亚洲男人的天堂2018av,欧美草比,久久久久久免费视频精选,国色天香在线看免费,久久久久亚洲av成人片仓井空

本文提出一種為具備不同能力的異構無人機集群生成協同行為的概念框架，旨在支持未來軍事有人-無人編隊（MUM-T）直升機任務中復雜任務的執行。在此類任務中，飛行員不僅需要操控自身直升機，還需管理大量無人機。這種場景會迅速造成工作負荷過載，并可能導致可用資源利用不足。為解決該問題，我們為飛行員創建了易于使用的指揮界面，僅需選擇關鍵參數即可為無人機分配多項任務。這些參數將用于自動分配資源并生成可靈活調整的任務計劃。該概念將支持復雜多無人機任務執行，并將集成至我們的任務與駕駛艙模擬器環境，由德國陸軍飛行員進行測試驗證。

有人-無人編隊（MUM-T）任務旨在通過有人駕駛航空器與無人航空器（UAV）的協同作戰實現共同目標。人類飛行員指定待完成作業并將其分配給編隊中各無人機。在駕駛直升機的同時執行無人平臺的任務分配與監控工作，會給飛行員帶來巨大的精神負荷。因此，任務分配方式至關重要，這一直是我們研究小組的長期重點。其所采用的核心設計范式之一是基于任務的引導技術。該概念可定義為所有層級通過權限共享與共同目標追向來實現協同（Uhrmann & Schulte, 2012）。在此模式下，人類操作員僅向無人機代理下達高層任務，后者則需理解、分解并執行這些任務（Dudek & Schulte, 2022）。任務可通過以下要素組合定義（Lindner, Schwerd, & Schulte, 2019）：

?任務目標：任務實施的具體對象 ?執行動作：任務達成的方式 ?限定信息：任務特定參數或約束條件

為確保任務分配成功，必須平衡人工任務與自動化任務的比例。過高自動化水平可能導致飛行員對系統失去信任，而過低自動化水平則會使飛行員因任務過多而不堪重負。因此，關鍵在于不僅需要提供恰當的高層參數，還需建立完善的反饋機制。這種反饋可來自輔助系統或其他實現透明化的技術手段（Wright, Chen, & Lakhmani, 2019）。輔助系統通過分析當前任務來判斷是否會產生過度工作負荷，并在必要時實施干預（Brand & Schulte, 2020）。聚焦透明度的反饋機制關注應向飛行員提供的系統信息量。盡管直覺上信息過載會占用飛行員過多注意力，但研究表明這并不會顯著增加工作負荷，反而能提升對系統的信任度（Wright, Chen, & Lakhmani, 2019）。

針對涉及大量無人機的MUM-T任務，我們提出可分解為四個階段的自動任務分配流程：

1. 飛行員選擇高層級任務
2. 自動化系統生成達成目標的建議方案，包括：
   a.選擇適合執行任務的無人機編隊
   b.在無人機間分配子任務
   c.選擇最優任務執行的特定參數
3. 飛行員批準方案或要求重新生成
4. 計劃執行并向飛行員反饋結果

由于飛行員可選擇的任務具有高度通用性，必須為每類任務明確定義無人機的預期行為及其他參數（如任務成功指標）。本文通過兩個具體用例展開詳細分析：需要同時攻擊多個目標的協同打擊任務，以及需要獲取特定位置或目標信息的偵察任務。本研究還著重探討如何將該方法應用于攻擊直升機模擬器——該系統配備兩種主要無人機類型：可搭載多種傳感器與武器的高價值無人機；以及可從自有平臺、其他無人機甚至地面發射的空射效應（ALE）小型可消耗飛行器（發射效應，LE）。

無人駕駛飛行器（UAV）日益頻繁的使用引發了安全隱患，亟需有效的反無人機系統。本文旨在通過設計和實現仿真環境，評估反無人機防御中使用的干擾器角度分配方法，從而改進現有系統。該仿真模擬真實場景：攻擊無人機被追蹤后通過干擾使其失去行動能力，為特定場景下多種干擾器分配技術的效果評估提供工具。仿真基于智能體建模技術，模擬無人機與干擾器在受控環境中的行為交互。用戶定制報告器將監測記錄關鍵性能指標以評估算法性能。該工具的預期用途是增強規劃者對干擾器分配機制的理解，輔助優化反無人機防御戰術。

