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本研究提出分層多智能體強化學習框架，用于分析異構智能體參與的仿真空戰場景，旨在通過預設模擬識別促成任務成功的有效行動方案（CoA），從而低成本、低風險探索現實防務場景。在此背景下應用深度強化學習面臨特定挑戰，包括復雜飛行動力學、多智能體系統狀態與動作空間指數級擴展，以及實時單元控制與前瞻規劃融合能力。為解決這些問題，決策過程被分解為雙層抽象：底層策略控制單個單元，高層指揮官策略發布與總體任務目標匹配的宏觀指令。該分層結構通過利用智能體策略對稱性及控制與指揮任務分離，顯著優化訓練流程。底層策略通過漸進復雜度的課程學習訓練單兵作戰控制能力，高層指揮官則在預訓練控制策略基礎上學習任務目標分配。實證驗證證實了該框架的優越性。

本研究探索深度強化學習（RL）作為低成本、低風險空戰場景模擬分析方法的可行性。RL在各類環境中展現的行動方案發現能力構成研究動機，涵蓋棋類博弈[1]、街機游戲實時控制[2]以及現代兵棋推演[3]等融合控制與戰略決策的場景。空戰場景中應用RL存在多重挑戰：仿真場景結構特性（如單元復雜飛行動力學、聯合狀態動作空間規模）、規劃深度、隨機性與信息不完備性等。戰略博弈與防務場景的決策樹（即潛在行動方案集合）規模遠超常規搜索能力邊界。此外，現實作戰需同步協調單元機動與戰略布局及全局任務規劃，整合部隊層級實時控制與指揮官層級任務規劃的聯合訓練極具挑戰性，因二者對系統需求、算法架構及訓練配置存在本質差異。

為應對挑戰并復現現實防務行動，本研究構建分層多智能體強化學習（MARL）框架分析異構智能體空戰仿真場景。該方法將決策過程解耦為雙層結構：底層策略負責單元實時控制，高層策略依據全局任務目標生成宏觀指令。底層策略通過預設場景（如攻擊/規避）訓練，場景目標由指令標識符標記。為增強魯棒性與學習效率，采用漸進復雜度場景課程學習與聯盟自博弈機制。高層策略學習基于動態任務目標為下屬智能體分配合適標識符。戰略規劃權責上移至高層指揮官，底層執行單元自主完成控制任務。該架構通過底層策略對稱性利用與信息流定向傳輸，大幅簡化策略訓練過程，并實現控制與指揮的清晰分離，支持任務定制化訓練方案。

本研究核心貢獻包括：（1）開發輕量化環境平臺，快速模擬智能體核心動力學與交互行為。通過固定飛行高度將運動約束至2D空間，仍能精確捕捉智能體交互與機動特征。（2）采用課程學習虛構自博弈機制，通過漸進復雜度提升作戰效能。（3）設計集成注意力機制、循環單元與參數共享的神經網絡架構，聯合訓練底層控制策略與高層指揮官策略。（4）針對深度學習系統黑箱特性與科學評估風險，通過分層組件解析實現決策可解釋性。

第2節綜述前沿進展并闡明本研究對現有文獻的拓展；第3節介紹飛行器模擬器基礎特性與MARL原理；第4節闡述空戰對抗場景及訓練流程；第5節呈現實驗結果；第6節討論結論與未來研究方向。

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美陸軍要求陸軍科學委員會開展一項研究，探討如何應用物聯網（IoT）技術提高陸軍設施的戰備狀態。具體而言，這項研究應促進陸軍了解利用物聯網創建智能和彈性設施的潛在優勢和風險。

智能軍事設施使用多種類型的電子數據收集傳感器來提供可操作的信息，用于有效管理資產和資源，從而提高戰備狀態、支持現代化建設并降低運營成本。商業行業已投入巨資開發和實施物聯網，以提高流程效率，同時降低成本。近年來，由于傳感器成本的降低以及云計算和數據分析技術的進步，物聯網的部署速度呈指數級增長。陸軍可以利用行業在這一領域的進步，用于創建智能設施。

