神盾計畫 (Project Aegis) -混合量子群體導航系統

需求說明

神盾計畫 (Project Aegis) -混合量子群體導航系統 ------------------------------------------ 在希臘神話中，「Aegis」是雅典娜與宙斯持有的神盾，象徵著堅不可摧的防護。此名稱完美契合了系統的經典備援控制器 (Classical Fallback Controller)，它能在量子資源失效時提供可靠的保護，確保任務安全與高可用性。同時，它也暗示了專案在基地/邊境防護場景下的應用潛力。 本專案主要目的在開發一套創新的無人機群體導航架構，透過結合量子計算的決策潛力與經典演算法的穩定性，提升無人機在複雜與對抗環境下的任務效能。 此專案橫跨了無人機系統整合、工業級機載電腦、5G/MEC通訊以及量子計算等多個專業領域。 徵求潛在研發夥伴參與「混合量子＋經典控制無人機群體導航系統」PoC/開發。 任務：在 ROS 2 建置多機模擬（Gazebo/Webots）、實作群體通訊與隊形控制；將 QUBO 建模接到 D-Wave Ocean／IBM Qiskit 求解，與 D* 備援導航、Hybrid Switch 無縫切換；完成端到端測試與效能評估（延遲、路徑品質、碰撞率）。 本專案是一個高度整合性的系統，需要具備以下四大核心領域知識的團隊或個人。 1. 量子計算與優化 (Quantum Computing & Optimization) 此部分對應專案的「量子路徑規劃器 (Quantum Path Planner)」模組，是本專案最具前瞻性與挑戰性的部分。開發人員需要具備： * QUBO/CQM 數學建模能力： * 必須能將現實世界的組合優化問題，如多機路徑規劃、碰撞避免、帶時間窗的車輛路徑問題 (VRPTW) 等，轉化為二次無約束二元優化 (QUBO) 或約束二次模型 (CQM)。 * 需要設計合理的成本函數，包含路徑長度、碰撞懲罰、油耗、風險暴露等加權因子。 * 量子運算 SDK 操作經驗： * D-Wave Ocean SDK：需熟悉使用 `dimod` 進行 QUBO/BQM 建模，並透過 `dwave-system` 的 `DWaveSampler` 或 `LeapHybridSampler` 將問題提交至雲端量子退火器或混合求解器。 * IBM Qiskit：需了解如何使用 Qiskit Aer 模擬器進行本地演算法驗證，並具備將 QUBO 問題轉換為可由 QAOA/VQE 等門型演算法求解的經驗。熟悉 `qiskit-optimization` 套件中的 `QuadraticProgramToQubo` 等轉換工具者尤佳。 * 本地模擬器與雲端平台操作： * 需具備使用本地模擬器（如 `dwave-neal` 或 `Qiskit Aer`）進行快速開發與除錯的能力。 * 需要有申請與設定雲端量子平台（如 D-Wave Leap, IBM Quantum）API Token 與 Provider 的經驗。 2. 機器人學與傳統路徑規劃 (Robotics & Classical Path Planning) 此部分對應「經典備援控制器 (Classical Fallback Controller)」與無人機仿真驗證，是確保系統穩定運行的基石。開發人員需要： * 精通 C++/Python：C++ 用於開發高效能的經典規劃器，Python 則用於快速原型、測試與系統整合。 * 熟悉路徑規劃演算法： * 必須深入理解並能實作 D* Lite 或 Anytime D* 演算法，以應對動態障礙物的即時重規劃需求。 * 具備 A* 等基礎圖搜索演算法的實作經驗，作為開發初期的驗證基準。 * 機器人學與控制理論： * 需了解無人機運動學、座標轉換 (TF)、以及基本的飛控原理。 * 有 SLAM (同步定位與地圖構建) 經驗者尤佳，代表對地圖建模到導航的完整流程有深入理解。 3. 系統整合與通訊 (System Integration & Communication) 此部分對應「群體通訊層 (Swarm Communication Layer)」與「混合控制切換器 (Hybrid Control Switch)」，負責將各模組串聯成一個有機整體。開發人員需要： * 精通 ROS 2 框架： * 熟悉 ROS 2 的核心概念，包括節點 (Node)、主題 (Topic)、服務 (Service)、訊息 (msg)、啟動檔 (launch files) 等的開發。 * 需具備設計與實現自訂訊息介面 (`.msg`/`.srv`) 的能力。 * 了解並能配置 服務品質 (QoS) 參數（如 reliability, durability, depth），以在多機通訊中平衡延遲與可靠性。 * 熟悉仿真平台： * 具備使用 ROS Gazebo 或 Webots 搭建多無人機仿真環境的經驗。 * 軟體架構與狀態機設計： * 能夠設計並實現混合控制切換器的狀態機邏輯，處理量子/經典模式間的平滑過渡、超時偵測與抖動控制。 4. 軟體工程與開發維運 (Software Engineering & DevOps) 由於本專案在 Windows 環境下進行 ROS 2 開發，且涉及複雜的依賴管理，因此穩健的軟體工程與 DevOps 能力至關重要。 * Windows 環境下的 ROS 2 開發與除錯： * 專案的開發歷程顯示，開發者需具備在 Windows 環境下處理 ROS 2 環境設定、編譯錯誤 (colcon)、DLL 載入失敗、Python 版本衝突 等問題的豐富經驗。 * 自動化腳本撰寫能力： * 能夠編寫如 PowerShell 的一鍵式腳本，自動化環境設置、框架生成、程式碼修補與專案建置，以確保開發環境的一致性 ----------------------------- 截至目前，專案開發的核心成果是成功在 Windows 環境下，以 ROS 2 Jazzy 為基礎，建置並驗證了一套功能完整的最小可行性產品（MVP）。 主要進展包括： 一、開發進度 1. 環境建置與除錯：經歷了 extensive 的環境設定與除錯週期，成功解決了在 Windows 上運行 ROS 2 的多項挑戰。 2. 專案框架上線：已生成一套完整的 ROS 2 工作區（`hqcs_nav_ws`），包含所有核心功能的 ROS 2 套件框架。 3. 自動化腳本開發：撰寫了一系列 腳本，能夠自動化完成環境驗證、修復、程式碼修補、SROS2 安全設定、依賴安裝、專案建置與範例啟動，確保了開發環境的一致性與可重複性。 4. 核心演算法整合：已將原有的概念性 stub 替換為實際的演算法實作，包括 D* Lite 與量子 SDK 介面。 二、具備功能 目前的 MVP 已具備以下核心功能與模組，並可在 ROS 2 環境下整合運行： 1. 模組化 ROS 2 套件架構： * `qnav_msgs`：定義了標準化的通訊介面，包括 `SwarmState.msg`（無人機狀態）、`LeaderCommand.msg`（領航機指令）與 `PlanPath.srv`（路徑規劃服務）。 * `qnav_planners` (C++)：經典備援控制器，已將原始的直線插值 stub 替換為 完整的 D* Lite 演算法，能處理 `nav_msgs/OccupancyGrid` 地圖並對動態障礙進行重規劃。 * `qnav_quantum` (Python)：量子路徑規劃器，已從延遲模擬升級為 整合 D-Wave Ocean SDK 與 IBM Qiskit SDK 的介面，包含 QUBO/CQM 問題建模、呼叫雲端量子退火器/混合求解器或本地模擬器的邏輯。 * `qnav_swarm` (Python)：群體節點，包含 `leader_node` 與 `follower_node`，能進行基本的狀態回報與指令接收。 * `qnav_switch` (Python)：混合控制切換器，具備基礎狀態機，能根據超時等條件在量子與經典規劃器之間進行選擇與回退。 * `qnav_bringup` (Python Launch)：整合啟動套件，提供 `e2e_benchmark.launch.py`，能一次性啟動所有節點，並支援 SROS2 安全配置。 2. SROS2 安全自動化： * 提供 `generate_sros2_keystore.ps1` 腳本，可 一鍵生成完整的 SROS2 keystore，包含 CA、治理文件（governance.xml）、為各節點（planner, swarm, comm, switch）建立的 enclave 及對應的權限文件（permissions.xml），並自動完成簽署，大幅簡化安全部署流程。 三、主要用途與應用場景 本專案的混合架構使其特別適用於需要 快速決策 與 高可靠性 的複雜任務，尤其是在國防安全領域。 * 商業應用： * 公用事業與基礎設施巡檢：如輸電線路、橋樑、鐵路走廊的自動化檢查。 * 公共安全與應急響應：支援搜救（SAR）、災情勘查與火災監測。 * Drones-as-a-Service (DaaS)：與電信商或系統整合商合作，提供按需計費的無人機數據服務。 * 國防安全專用場景： * 前線後勤與機動補給：將複雜的「帶時間窗車輛路徑問題（VRPTW）」建模為 QUBO/CQM，以混合量子方案快速求解多機、多投遞點的補給路線。 * 基地/邊境防護與反無人機（C-UAS）：優化多機巡邏的覆蓋率與攔截時序，應對高密度的飽和攻擊。 * GNSS 受干擾/欺騙空域的韌性導航：在無衛星訊號時，系統能即時偵測偏差並以 D* Lite 快速重規劃路徑，維持任務執行。 * 電子戰（EW）韌性通聯：整合 LPI/LPD/AJ 的 MANET 方案與 SROS2/DDS-Security，在受干擾環境下確保指揮與控制鏈路的安全與穩定。 * 海上/近海守備與搜救（SAR）：規劃廣域搜索路徑，最大化覆蓋率並最小化搜索空窗。