當今世界技術發展使無人機開始被用作武器，推動了對抗手段的演進。反無人機系統對關鍵區域和設施保護具有重要作用。這些系統專為應對無人機威脅設計，在傳統防空系統基礎上額外提供探測、跟蹤、識別、干擾與威脅評估功能。無人機探測跟蹤通過雷達和攝像系統等傳感器實現。探測階段是確保反無人機系統有效性的首要環節——未探測到的無人機無法采取預防措施。隨后識別被探測目標并評定威脅等級。若判定存在危險且需采取對抗措施，即啟動干擾程序。干擾無人機可分為兩類：硬殺傷與軟殺傷。硬殺傷旨在物理摧毀目標，通常采用激光武器或導彈系統；軟殺傷則在不造成物理損傷前提下使無人機活動中止，包括信號干擾和頻率干擾等電子干預手段。干擾器作為軟殺傷工具，通過阻斷信號阻止無人機受控。最常見的是可實現全向信號干擾的全向干擾器。但當防護區域周邊存在需保留的日常通信信號時，則采用僅能在特定角度干擾信號的定向干擾器。

日常應用中，反無人機系統可由單名或多名操作員控制，亦可在無人工介入的自主模式下運行。自動模式下，算法根據雷達軌跡信息確定干擾器作用區域并自動下發指令。此類算法計算目標威脅優先級后通過干擾器執行操作，本質屬于威脅評估與武器分配（TEWA）問題。決策過程需快速完成，因應對威脅的可接受響應時間通常僅為數秒。

本文提出名為JASPER（干擾器分配仿真評估報告平臺）的仿真方法，用于測試評估反無人機系統中的專用威脅評估與武器分配（TEWA）算法。這些算法專注于為威脅覆蓋優化分配干擾器角度。不同算法在目標優先級設定、計算時長及設備交互方式上存在差異。為確定更適用算法及其效能，需進行額外測試。本研究旨在開發模塊化、基于代理的測試平臺以滿足該需求。算法測試平臺采用基于代理的仿真框架MASON搭建。MASON作為復雜系統仿真平臺具備高度可定制性，基于代理的仿真方法使各代理按自有規則運行，提供更真實靈活的仿真環境。本測試平臺設計用于報告特定算法在多樣化場景下的性能。在此模塊化測試環境中，用戶可自定義測試案例及需報告的關鍵性能指標（KPI），支持基于不同場景的深度性能分析。這對理解算法在真實環境中的預期表現尤為重要。

論文結構如下：第二章提供測試評估仿真、威脅評估與武器分配及基于代理仿真的背景知識與文獻綜述；隨后在該章內定義描述具體問題；第三章闡述仿真技術應用；第四章說明仿真實施細節；第五章包含研究結論與未來改進方向。

無人機面臨的核心挑戰在于路徑規劃與動態避障。近年來涌現的多種路徑規劃算法雖成功解決部分問題，但仍存在諸多局限。本文針對A*、RRT與粒子群優化（PSO）三種主流算法，在障礙物密集的三維城市環境中開展系統性實驗。通過設計三組實驗（每組含兩種場景），綜合考量城市地圖規模、飛行高度、障礙物密度與尺寸等變量。實驗結果表明：A算法在計算效率與路徑質量方面表現最優；PSO在急轉彎與高密度環境展現優勢；RRT*憑借隨機搜索特性，在各類實驗中保持均衡性能。

形態各異的無人機已廣泛應用于軍事[2]、航拍、搜救[3]與農業[1]等領域。路徑規劃作為實現地形導航、任務執行與目標抵達的核心技術，近年來成為研究重點。路徑規劃可分為兩大范式：靜態環境規劃與動態環境規劃。前者適用于障礙物位置固定的場景（如建筑物、橋梁、交通燈），需在任務前完成路徑計算；后者應對移動障礙物（如車輛、鳥類、行人），依賴機載實時路徑計算模塊實現動態適應。算法選擇取決于具體任務需求。

