作用の行動基礎制御特徴と共に、階級(リーダーと随行者)の中央制御特徴の結合とシミュレーションを可能にする。それは、特にこのハイブリッド制御モデルは最大限に拡大されるSWARMレベル上であり、行動基礎アプローチは、即時処理で環境相互作用の動力変化に一致する。
【０１９７】
図76では、アプローチは最善な戦術的連鎖を決断する為に記述される。SWARMは最初に戦術的オプション(7620)の在庫品を積む。[図77で指定される] SWARM  MRVセンサーデータは、先導MRV(7630)に送信され、それは、データを分析(7640)する。先導MRVは、それぞれの環境状況(7650)の為に加重値と確率を使用する。例えば、SWARMが多数の敵と直面する時、SWARMは敵の弱点を分析し、これらの弱点に対して最初に攻撃を優先させる。それから、それはこの弱点を攻撃する為に迂回攻撃作戦行動のような戦術を選択する。先導MRVは、MRV(7660)に戦術的オプション選択を送信する。MRVは戦術的オプションを履行し、最善な戦術的作戦行動内で構成し、環境と(7670)共に相互作用することにより敵を攻撃する。
【０１９８】
図77は戦術的オプションのリストである。
【０１９９】
図78は、探索模範に従って実演するSWARMの為の方法を記述する。初期のプログラムパラメーターがSWARM(7820)内で入力される後、SWARMは、集結地(7830)に移動する。先導MRVは、サテライトまたは、地上基礎センサー(7840)のような外界から作図データを受信し、SWARMは探索模範を初期設定する。二機または、それ以上のMRVは、特定模範に従ってそれらの移動を組織することによりデータ(7860)の集団を同時に動かす為に共に働く。MRVは最も最新なデータで(7870)図の質を高める為に対立する同心円、らせん形、または、多種な他の隊形のような特定模範内で行動する。MRV行動模範はそれぞれの環境(7875)での地形に対応する。MRVセンサーデータは、先導MRV(7880)に送信され、先導MRVは環境(7885)の3D図を開発する。図32と33もまた、作図に関連したこの探索過程の幾つかの面を記述する。
【０２００】
図79はどのようにSWARMが限られた資源と共に最善な攻撃を実演するか記述する。SWARMがMRVを配備する(7920)為に、戦略を開発する後、先導MRVは職務(7930)を完了する為に一番簡単な資源要求を予測する。MRVのSWARMがパワーとコンピューテーションと通信を損失すると、MRVは最小限な資限有効(7940)の為に履行しない。MRVはできるだけ効率的に使命(7960)を完了(7950)する為に必要な行動だけとる。
【０２０１】
図80はどのようにSWARMが情報抑制と共に最善な攻撃を指揮するかを示す。MRVがセンサーデータを収集し、先導MRVにデータを送信（8020）する後、先導MRVはセンサーデータを分析し、図を作成する(8030)。しかし、入手された情報は完全な図(8040)を開発する為に不十分である。先導MRVは、部分図を開発し、それ以上の情報(8050)を収集する。MRVは情報が完成(8060)するまで探索模範内で行動する。基準点が合う時、先導MRVはその図(8070)を完了する。マッピングデータは検討され、シミュレーションは選択され、計画はMRV(8080)に送信される。
【０２０２】
図81はどのように相互MRV不一致が解明されるか示す。不一致が二機のMRV(8120)で浮上する後、MRVの優先順位を比較する。先導MRVは優先順位を決断し、一連の使命の為に(8130)指示を出す。MRVは先導MRV(8150)に新センサーデータを供給し、それは、データを検討し、使命優先順位(8160)を定める。先導MRVは、計画を調整し、新しいオーダー(8170)を出す。フィードバックループはMRV間での不一致を解明する為に継続する。
【０２０３】
現在のシステムは限られた自立性を使用するので、不一致の解決は、先導MRV仲介過程によって集中された方法でされる。ハイブリッド制御システムの使用は、多数なモバイルロボットの実在のコーディネーション内と同じように不一致の解決内で分散化された行動基礎制御と共に中央制御の使用を許す。
【０２０４】
ここに記述された実例と具体的表現は例示を目的としてだけであり、これに対する多様な改善、または、変更を戦術技能ある方々に示唆し、また、その多数の改善または、変更はこの出願の精神と範囲内にまた添付の要求の適用範囲を含まれるはずである。ここに引用された全ての公表と特許と特許出願は全ての目的の全体の為に参考で添付される。
【図面の簡単な説明】
【０２０５】
【図１】社会学的行動のための総合ハイブリッド制御システムの概要図。
【図２】分散ネットワーク過程を示す流れ図。
【図３】SWARMオペレーティングシステムの流れ図。
【図４】SWARM分隊のシステム平衡を記述する説明図。
【図５】SWARMによる調整及びターゲティングを示す流れ図。
【図６】MRV団体の計算法の実例を示す流れ図。
【図７】力学的トラベリングセールスマン問題（TSP）の流れ図。
【図８】力学的TSPの図を説明する。
【図９】分隊内で先導者と随行者の階級性関係の流れ図。
【図１０】リーダーシップ階級構成を示す説明図。
【図１１】MRV間の非対称の交渉の流れ図。
【図１２】MRVリーダー代行の流れ図。
【図１３】主要ブラックボードの流れ図。
【図１４】主要ブラックボード上でのSWARM概念作用の図を説明する。
【図１５】外部コンピューティング資源を示す図を説明する。
【図１６】MRVデータベース相互関係の流れ図
【図１７】行動基礎制御システムの流れ図。
【図１８】ローカル ルール及びメタ ルールを示す流れ図。
【図１９】MRV分隊の自己修正機械装置を示す図と流れ図を説明する。
【図２０】分隊に加わるために必要とされるMRVの自己徴候過程を示す流れ図。
