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人工智能（AI）與無人飛行器（UAV）的融合顯著提升了平臺能力，尤其在增強態勢感知領域。本文系統綜述AI驅動技術提升無人機態勢感知的研究進展。開篇界定無人機作戰背景下"態勢感知"及其核心要素——感知、理解與預測。繼而探討機器學習、深度學習、計算機視覺、自然語言處理及數據融合等AI方法如何強化無人機環境感知與解析能力。研究覆蓋軍事、民用及商業領域AI增強型無人機態勢感知應用，重點包括：先進監視、目標捕獲、搜救行動、環境監測、交通人流監控、基礎設施巡檢及物流配送。同時剖析AI無人機實施中的技術挑戰（數據質量、實時處理、環境影響、可擴展性）與操作難題，并審視隱私隱憂及監管爭議等倫理法律議題。除文獻綜述外，本文提供詳實案例研究展示成功AI無人機應用，提煉實踐洞察與經驗教訓。研究還識別傳感器技術創新與AI算法突破等前沿趨勢，指明領域發展機遇。核心結論強調AI在提升無人機態勢感知方面的變革潛力，為構建更智能、自主、高效的空中系統鋪平道路。本綜述為研究者、從業者及政策制定者理解并利用AI-無人機技術交叉應用提供價值資源。

無人飛行器（UAV）作為多領域關鍵工具，憑借在危險/不可達環境作業能力及高性價比優勢實現廣泛應用。軍事領域，無人機通過實時情報與態勢感知能力，在監視偵察與戰術行動中降低人員風險并提升任務效能；民用場景涵蓋災害響應、農業監測、基建檢查及物流配送；搜救行動中無人機可快速覆蓋廣域復雜地形，顯著提升受困者定位與救援概率（Arjomandi等, 2006）。態勢感知作為無人機作業核心能力，包含感知（識別環境要素）、理解（解析要素關聯與意義）、預測（預判態勢演變）三級認知架構（Endsley, 1995, 1999），確保無人機安全高效達成作戰目標。

無人機動態作業環境的不可預測性要求實時數據處理與決策能力（Endsley, 1995）。傳統方法難以應對海量復雜數據，AI技術由此成為關鍵賦能器——機器學習、深度學習與計算機視覺等技術使無人機具備自主環境感知、模式識別、情境適應及智能決策能力。AI與無人機融合不僅提升作戰效能，更拓展應用邊界（Endsley, 1995）。本文旨在系統梳理AI增強無人機態勢感知的技術現狀，通過解析多元AI方法與應用案例，全面闡釋AI如何變革無人機作業模式，并揭示融合進程中的機遇與挑戰。綜述范圍涵蓋機器學習、深度學習、計算機視覺、自然語言處理及數據融合等AI方法在無人機態勢感知中的應用，輻射軍事、民用及商業多領域場景，重點解析AI如何提升無人機環境信息感知-理解-預測能力。

研究目標

? 闡釋態勢感知基礎概念及其在無人機作業中的戰略價值
? 分類評述增強無人機態勢感知的AI技術體系
? 剖析多領域AI驅動態勢感知的應用實踐
? 識別AI-無人機融合的技術瓶頸、操作挑戰及倫理法律風險
? 展望新興技術趨勢與未來研究方向

結構

第二章闡述文獻篩選標準與方法論；第三章解析態勢感知理論基礎、無人機系統及AI方法體系；第四章評述提升無人機態勢感知的AI模型研究；第五章探討AI與新興技術優化無人機態勢感知的未來路徑。

為破解軍事智能裝備預測性維護中智能化與網絡化程度低、物理模型構建困難等問題，本研究針對人工智能技術在軍事智能裝備中的應用框架、關鍵技術及保障決策方法展開探索。通過將預測性健康管理（PHM）系統架構融入軍事智能裝備健康管理體系，充分發揮人工智能全域通信、泛在感知與自主學習等核心能力，實現軍事智能裝備健康管理的數據驅動化、智能化和網絡化轉型。本研究成果可為復雜戰場環境下軍事智能裝備保障提供參考路徑，有效降低運維成本，持續提升保障效能。

本文重點研究人工智能技術（AIT）在機電控制系統（MECS）中的應用：首先闡釋AIT基礎理論與概念框架，繼而開發現代化AIT核心技術，結合我國現代企業機電控制系統現狀剖析現存瓶頸，最終探究AIT與機械系統的融合路徑，重點討論其在機械電子孔口子系統與電氣控制系統集成中的實踐應用。

"軍事智能裝備"泛指具備預測、感知、分析、推理、決策及控制能力的裝備體系。其在裝備數控化基礎上演進為更高級形態，可顯著提升生產效能與制造精度。其發展關鍵技術涵蓋缺陷檢測與健康維護技術（如高端數控機床、工業機器人），而故障預測與健康管理（PHM）技術正成為未來保障體系的核心方向。隨著軍事智能裝備復雜度提升，構建部件或系統的精確數學模型愈發困難。利用裝備全生命周期多節點歷史數據進行建模，相較物理分析模型更有利于實現PHM功能。鑒于軍事智能裝備向信息化、智能化、網絡化演進，其維護流程也需同步實現網絡協同與智能決策。本研究聚焦PHM與人工智能的融合應用，著力提升軍事裝備智能保障的決策水平、力量編成、方法革新及效能增益，為PHM智能化與網絡化維護模式的落地實施提供支撐。