研究小組與涉及物聯網技術的民用企業、開設物聯網或城市規劃相關課程的學術機構以及陸軍設施進行了電話會議和訪問。此外，研究小組還與網絡企業技術司令部 (NETCOM)、設施管理司令部 (IMCOM) 和陸軍工程兵工程研發中心 (ERDC) 等與這一發展有利害關系的國防部和陸軍部組織進行了交流。

根據在這些訪問和會議中收集的信息，以及相關文件和討論，研究小組得出了以下結論：

1.當有顯著的投資回報率和足夠的相關分析數據時，行業和城市才會在城區部署物聯網。中歐的公用事業公司最近投資并采用了物聯網，第一年就節省了 12 億美元。應用于陸軍目前在全球各地的物聯網和強化維護技術領域的設施，陸軍有可能節省 2 億美元。

2.行業的早期成功案例

? 能源管理

? 預測性維護

? 提高安全性

? 交通管理

? 企業園區服務

3.所需的技術如今已經成熟并投入使用。現在已有許多物聯網技術 可隨時在陸軍設施中采用。

4.軍隊人口（軍人和平民）不局限于設施內，而是融入周邊社區。

5.陸軍尚未采用業界的可控實驗方法在其設施上部署物聯網。缺乏利用某種形式的物聯網使設施運營受益的試驗項目。

6.ERDC 數據管理研究--智能和彈性設施（SaRI）--架構初探，以及設施管理有效性虛擬試驗臺（VTIME）。

7.研究小組無法找到任何聲稱負責物聯網企業架構或數據的陸軍活動。設施可被視為邊緣計算，但陸軍沒有為其在邊緣運作提供資源。

8.技術更新與合同簽訂不同步。

基于這些發現，研究小組提出了以下建議：

1.ASA (IE&E)建立一個智能安裝演示計劃（每年 5000 萬美元），由靈活的合同工具（如 OTA）提供支持，合同上限應足夠大，以便推廣。

2.ASA (IE&E)指派一名項目經理，負責確定試點技術項目，將其與安裝項目相匹配，制定資源配置和采購戰略，并對各項工作進行管理。

3.項目經理在以下領域開展初步試點試驗：

• 能源效率

• 預測性維護

• 其他待定（如安全、社區服務）

4.ASA (IE&E) 邀請其他安裝組織（陸軍和其他租戶）使用該平臺在其他領域開展試點：

• 士兵監控
• 培訓、醫療保健服務......

5.ASA（IE&E）與 ACSIM 和 IMCOM 一起利用最初試點實驗的結果來確定智能設施的推廣。

本文探討了俄烏戰爭（2022-2024 年）中無人駕駛飛行器（UAV）的使用是否構成軍事事務革命（RMA）。通過分析整個沖突期間的無人機行動，本研究評估了新武器、新組織和新戰爭方式的出現--科恩的 RMA 框架確立了這三項標準。研究發現，無人機在這場沖突中的應用代表了一種 RMA，具體表現為各種無人機技術的擴散、烏克蘭專門無人系統部隊的建立--世界上第一個獨立的無人系統軍事部門--以及包括無人機群和人工智能瞄準在內的新作戰概念的出現。本研究利用烏克蘭無人機行動的大量文獻資料和軍事創新理論，展示了無人系統如何改變現代戰爭。研究結果對軍事現代化，尤其是對美國陸軍具有重大意義。本論文建議成立專門的無人系統分部，為無人機飽和的戰場開發新的作戰概念，并將采購戰略轉向可減員系統，以便在無人戰爭無處不在的時代保持軍事效率。

烏克蘭創新性地使用無人機來對抗俄羅斯的常規軍事優勢，以及俄羅斯快速發展自己的無人機技術，都有可能為其他沖突提供借鑒，包括美國與中國等近鄰競爭對手之間的潛在對抗。在大國競爭重新抬頭的時代，了解強國和弱國如何利用無人機對于制定有效的戰略和能力至關重要。俄烏戰爭中低成本、商業化無人機的廣泛使用表明，無人機技術正在使更多國家和非國家行為體獲得復雜的空中力量能力。胡塞武裝在 2023 年 10 月以色列-哈馬斯戰爭后開始的針對商業航運的行動中使用了這種系統，這就是廉價無人機的引入如何改變戰爭的一個例子。廉價無人機在非國家行為者中的普及使他們能夠對敵人造成嚴重破壞，但這也會使他們容易受到同行組織的無人機攻擊。國家和非國家行為體廉價無人機系統的擴散對未來沖突、反恐努力和全球穩定具有重大影響。這可能需要對防空、部隊保護和行動安全采取新的方法。