路徑規劃算法主要分為四類：第一類為基于圖搜索的算法（如A*[5]、Dijkstra[4]、D*[6]、跳點搜索JPS[7]），將環境建模為圖結構，節點代表位置/狀態，邊代表可行轉移路徑。第二類為基于采樣的方法，包括概率路線圖PRM[8]與快速擴展隨機樹RRT[9]，通過隨機采樣構建路徑。第三類為人工勢場法[10]，通過引力與斥力場引導無人機趨近目標。第四類為仿生優化算法（如蟻群ACO[11]、粒子群PSO[12]、灰狼GWO[13]），模擬生物行為并依賴預設成本函數尋優。各類方法雖具優勢，但均存在局限：圖搜索法在三維大場景中計算成本高[14]；仿生算法需參數調優且迭代次數多[15]；勢場法易陷局部最優[16]；采樣法則生成離散航點而非連續軌跡[17]。本文聚焦RRT*[18]、A*與PSO三種經典算法，針對城市三維環境設計六種實驗場景（涵蓋環境規模、障礙物形態密度、起降高度差異等變量），系統比較其性能差異。

論文結構如下：第二節綜述相關對比研究；第三節概述A*、RRT*與PSO算法原理；第五節詳述仿真實驗與結果分析；第六節總結研究結論。

在當今安全格局中，未經授權無人機在禁航空域的擴散已成為重大威脅。這些無人機構成從潛在監視與間諜活動到物理攻擊等惡性行為的多樣化風險。因此，開發高效反無人機激光系統愈發重要。本研究聚焦三大目標：建立內部可靠性模型、識別關鍵組件、探究影響反無人機系統可靠性的因素。通過分析關鍵組件可靠性及系統參數對整體可靠性的影響，旨在提升反無人機激光系統的綜合性能與效能。為此，采用可靠性框圖（RBD）方法計算反無人機系統中激光子系統的可靠性。同時開展組件級可靠性全面評估，識別系統薄弱環節，從而實現針對性改進與優化。為捕捉系統失效行為的真實場景，采用不同分布模型計算系統可靠性，確保深入理解其多工況下的運行可靠性。最終獲取反無人機激光系統的能量值與命中概率，以有效應對環境挑戰。

無人機已迅速融入現代社會生活，在多個領域獲得廣泛應用。盡管最初主要與軍事行動相關，無人機當前在民用領域發揮關鍵作用。其應用場景涵蓋娛樂（航拍攝影）、地質學（地圖繪制、勘測）、交通（流量監測）、安防（搜救、人群監控、救災）、物流（包裹投遞）、農業（作物監測、噴灑）及通信（應急基礎設施）等多元化領域。這些創新應用標志著社會向更高自主性轉型的重要進程，無人機正深刻改變日常生活的各個方面。

在當今安全格局中，禁航空域內非法無人機活動構成的威脅與日俱增。此類無人機可被用于監視、間諜活動甚至物理攻擊等惡意行為。為有效應對此類威脅，開發強健的反無人機激光系統勢在必行。圖1展示了激光反無人機系統的典型配置。

反無人機激光系統作為關鍵安防技術，旨在檢測、追蹤并反制禁航空域內的非法無人機。通過先進檢測機制、精確追蹤能力與有效反制手段，此類系統致力于保護敏感區域免受惡意無人機的潛在威脅。激光武器憑借其光速響應、精準光束定位與單次打擊成本效益[19]，正成為應對無人機威脅升級的有效解決方案。為分析激光對無人機引擎的打擊效能，文獻[16]研究了目標對激光的脆弱性綜合評估方法。Ball在文獻[24]中指出，評估目標對激光的脆弱性類似于評估非爆炸性穿透物撞擊目標時造成的損傷機制，盡管未明確闡述具體評估方法。

多無人機空戰是一項涉及多個自主無人機的復雜任務，是航空航天和人工智能領域不斷發展的一個領域。本文旨在通過協作策略提高對抗性能。以往的方法主要是將行動空間離散為預定義的行動，從而限制了無人機的機動性和復雜的策略實施。還有一些方法將問題簡化為 1V1 戰斗，忽略了多個無人機之間的合作動態。為了應對六自由度空間固有的高維挑戰并改善合作，我們提出了一個分層框架，利用領導者-追隨者多智能體近端策略優化（LFMAPPO）策略。具體來說，該框架分為三個層次。頂層對環境進行宏觀評估，并指導執行策略。中間層確定所需行動的角度。底層為高維行動空間生成精確的行動指令。此外，通過領導者-追隨者策略分配不同角色來優化狀態值函數，以訓練頂層策略，追隨者估計領導者的效用，促進智能體之間的有效合作。此外，結合無人機態勢的目標選擇器可評估目標的威脅程度。最后，模擬實驗驗證了提出的方法的有效性。

