Боевая авиация 7го поколения

[In2HiDef]

Беспилотники превратятся в мух

— 20.06.11 20:54 —
ТЕКСТ: Сергей Смирнов

ФОТО: dailytechinfo.org


Американские военные разрабатывают новый тип беспилотных самолетов, которые будут похожи на птиц и насекомых, пишет в понедельник The Telegraph. Американская компания AeroVironment уже разработала аппарат с названием «Нано-колибри», внешне очень похожий на птицу. Его можно использовать для разведки и наблюдения. Беспилотник достигает скорости 11 миль в час, даже при сильном ветре. «Нано-колибри» управляется удаленно, и оператор может наблюдать за происходящим с помощью камеры, находящейся на борту.

Американские военные планируют, что к 2030 году на вооружение поступят беспилотные самолеты в форме птиц и насекомых. Пентагон рассчитывает, что оснащенные датчиками и камерами «стаи шпионов» смогут обнаруживать врага, ядерное оружие и даже пострадавших в результате стихийных бедствий. Летательные аппараты будут напоминать птиц и насекомых не только внешне, предполагается, что беспилотники будут копировать движения животных.

После событий 11 сентября 2001 года американцы стали активно использовать беспилотные самолеты в Афганистане, Ираке и Пакистане. С их помощью военные наблюдают за перемещениями повстанцев, а также помогают находить цели для нанесения ракетных ударов. В настоящее время Пентагон использует в своих целях около 7 тысяч беспилотных самолетов.

[In2HiDef]

5е поколение самолетов будет последним, где в кабине сидит пилот.
В настоящее время в США обкатывают самолеты 6го поколения - роботы, атмосферные или способные к орбитальному полету.

А 7е поколение пока существует в концепции -микроавиция и автономные "рои"

[In2HiDef]

After several years of explosive proliferation, there are now thousands of Unmanned Aerial Vehicles in service with U.S. and allied forces. But the vast majority of them operate singly and with a human operator in the loop. Highly autonomous swarms offer many advantages over the prevailing operational concept. They can carry a wide number and variety of sensors and munitions – and a swarm is less vulnerable than a single robot by virtue of its inherent redundancy.
The Navy’s $600-million UCAS-D program, which aims to test a fast, fighter-sized UAV, was the best opportunity to begin large-scale experimentation with an aerial drone swarm. But a week after it tapped Northrop Grumman’s X-47 drone for the UCAS-D contract, the Navy announced that the six-year program would demonstrate only carrier operations. No weapons. No sensors. No swarms.
Even so, industry is banking on the Navy eventually issuing requirements for swarming. Several firms are working on methods of getting large groups of drones to navigate together without colliding, to collaborate on tasks and to share data so that information isn’t lost if one drone in the swarm is disabled or destroyed. High-fidelity sensors aboard each drone, combined with sophisticated software algorithms to tell the drone to “sense and avoid” another object, is one way to keep a swarm from destroying itself, but industry experts says that sense and evade is an expensive solution. Instead, several firms are working on networks that maintain distance between their nodes. These offer the advantage of also being able to move imagery and targeting data from node to node.
One example: A 12-man team at New Jersey-based DRS led by Pat Johnson is developing what Johnson calls an “autonomous collaboration network” for aerial drones that is independent of GPS and of the Pentagon’s Global Information Grid. “We’re getting drones to talk to each other so they can swarm, work in teams, exchange target information and record strikes” for battle-damage assessment. Johnson says the network has already been tested on a company aircraft, and that undisclosed customers have expressed interest. He adds that UCAS is an obvious (eventual) application.
The DRS network is based on a station-keeping data-link system used by Air Force cargo planes in the pre-GPS era. It relies on Radio Frequency transmissions using Ethernet standards and protocols, combined with proprietary software, to knit together a high-capacity data network where every node is aware of the distance to every other node.