無人飛行器的自主性和殺傷力不斷增強，對未來戰爭提出了重要的倫理和法律問題。人類對致命自主武器系統的控制、平民傷亡增加的可能性以及降低使用武力的門檻等問題都需要認真考慮。俄烏戰爭提供了具體的例子，可以為這些重要的辯論提供參考。在烏克蘭，低成本無人機在對抗昂貴的常規軍事硬件時表現出的有效性挑戰了傳統的軍事采購成本效益觀念。這可能促使國防開支的優先次序和工業生產發生重大轉變。它還可能加速反無人機技術的發展，從而有可能引發該領域的新一輪軍備競賽。

正如在烏克蘭所看到的那樣，將無人機融入各級軍事行動可能需要對軍事組織結構、培訓計劃、甚至征兵策略做出重大改變。了解這些組織方面的挑戰和適應性對于尋求有效利用無人機能力的軍隊來說至關重要。對于美軍，特別是陸軍來說，全面了解俄烏戰爭中無人機的使用情況對于為正在進行的現代化工作提供信息至關重要。這場沖突提供了關于各種無人機類型和使用策略的有效性的真實數據，以及對潛在弱點和應對措施的深入了解。這些信息有助于制定從研發重點到戰術理論的決策。分析烏克蘭無人機能力和戰術的快速演變可以為該領域未來的潛在發展提供寶貴的見解。這有助于決策者、軍事規劃人員和分析人員預測與無人機技術相關的新威脅和機遇。

總之，在俄烏戰爭中使用無人機是了解現代戰爭潛在轉變的重要案例研究。無論這些系統被證明是真正的革命性還是僅僅是重要的進化步驟，在未來數年中，軍事事務和國際關系的多個領域都將感受到它們的影響。因此，要制定有效的戰略、政策和能力來應對無人機技術擴散帶來的挑戰和機遇，就必須對這場沖突進行嚴謹的分析。

關鍵研究結果

1.新武器

在俄烏戰爭中，出現并迅速發展了各種無人機技術，這些技術在科恩的框架中被稱為 “新武器”。這些新武器包括：低成本、商業化的軍用無人機的普及；開發出具有更強能力的專用軍用無人機；將人工智能和機器學習整合到無人機系統中；閑逛彈藥和神風特攻隊無人機作為戰略打擊資產出現；以及使用無人機群來壓制防御。這些技術創新極大地擴展了空中力量的可獲取性和可負擔性，使國家和非國家行為者都能部署大量可攻擊系統。

2.新組織

無人機的重要性與日俱增，推動了重大的組織變革，包括創建烏克蘭專門的無人系統部隊作為一個獨立的軍種，在現有的部隊結構中發展專門的無人機部隊和小組，實施為無人機行動量身定制的新的培訓和招募方法，以及將民間志愿者和組織納入無人機采購和行動。這些組織變革反映了對軍事力量結構應如何有效利用無人系統的根本性重新思考。

3.新的戰爭方式

無人機催生了新的作戰概念和戰術，包括縱向和橫向擴大戰場、模糊傳統戰線、利用持續監視和精確打擊制造心理壓力、將無人機與常規武器系統集成以提高效能、采用蜂群戰術壓垮敵方防御，以及快速傳播無人機拍攝的信息戰和公共信息。這些發展與以往的戰爭大相徑庭，改變了多領域作戰的特點。