本文介紹了一種新方法，用于在受到入侵移動物體威脅的自定位無人機群中實現快速規避。受自然自組織系統的啟發，本文提出的快速集體規避方法可使無人飛行器群避開主動接近該群體的動態物體（干擾者）。所提技術的主要目標是使無人機群快速、安全地逃離近距離發現的干擾者。這種方法的靈感來源于某些動物群體的集體行為，如魚群或鳥群。這些動物利用其傳感器官的有限信息和分散控制來實現可靠而有效的群體運動。本文介紹的系統旨在執行具有大量智能體的無人機群的安全協調。與自然蜂群類似，該系統在整個群體中傳播關于檢測到的干擾者的快速沖擊信息，以實現動態和集體規避。所提議的系統是完全分散的，僅使用機載傳感器來相互定位智能體和干擾者，類似于動物完成這種行為的方式。因此，蜂群智能體之間的通信結構不會被每個個體的狀態（位置和速度）信息所淹沒，而且對通信中斷也是可靠的。對所提出的系統和理論進行了數值評估，并在實際實驗中進行了驗證。

圖 1：利用蜂群原理和本文中使用的視覺相對定位技術，在沙漠沙丘上方穩定了一個小型無人機群。

本文論述了無人飛行器（UAV）日益重要的意義，以及無人飛行器群在各個領域協同作戰的出現。然而，無人飛行器群的效能可能會受到干擾技術的嚴重破壞，因此必須采取強有力的抗干擾策略。雖然人們已經探索了跳頻和物理路徑規劃等現有方法，但無人機群在干擾者位置未知時的路徑規劃研究仍是空白。為解決這一問題，提出了一種新方法，即無人機群利用集體智慧預測干擾區域、躲避干擾并高效到達目標目的地。這種方法利用圖卷積網絡 (GCN) 根據從每個無人機收集到的信息預測干擾區域的位置和強度。然后采用多智能體控制算法分散無人機群，避開干擾，并在到達目標后重新集結。通過模擬，證明了所提方法的有效性，展示了對干擾區域的準確預測，以及通過避障算法成功規避干擾，最終實現任務目標。所提出的方法具有魯棒性、可擴展性和計算效率，適用于無人機群在潛在敵對環境中工作的各種場景。

圖 1：模擬環境概覽：(a) 由六架無人機組成的多無人機以三角形編隊飛向目標的情況；(b) 如圖 1(a)所示，但從地面上看情況與圖 1(a)相同。干擾區域表示受干擾器發射的干擾信號影響的區域。在干擾區域內，干擾信號的強度會對無人飛行器的通信狀態產生重大影響，在靠近中心的位置觀察到的影響更大。

本文介紹了一種為戰場環境量身定制的動態三維場景感知創新系統，該系統利用配備雙目視覺和慣性測量單元（IMU）的無人智能體。該系統處理雙目視頻流和 IMU 數據，部署先進的深度學習技術，包括實例分割和密集光流預測，并通過專門策劃的目標數據集加以輔助。通過集成 ResNet101+FPN 骨干進行模型訓練，作戰單元類型識別準確率達到 91.8%，平均交叉比聯合（mIoU）為 0.808，平均精度（mAP）為 0.6064。動態場景定位和感知模塊利用這些深度學習輸出來完善姿態估計，并通過克服通常與 SLAM 方法相關的環境復雜性和運動引起的誤差來提高定位精度。

在模擬戰場元環境中進行的應用測試表明，與傳統的 ORB-SLAM2 立體方法相比，自定位精度提高了 44.2%。該系統能有效地跟蹤和注釋動態和靜態戰場元素，并利用智能體姿勢和目標移動的精確數據不斷更新全局地圖。這項工作不僅解決了戰場場景中的動態復雜性和潛在信息丟失問題，還為未來增強網絡能力和環境重建方法奠定了基礎框架。未來的發展將側重于作戰單元模型的精確識別、多代理協作以及三維場景感知的應用，以推進聯合作戰場景中的實時決策和戰術規劃。這種方法在豐富戰場元宇宙、促進深度人機交互和指導實際軍事應用方面具有巨大潛力。

