Avancerad Terränganalys för Modellering och Simulering 2018-2020

Den här rapporten sammanfattar projektet ATMOS (Avancerad Terränganalys för Modellering och Simulering) 2018-2020 inom FoT Ledning och MSI. Målet i ATMOS har varit att utveckla metoder och algoritmer för automatiserad terränganalys i syfte att höja kvaliteten på olika typer av simuleringar och påvisa nyttan med verktyg som ger automatiserat stöd att tolka geografiskt dataunderlag i samband med planering av militära markoperationer. Inom ATMOS har verktyget ASTERIKS tagits fram som ger användare möjlighet att i realtid analysera terrängen ur olika perspektiv utifrån ett antal valbara parametrar. I en första version har funktionaliteten i ASTERIKS fokuserats på analys av siktförhållanden och fysiskt skydd för att ge stöd för utvärdering av grupperingsplatser och stridsställningar. Verktyget har validerats i ett mindre försök, där planeringssituationen gällde en pluton men användningsområdet är generellt. Försöket genomfördes som en självständig uppgift i kombination med demonstration och intervju. Avsikten var att deltagarna skulle få möjlighet att själva välja lämpliga områden för vidare analys. Uppgiften kan lösas på många olika sätt, och en fullständig utvärdering av systemet skulle krävt ett större antal deltagare och fler försökssituationer än vad som var möjligt att genomföra inom ramen för projektet. Vidare har en metod för att identifiera alternativ för framryckningsstråk för stridsfordon utvecklats. Metoden nyttjar tidigare framtagna algoritmer för ruttplanering och går ut på att genomföra ett stort antal sökningar varvid mönster framträder som visar möjliga alternativ. Metoden bedöms primärt vara användbar i simuleringssammanhang, för att styra enheter mot taktiskt fördelaktiga terrängpartier och på så sätt minska behovet av manuellt arbete och förbättra möjligheten att framställa stora mängder varierade träningsdata för utveckling av maskininlärningsalgoritmer. Slutligen har projektet bidragit till att integrera terränganalysfunktioner i simuleringsmotorn NetScene, bl.a. för att ge stöd för utveckling av funktioner för optimal sensorplanering i FOIs Multisensorsimuleringslab (MSSLab), samt i simuleringsramverket FLAMES för att höja kvaliteten på stridssimuleringar på fordonsnivå.