本文旨在探索在需要改變團隊規模時，如何為配備有限視場攝像機的無人自主系統團隊提供分散的、基于視覺的控制算法。在戰場上，團隊中無人駕駛系統之間的通信鏈路有可能被敵方能力所破壞。此外，無人系統必然會在戰斗中受損或出現故障，因此可能需要更多無人系統進行替換或增強團隊的能力。隊伍規模的變化可能會給其余無人系統帶來一系列作戰問題，如無法跟蹤目標、保持隊形和避免碰撞。本文對之前開發的基于視覺的分布式防撞控制算法進行了修改，將該算法轉變為無人系統之間保持一定的分離距離，而不是保持所需的相位偏移以避免碰撞。然后，在分組規模隨時間變化的模擬中分析了基準控制算法和改進控制算法的性能。

利用無人地面飛行器（UGV）進行自主導航和未知環境探索極具挑戰性。本報告研究了一種利用小尺寸、低重量、低功耗和低成本有效載荷的測繪和探索解決方案。本文介紹的平臺利用同步定位和繪圖功能，通過尋找可導航路線來有效探索未知區域。該解決方案利用多種傳感器有效載荷，包括輪子編碼器、三維激光雷達、紅-綠-藍相機和深度相機。這項工作的主要目標是利用 UGV 的路徑規劃和導航功能進行測繪和探索，從而生成精確的 3D 地圖。所提供的解決方案還利用了機器人操作系統。

本文探討了無人地面車輛（UGV）應用中的 2.5D 和 3D 路徑規劃。對于 2.5D 實時導航，我們研究了使用高程或可穿越性生成 2.5D 占位網格，以確定路徑成本。與海拔高度相比，使用由表面法線生成的分層方法生成的可穿越性在測試環境中更為穩健。分層方法也用于三維路徑規劃。雖然可以實時使用三維方法，但生成三維網格所需的時間意味著，有效進行路徑規劃的唯一方法是使用預先存在的點云環境。因此，我們探索從各種來源生成三維網格，包括手持式傳感器、UGV、UAV 和航空激光雷達。

本報告涉及《陸軍多域情報： 21-22 財年科技重點領域》（參謀部副參謀長辦公室，2020 年）。具體而言，在傳感器部分，本報告與以下需求相關： "傳感器和機器人平臺的新組合，不僅能在地形上移動，還能機動感知"（4）。傳統上，無人地面車輛（UGV）以二維方式導航，并將世界劃分為已知、未知和障礙。本報告試圖通過在地圖中加入實際地表信息，將導航擴展到 2.5維和 3維尺寸。更高的維度可以提高導航效率。

這項工作還涉及 "戰爭將以超高速、超大規模進行，由機器人和自主系統 (RAS)、機器學習 (ML) 和 AI [人工智能] 能力等技術主導，這些技術可廣泛獲得、打包并隨時投入使用"（參謀部副參謀長辦公室 2020，5）。雖然不在本文討論范圍之內，但基于前沿的 2D 探索軟件包（Christie 等人，2021 年）將與我們的 2.5D 方法配合使用。

研究方法

在這里，探討了兩個專門用于 2.5D 和 3D 導航的 ROS 軟件包。為了生成 2.5D 占位網格，我們使用了 grid_map 軟件包（Fankhauser 2019；Fankhauser 和 Hutter 2016）。雖然 grid_map 軟件包最初是為腿式機器人導航各種地形而設計的，但它也可用于 UGV 平臺，以維護地表信息。圖 2 顯示了網格地圖的一個示例。通常，我們使用三維激光雷達生成網格圖。不過，這里的網格圖是 2.5D，這意味著我們用一個值來表示 z 方向。如果點云提供的兩個不同坐標的 x 值和 y 值相同，但 z 值不同，則網格圖會保留較高的 z 值。紫色和藍色等冷色表示海拔較低，紅色和橙色等暖色表示海拔較高。grid_map 軟件包提供了多種有用的轉換格式，包括 costmap_2d、OpenCV、OctoMap、點云庫 (PCL)，甚至是有符號距離場 (SDF)。costmap_2d 轉換與我們的導航最相關。不過，在調整參數時，查看 pointcloud2、Vectors 和 GridCells 數據的功能特別有用，因為它們都有自己的參數文件，可以根據具體情況進行調整。