本文研究了利用同時探測原理的無人飛行器群進行自主監控的模型。該模型可指定探測感興趣區域內感興趣物體所需的傳感器數量；只有指定數量的傳感器同時掃描，才能探測到物體。該模型計劃在監控行動期間部署蜂群中的單個車輛，以保證監控的最高質量；質量以行動期間所覆蓋的感興趣區域的百分比來衡量。此外，假設監控是在復雜的行動區域（包括城市環境、建筑密集區或地形非常不平坦的山區環境）進行的，在這些區域可能會經常出現由障礙物或地形造成的遮擋。為解決問題，提出了基于模擬退火的元啟發式算法。該算法部署了一定數量的航點，從這些航點進行監控，最大限度地提高監控質量，并考慮到同步檢測原則。該算法通過一組基于典型監控場景的實驗進行了驗證。

當代武裝沖突不同于二十多年前的武裝沖突。當代武裝沖突的最大特點之一是戰場局勢多變，來自不同來源的信息不計其數，可靠性也各不相同。此外，當代大多數行動都是在特定環境下進行的，如城市和集結區（西伯利亞、烏克蘭）等，這大大限制了普通的偵察和監視方式。這種環境需要新的方法來收集和處理所有必要信息，以支持軍事決策過程（營級及以上）或部隊領導程序（連級及以下）。

指揮官決策的關鍵步驟之一是監視。可以說，監視是一個持續的過程，始于計劃和決策過程。它為指揮官的決策提供關鍵信息。通常，偵察工作由部署在敵區縱深的特別小組進行。顯然，部署這樣一個或多個小組對他們的訓練和準備要求很高。此外，來自這些小組的信息流是延遲的，而且不必精確，這可能會對任務產生巨大影響。在當代行動中，無人駕駛飛行器（UAV）等新技術被用于收集幾乎在線的信息，為指揮官的決策提供支持。無人飛行器的使用對決策的速度和質量產生了巨大影響。此外，這種信息收集方式還能節省人力資源。有關這一問題的更多信息可參見文獻 [1-7]。

本文提出了使用小型無人機群（sUAV）進行自主監控的模型。目標是通過無人機群中的傳感器覆蓋盡可能大的感興趣區域。每架無人機都部署在行動區的準確位置（航點），監控感興趣區域的一部分。該模型還允許在需要多個傳感器檢測某些感興趣物體的情況下使用（進一步稱為同步檢測）。此外，假設監控是在復雜的行動區（包括城市環境、建筑密集區或地形非常不平坦的山區環境）中進行，障礙物或地形造成的遮擋可能會經常發生。

無數科學著作都在關注如何將無人機群用于多種目的。要解決無人機群進行偵察或監視等復雜問題，有幾個課題非常重要。此類任務的路徑規劃是關鍵問題之一。Yao 等人[8]提出了一種基于 Lyapunov 導向矢量場（LGVF）和改進干擾流體動力學系統（IIFDS）的混合方法，以解決多架無人機三維合作路徑規劃中的目標跟蹤和避障問題。Lamont 等人[9]設計并實現了無人機群的綜合任務規劃系統。該系統集成了多個問題領域，包括路徑規劃、飛行器路由和基于分層架構的蜂群行為。Shanmugavel 等人[10] 研究了同時到達目標的路徑規劃問題。