【図２１】MRV電力供給過程を示す流れ図。
【図２２】コンピューティング資源限定を記述する流れ図。
【図２３】MRV内部通話装置を示す流れ図。
【図２４】環境相互作用及びモバイルネットワーク適合を説明する流れ図。
【図２５】分隊の環境結果を記述する説明図と流れ図。
【図２６】外部センサーを用いてサテライトの統合を記述する説明
【図２７】通信共有領域としてのSWRMを示す流れ図。
【図２８】モバイルセンサーネットワークを示す流れ図
【図２９】団体動力走行を記述する流れ図。
【図３０】団体機動性を記述する概要図を示す。
【図３１】MRV断続機能及び方向不定機能を示す流れ図
【図３２】部分図、全体図、継続的マッピング過程の作成を含むマッピング過程を示す流れ図。
【図３３】3D図位相数学を示す流れ図。
【図３４】モバイルソフトウェアのオペレーションを示す流れ図。
【図３５】分隊内で隊形するSWARMの集団過程を説明する流れ図。
【図３６】分隊組織及び環境に対してのその反応の流れ図。
【図３７】MRV意思決定を示す流れ図。
【図３８】ワイヤーレス分隊行動に対する類推を用いてオクトパス動力の説明図。
【図３９】集団生体工学の例を示す流れ図。
【図４０】分隊再集合過程の流れ図。
【図４１】分隊の再組織の過程を示す図の説明。
【図４２】MRV団体の問題解決過程を示す流れ図。
【図４３】中間SWARM  監視及び偵察任務を示す流れ図。
【図４４】防御なSWARM機能を示す流れ図。
【図４５】攻撃的なSWARM機能のリスト。
【図４６】活動的状態に転換するインテリジェント マインを説明する流れ図。
【図４７】SWARM 分隊を利用する一方的戦術攻撃の説明図。
【図４８】敵が封じ込められる中での戦術攻撃の説明図。
【図４９】無人ホーバークラフト（UHV)及びUAVを利用する事により、要塞化されたターゲットの沿海攻撃内を海岸を攻撃するSWARM分隊を利用する戦術攻撃の説明図。
【図５０】“最初の作戦でのちのMRV隊員に送信される分隊の初期隊員センサーデータ”を示すことによりMRV動力を記述する説明図。
【図５１】複数隊員複合MRV 再集合過程を記述する事によりMRV動力を示す説明図。
【図５２】どのように分隊が予期し、機動性ある敵を攻撃するかを記述する事により、MRV動力を示す説明図。
【図５３】MRV分隊再組織、並列攻撃、軌道性ある敵反撃を記述する事により、MRV複合動力を示す説明図。
【図５４】マイクロMRV を送り出すMRVを示す説明図。
【図５５】確認し、非戦闘員を守るための認知能力を示す説明図。
【図５６】住宅の建造物侵入の説明図。
【図５７】艦船の建造物侵入の説明図。
【図５８】地下設備の建造物侵入の説明図。
【図５９】MRVのパッキング行動を示すウォルフパック動力の説明図。
【図６０】MRVの交互攻撃連続の説明図。
【図６１】連帯海上襲撃での空上、陸上、水中SWARMのコーディネーションを記述する説明図。
【図６２】計略を立てるために、SWARMのコンビネーション（UGV、UAV、UHV)を利用する連帯陸上襲撃を記述する説明図。
【図６３】歩兵のために、前進援護機隊を提供するMRV分隊の連帯戦闘オペレーションを記述する説明図。
【図６４】SWARM連帯相互実行可能統合及び未来戦闘システムを記述する説明図。
【図６５】戦術乱闘でSWARMの動力複合側面相互作用の開始の説明図。
【図６６】ロボットシステム間の複合側面相互MRV動力戦術戦闘を示す説明図。
【図６７】責任回避のSWARM策略を示す流れ図。
【図６８】武器ハードウェアシステム部類の分類法を示す図。
【図６９】SWARM戦闘再運行過程を示す説明図。
【図７０】最も効力のある巡回に対して発送する動力通信ネットワークを記述する流れ図。
【図７１】SWARM資源の効率的な配置を記述する流れ図。
【図７２】模擬訓練の成功した決断力を記述する流れ図。
【図７３】集団の最善な幾何学的構成を記述する流れ図。
【図７４】最善な動力再集団幾何学再配置を記述する流れ図。
【図７５】SWARMレベル攻撃のための最善な策略を記述する流れ図。
【図７６】MRVの為の最善な戦術結果を記述する流れ図。
【図７７】最善な戦術選択類型論を説明する図。
【図７８】MRVの団体の為の最善探求模範を記述する流れ図。
【図７９】資源抑制で最善攻撃を記述する流れ図。
【図８０】情報抑制で最善な攻撃を記述する流れ図。
【図８１】相互MRV衝突分析解決法を記述する流れ図。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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【図３１】
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【図３２】
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【図３３】
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【図３４】
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【図３５】
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【図３６】
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【図３７】
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【図３８】
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【図３９】
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【図４０】
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【図４１】
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【図４２】
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【図４３】
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【図４４】
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【図４５】
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【図４６】
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【図４７】
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【図４８】
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【図４９】
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【図５０】
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【図５１】
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【図５２】
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【図５３】
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【図５４】
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【図５５】
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【図５６】
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【図５７】
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【図５８】
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【図５９】
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【図６０】
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【図６１】
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【図６２】
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【図６３】
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【図６４】
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【図６５】
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【図６６】
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【図６７】
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【図６８】
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【図６９】
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【図７０】
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【図７１】
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【図７２】
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【図７３】
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【図７４】
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【図７５】
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【図７６】
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【図７７】
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【図７８】
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【図７９】
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【図８０】
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【図８１】
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【国際調査報告】
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