還研究了用于三維路徑規劃的 mesh_navigation（Pütz，2019 年；Pütz 等，2021 年）。圖 3 包含一個網格導航示例。在這個示例中，粉色和藍色等冷色調表示可穿越的地形，而紅色則表示障礙物。使用網格導航的一個好處是，陡坡（即負面障礙物），如樓梯，會被標記為紅色并避開。因此，機器人的路徑是沿著斜坡規劃的。

使用網格導航的另一個優勢是，路徑是沿著實際網格規劃的，因此很容易識別和避免縫隙和陡坡。此外，航點可以有不同的 z 值，規劃器會明確考慮這一點。例如，在圖 4 中，起點位置海拔較高，而目標位置海拔較低。因此，網格導航可以使用最能實現海拔高度變化的路線，成功地將機器人引導到目標位置。而 2D 或 2.5D 方法則無法做到這一點。

此外，如圖 5 所示，網格可以沿同一 Z 軸存在多個點。這也是 2D 或 2.5D 方法無法實現的。圖 5 還表明，mesh_navigation 軟件包可以有效地利用三維網格來規劃隧道路徑，以達到預定目標。

本節中的圖表使用在線數據集生成（奧斯納布呂克大學，2020 年）。不過，本報告的其余部分將重點介紹從各種輸入源生成可穿越網格的情況。

本報告記錄了通過利用深度學習（DL）和模糊邏輯在空間和光譜領域之間整合信息，來加強多模態傳感器融合的研究成果。總的來說，這種方法通過融合不同的傳感器數據豐富了信息獲取，這對情報收集、數據傳輸和遙感信息的可視化產生了積極的影響。總體方法是利用最先進的數據融合數據集，為并發的多模態傳感器數據實施DL架構，然后通過整合模糊邏輯和模糊聚合來擴展這些DL能力，以擴大可攝入信息的范圍。這項研究取得的幾項進展包括：

• 將DL模型實施到片上系統（SoC）硬件中
• 高光譜圖像（HSI）數據的DL
  • 1.在HSI上建立DL，以獲得水的特性和底層深度
  • 2.在HSI上使用開放集識別方法
• 框架內融合方法的消融研究
• 使用DL和模糊聚合的HSI和LiDAR多模態傳感器融合的新框架
• 探討神經模糊邏輯在遙感數據中復雜場景的不確定性下自動推理的作用和實用性

出版物[1, 2, 3, 4, 5]進一步詳細介紹了取得的進展。

無人機蜂群來了！美國、中國和俄羅斯處于無人機群開發和利用的最前沿。然而，無人機的低成本和易得性使非國家行為者能夠以富有想象力和創造力的方式利用無人機，包括蜂群。本專著的目的是要解決以下問題：無人機群為軍隊提供什么效用？無人機群提供了許多優勢，包括持續的情報、監視、偵察和目標定位；對軍事人員和組織的低風險和低成本，以及癱瘓個體和組織決策的潛力。相比之下，無人機群有其脆弱性和挑戰。脆弱性包括從對手的黑客攻擊到反蜂群武器的存在，而一些挑戰包括組織上的抵制和國際法。無人機群就在這里，而且很快就會出現在戰場上，現在是解決如何最好地運用它們的時候了。在概述了無人機群的潛在好處和局限性之后，該專著最后提出了四項建議：需要敘述、建立無人機群理論、了解人機界面以及為無人機群的使用進行組織過渡。

本報告總結了迄今為止在路線偵察領域的本體開發的進展，重點是空間抽象。我們的重點是一個簡單的機器人，一個能夠感知并在其環境中導航的自主系統。該機器人的任務是路線偵察：通過觀察和推理，獲得有關條件、障礙物、關鍵地形特征和指定路線上的敵人的必要信息。路線偵察通常是由一個排的騎兵和非騎兵進行的。這項研究探討了機器人執行部分或全部必要任務的合理性，包括與指揮官進行溝通。

1.1 背景與動機

這是一項具有挑戰性的對抗性任務，即地形穿越加上信息收集和解釋。偵察的解釋方面需要考慮語義學--確定相關的信息和確定它如何相關（即有意義）。語義信息在本質上是定性的：例如，危險是一個定性的概念。為了將危險與某些特定的區域聯系起來，我們需要一種方法來指代該區域。這意味著至少能夠給空間的某些部分附上定性的標簽。

