Flocking birds in a virtual world through adaption of Craig Reynolds, Boids algorithm. In this paper I will demonstrate how I adapted the Boids algorithm to an already existing code to create a flocking behaviour and discuss options to the solutions. I have been given a virtual world with existing birds that is moving around based on random elements that in a way mimics flying.

The use of unmanned aerial vehicles (UAVs) is well established in the military sector with great advantages in modern warfare. The concept of using UAV swarms has been discussed over two decades, but is now seeing its first real system used by the Israel defence forces. There is no exact definition what a swarm is, but it is proposed that it should satisfy the following three requirements. A swarm should have limited human control, the number of agents in a swarm should be at least three and the agents in the swarm should cooperate to perform common tasks. The complexity of controlling multiple autonomous UAVs gives way to the problem of how to take advantage of the operators cognitive and tactical abilities to control a swarm to effectively conduct military reconnaissance missions. The method of using behaviour trees as a control structure was derived from previous work in swarm systems. A behaviour tree is a structured way of organising and prioritising actions of autonomous systems. Behaviour trees are similar to finite state machines (FSMs) with the advantages of being modular, reactive, and with better readability. Three different behaviour trees with increasing complexity was created and simulated in the game engine Unity. A fourth more real life behaviour tree was created and used as a basis for discussing the strength and weaknesses of using behaviour trees against previous work. Using behaviour tree as a unifying structure for creating a swarm that integrates the tactical abilities of an operator with the strength of an autonomous swarm seems promising. The proposed method of using behaviour trees i suggested to be used as a platform for discussing the swarm desired functions and to create a common vision for both operators and engineers how a swarm should function. / Användning av drönare är väletablerad inom det militära och ger stora fördelar i dagens moderna krigsföring. Idén om att använda en svärm av drönare har diskuterats under de senaste två decennierna, men först nu sett sin första riktiga system som använts av Israels försvarsmakt. Det finns ingen exakt definition av vad en svärm är, men det har föreslagits att en svärm ska uppfylla de följande tre kraven. En svärm ska ha begränsad mänsklig interaktion, antalet agenter ska vara minst tre och svärmen ska samarbeta för att lösa gemensamma uppgifter. Svårigheterna med att styra en autonom svärm ger upphov till hur man ska utnyttja en operatörs kognitiva och taktiska förmåga för att styra en autonom drönarsvärm för att effektivt utföra militära spaningsuppdrag. Utifrån tidigare arbete inom styrning av svärmar verkade beteende träd som en lovande metod. Beteendeträd är ett strukturerat sätt att organisera och prioritera beteenden för ett autonomt system. Beteendeträd har många likheter med ändliga tillståndsmaskiner, men fördelarna att vara modulära, responsiva och mer lättläsliga. Tre olika beteendeträd med ökande komplexitet skapades och deras funktionalitet simulerades i Unity. Ett fjärde mer verklighetstroget beteendeträd skapades och användes som underlag för att diskutera beteendeträds styrkor och svagheter i jämförelse med tidigare arbeten. Användningen av beteendeträd för att förena den mänskliga operatören med det autonoma systemet verkar lovande. Den föreslagna metoden att använda beteendeträd för att styra en svärm är tänkt att användas som ett gemensamt underlag för att möjliggöra att operatörer och ingenjörer kan ha en gemensam bild hur en svärm ska fungera.