與無人飛行器有關的另一個關鍵問題是其可靠性和故障保護。軍事指揮官必須做好在任何意外情況下完成任務的準備。使用無人機群執行監視任務是一個非常重要的問題，關系到關鍵信息的精確收集。目前還沒有專門針對這一主題的科學著作，但有幾篇有趣的論文值得考慮。Triharminto 等人[11] 開發了一種三維移動目標攔截避障算法。該算法被稱為 L+Dumo 算法，整合了改進的杜賓斯算法和線性算法。可以對這種方法進行修改，以減少無人機無法完成監視任務的影響。Sampedro 等人[12]重點研究了可擴展的靈活架構，用于無人機群的實時任務規劃和智能體到任務的動態分配。所提出的任務規劃架構包括一個全局任務規劃器（GMP），負責通過一個智能體任務規劃器（AMP）分配和監控不同的高級任務，而智能體任務規劃器則負責向蜂群中的每個無人機提供和監控任務中的每個任務。Sujit 等人[13] 解決了在由靜態、彈出式和移動式障礙物組成的障礙物豐富環境中運行的多架無人機從給定起始位置到目標配置生成可行路徑的問題。彈出式和移動式障礙物環境中的路徑規劃系統為解決無人機群在復雜環境（包括建筑密集區或山區地形）中執行監視任務時出現的故障提供了靈感。

在新興的蜂群技術領域，無人機系統條令作為一種規定性的設計要素，一直處于缺乏、潛伏或被忽視的狀態。本文討論了一種與蜂群無人機系統任務條令并行的設計蜂群無人機系統的綜合方法。該方法的結構源自基于模型的系統工程、機器人學、人類系統集成、生物學和計算機科學等學科的啟發式方法。該方法為設計和操作蜂群無人機系統提供了一種標準方法，力求滿足任何預定任務的性能和條令要求。

蜂群體系結構的設計應支持 "少而精"、廣泛分散、高度網絡化、脈沖式攻擊的條令。一般來說，蜂群系統主要采用三種總體指揮與控制（C2）架構：協調控制、集中控制或分級控制，以及分布式控制或分散控制（Dekker，2008 年）。在協調控制中，根據指定的瞬時因素（如位置、狀態、任務場景）選擇一個智能體作為臨時領導者。領導者從其他智能體接收傳感器數據，并廣播融合后的共同綜合畫面。如果領導者失效，則會選擇一個替代者繼續扮演這一角色。這種架構具有一定的魯棒性，但無法擴展到更大的智能體群或地理位置分散的智能體群，而且會給一個智能體帶來很大的處理負擔。集中式控制架構類似于傳統的軍事指揮與控制結構，在這種結構中，智能體按層級組織，詳細的戰術信息通過指揮鏈向上反饋。雖然這種分層設計簡化了數據流，但并不穩健，在處理需要智能體快速反應的動態場景時缺乏靈活性。對蜂群進行集中控制需要一個樞紐-輻條式通信架構，這種架構有幾個缺點：它限制了蜂群的自主行為，無法實現智能體之間的通信，而且在設計中會出現單點故障（Chung 等人，2013 年）。分布式架構的特點是沒有領導者；而是通過智能體之間的集體共識做出蜂群決策。這種架構具有穩健性和可擴展性，但要求通信網絡能夠支持可能增加的數據流量。與蜂群系統設計的其他要素一樣，C2 架構的混合體也可用于發揮各自的優勢。美國海軍的 "合作參與能力"（Cooperative Engagement Capability）防空作戰系統采用分布式架構來獲取態勢感知數據，并采用協調架構來選擇目標定位（Dekker，2008 年）。分散控制架構，包括基于市場（或拍賣）的方法，以及隱式衍生的單智能體解決方案，已在蜂群無人機系統中得到成功驗證（Chung 等人，2013 年）。由于這些原因，無線網狀通信網絡被認為是蜂群無人機系統通信架構的一種潛在的關鍵使能形式（Frew，2008 年）。

有限狀態機（FSM）（或有限狀態自動機）已被證明可有效模擬多車自主無人系統架構（Weiskopf 等人，2002 年）。在有限狀態自動機架構中，每個智能體在給定時間內都處于幾種定義狀態之一。智能體感知到的環境條件或遇到的事件會觸發觸發事件，導致智能體在不同狀態間轉換。這種類型的結構適用于開發軍事蜂群系統，因為狀態和觸發器可以確定性地定義（就像交通信號燈一樣），這對于目標攻擊等高風險任務事件是必要的。相反，在搜索等其他任務事件中，可能需要一定程度的不可預測性。在這種情況下，可以使用概率有限狀態機 (PFSM)（或概率有限狀態自動機），允許在一個狀態內有不同的行為，或在狀態之間提供多種轉換（Paranuk，2003 年）。