Kuipers在他的空間語義層次的早期工作中指出了空間的定性表示對機器人探索的重要性。例如，層次結構的拓撲層次包含了 "地方、路徑和區域的本體"，歸納產生了對較低層次的因果模式的解釋。

最近，Izmirlioglu和Erdem為定性空間概念在機器人技術中的應用提供了以下理由：

• 各種任務，如導航到一個目的地或描述一個物體的位置，涉及處理物體的空間屬性和關系。......或某些應用（如探索未知環境），由于對環境的不完全了解，可能并不總是有定量的數據。......可理解的相互作用和可接受的解釋往往比高精確度更可取（Kuipers 1983）。對于這些應用，定性的空間關系似乎更適合。

對于負責路線偵察的無人地面車輛（UGV）來說，其架構中的不同模塊將消費和產生語義信息：負責語義感知和目標識別、計劃和執行、自然語言對話等的模塊，加上主要負責維護信息的語義世界模型。例如，在美國陸軍作戰能力發展司令部陸軍研究實驗室的自主架構中，語義/符號世界模型被用來 "實現符號目標（例如，去接近一個特定的物體）"，*其中接近是一個語義概念。

一個關鍵問題是如何在世界模型和其他模塊之間分配維護和處理不同類型語義信息的責任。從語義世界模型的角度來看，這取決于有多少符號推理是合適的。例如，假設要接近的物體位于一個給定區域的某個位置，而不是靠近該區域的外部邊界。一旦機器人靠近物體，就可以推斷出機器人在物體的位置附近，而且也在同一區域內。如果有公制信息，就可以用幾何例程得出這個結論。在沒有公制信息的情況下，是否會出現在純粹的定性空間中推斷有用的情況？

本報告不涉及這個問題。我們的目標是確定什么應該被代表，而把如何代表和在哪里代表留給未來的工作。

1.2 路線偵察

以下片段取自FM7-92中對路線偵察的描述。空間表達是彩色的，周圍有一些文字作為背景。

• 路線偵察的重點是獲得關于一條指定路線和敵人可能影響沿該路線移動的所有地形的信息。路線偵察的方向可以是一條道路、一條狹窄的軸線（如滲透通道），或一個總的攻擊方向......防御陣地。......部隊可以機動的可用空間......所有障礙物的位置和類型以及任何可用的繞道位置。障礙物可包括雷區、障礙物、陡峭的峽谷、沼澤地或核生化污染 ......沿途和鄰近地形的觀察和火力范圍 ......沿途提供良好掩護和隱蔽的地點 ......。橋梁的結構類型、尺寸和分類。著陸區和接駁區。與路線相交或穿越的道路和小徑。. . 如果建議路線的全部或部分是道路，則該排認為該道路是一個危險區域。它使用有掩護和隱蔽的路線與道路平行移動。當需要時，偵察和安全小組靠近道路，以偵察關鍵區域。

路線偵察的結果是一份報告，以圖表的形式，并附有文字說明。FM7-92給出了一個例子，我們可以從中提取一些更必要的概念：

• 網格參考。磁性北方箭頭..道路彎道..陡峭的坡度..道路寬度的限制（橋梁，隧道等）..岔道的位置..隧道..

讓我們把這段關于路線偵察的描述中提到的概念建立一個綜合清單，重點放在空間概念上，并盡可能地保留軍事術語:

1）必須指定環境中的位置、路線、區域和感興趣的物體。稱這些為 "實體"。

2）這些實體之間的空間關系是相關的（例如，一個地點在另一個地點的北邊）。值得注意的是，不同類型的實體之間的關系是被指定的。

a. 物體（例如，障礙物）在位置或區域。

b. 一些地點在空間上與路線有關（例如，沿著路線，毗鄰，或靠近道路）。

c. 地點可能代表更大的區域（例如，雷區的位置）。

d. 道路和小徑可以與路線相關：它們可能相交、重疊（部分疊加），或平行運行。

3. 一些實體對路線具有戰術價值，無論是進攻還是防御（例如，雷區）。

a. 一些地點相對于其他地點或區域有方向性的定位（例如，一個防御性的位置）。

b. 有些區域是由其與另一個區域或地點的關系來定義的，這可能不是一種局部的關系（例如，觀察和火力場是由一個潛在的遠程位置來定義的，該位置有一條通往路線上的一個區域的線路）。

4）路線可能被障礙物阻擋，障礙物可能是明確的物體或更大的區域（例如，一個障礙物與一個雷區）。

5. 路線和地形的三維幾何特性是相關的：道路上的急轉彎，陡峭的坡度，等等。

6）有時，描述物理基礎設施（如道路、橋梁）及其屬性是很重要的。

1.3 路線偵察抽象

路線偵查收集和解釋不同種類和不同來源的信息:

• 背景知識。這包括關于環境特征的類型和預期成為任務一部分的物體的信息，包括道路、障礙物、溝壑、橋梁等等。

• 任務規范。確定偵查的區域和路線，以及當時可獲得的任何信息。

• 環境。通過空間分析（包括幾何學、拓撲學等）、感知、地圖衛星數據的離線圖像處理和其他類型的分析，確定環境的相關特征。

• 任務執行期間的通信。我們假設指揮官或人類操作員在偵察過程中可以向UGV提出詢問或命令，提供新信息或集中注意力。

• 如前所述，一份報告。

原則上，所有這些信息都以某種抽象的形式組合在一個語義世界模型中。我們把環境的物理屬性和特征稱為 "實體"。把我們用來表示這些實體和它們之間關系的抽象概念稱為 "概念"。

不同類型的實體的概念。層次結構在語義表征中很常見，用來捕捉關于世界上遇到的實體類型的一般知識。一個類型就是一個概念，類型被組織在一個層次中：MRZR是一種輕型的、戰術性的、全地形的車輛，它是一種輪式地面車輛，它是一種地面車輛的類型，等等。屬性和關系可以與一個給定的概念相關聯，而下級概念則繼承這些屬性。在路線偵察中，如果有信息說某一地區有一條道路，但沒有更多的細節，仍然可以從道路的概念中推斷出它的預期屬性：它比它的寬度長得多；它在人們感興趣的地點之間通向；在其他條件相同的情況下，它可能比周圍的地形行駛得快。從實用的角度來看，這意味著如果有可能將某物歸類為一個已知的概念，那么語義世界模型就不需要記錄關于該物的每一條相關信息。

用于實體的目的和用途的概念。一個代表道路典型用途的概念可以進一步區分其長度和寬度的語義，這反過來又導致了跨越和沿途、穿越和跟隨等概念之間的區別。這將使UGV能夠以不同的方式對待 "偵察道路對面的區域 "和 "偵察前方的道路 "的命令。前方的道路也是一個語義概念：它取決于對過去去過的地方的了解。

代表部分信息的概念。有時可能會有定性的信息。想象一下，任務規范的一部分是關于雷區在計劃路線上存在的信息，但不知道具體位置，或者知道雷區的位置，但不知道其范圍。這種無知可以很容易地在代表實體的概念中得到體現。

新概念適用于新環境。另一個交流的例子可能是信息性的。想象一下，當一輛UGV穿越一條東西走向的道路時，它與遠程指揮官進行交流，指揮官問道："道路北側是什么？"* 需要識別的物體可能不在道路和地形的邊界上（與 "建筑物的一側 "形成對比），而是在以道路邊緣為界的某個感興趣的區域內，距離UGV的位置向北不遠，向東和向西也有一些距離。這個區域可能沒有事先作為一個概念被劃定；相反，它是在當前的背景下構建或推斷出來的。這是一個有趣的例子，一個概念不是從公制數據中抽象出來的，而是被強加在公制數據上的。

背景中的概念的適應和組合。想象一下，對一張地圖的分析產生了對代表區域、道路等等的概念的分解。這些概念可能直接適用于某些目的。例如，與道路相聯系的概念在推理兩點之間的導航時是有用的。然而，在其他情況下，這些概念可能需要調整或與其他概念相結合。例如，如果一條道路被指定為 "危險區域"，那么這個區域的概念可能會超出道路的邊界，延伸到周圍的地形。