未來智能化作戰形態演變

高端技術的廣泛運用正在深刻改變制勝機理。信息力已超越火力成為戰爭勝負的決定性要素，控制取代摧毀成為壓制對手的首選手段。作戰體系中集群單元的影響力超越傳統集中兵力效果，催生出三大新型作戰樣式：基于集群協同的"新型智能作戰"（亦稱分布式協同戰）、基于多域集群的"集群攻防戰"、以及創新理論體系衍生的"電磁全維戰"，三者共同構成未來智能化戰爭的基本形態。

隨著無人機（UAV）技術應用日益廣泛，如何在不確定性環境中實現高效安全的自主導航成為重要研究課題。本文針對動態不確定環境中的無人機路徑規劃問題，構建了空域場景下執行任務的仿真環境。該環境支持靈活參數配置，可調整障礙物數量、敵方無人機數量及其行為策略（如"隨機巡邏"或"追擊"）。將無人機路徑規劃問題建模為部分可觀測馬爾可夫決策過程（POMDP），充分考慮無人機運動模型與環境特征，據此設計相關狀態空間、動作空間及獎勵函數。進一步提出融合快速擴展隨機樹（RRT）算法與柔性行動者-評價者（SAC）算法的新型RRT-SAC算法：RRT負責全局路徑規劃為無人機提供導航指引，SAC專注局部動作選擇以應對動態環境中的突發狀況。實驗結果表明，在多組測試環境中RRT-SAC算法在任務完成率、耗時、軌跡長度等指標上均優于對比算法，展現出卓越的泛化能力與穩定性。

無人機（UAV）在現代社會的應用日趨廣泛。其靈活性、高效性和多功能性使其成為解決傳統方法難以應對挑戰的關鍵工具（Fraga-Lamas等，2019）。在農業領域，無人機可實現作物生長精準監測（Wang等，2019）；環境管理領域則可采集空氣質量與水污染數據支撐現代環境監測（Valenti等，2016）。隨著智能決策與航空設備性能的飛速發展，無人機在災害救援與軍事領域亦獲廣泛應用（Bai等，2021）。更智能化、信息化的無人機可快速抵達指定區域執行搜救、物資投送等任務，大幅降低人力資源成本（Valente等，2013）。但無論何種任務類型，自主路徑規劃始終是完成無人機任務的核心要素。高效路徑規劃可優化飛行軌跡并最小化能耗，智能避障策略則能保障無人機在復雜環境中的安全運行，從而降低事故風險（Dewangan等，2019）。

路徑規劃算法主要分為兩類：非學習型方法與學習型方法。非學習型方法主要基于預定義規則和數學模型進行搜索或采樣。其中搜索類算法（如Dijkstra算法）通過正向遍歷所有節點獲取最優路徑（Dijkstra，2022）；A*算法改進Dijkstra算法，利用啟發函數縮小搜索范圍提升效率（Dewangan等，2019）。快速擴展隨機樹（RRT）作為采樣類算法，通過在狀態空間隨機采樣點自然處理運動學約束，為實際應用提供高效可靠方案（Fan等，2022）。然而由于路徑規劃屬于經典NP難問題，傳統建模與搜索算法在復雜環境中計算復雜度急劇增加，有時甚至無法求得解，該現象常稱為"維度災難"（Dewangan等，2019）。

為規避維度災難，學習型方法應用日益廣泛。強化學習（RL）采用試錯訓練機制，無需人類知識或預設規則，通過探索能獲取最大回報的行為使智能體達到類人高級智能水平（Li等，2023）。經典RL算法（如SARSA與Q-learning）已成為無人機路徑規劃的重要方法（Liu和Lu，2013）。尤其2013年提出融合深度學習的深度Q網絡（DQN）算法，解決了強化學習中高維狀態空間表征難題（Mnih等，2013）。DQN在雅達利游戲中的表現遠超既有機器學習方法。2015年改進版DQN在雅達利游戲中顯著超越人類專業玩家（Mnih等，2015）。越來越多研究者開始初步應用深度強化學習（DRL）算法進行無人機任務模擬與規劃。此類算法融合強化學習的決策能力與深度學習的感知能力，為動態路徑規劃問題提供新解法（HUANG等，2024）。Keong構建空戰博弈環境，采用DQN實現無人機自主避障與射擊策略（Keong等，2019）；Xu改進DQN提出D3Q方法有效緩解估值過高問題（Xu等，2024）；Yu提出帶安全約束的RL路徑規劃算法，在保障路線安全同時兼顧任務完成率（Yu等，2021）。但仿真環境與現實存在顯著差異：DQN本質上僅能輸出離散動作，難以實際部署。而深度確定性策略梯度（DDPG）算法的提出使DRL可輸出連續動作，在現實動態環境中展現強大探索能力（Hou等，2017）。Lan應用DDPG算法實現多移動機器人在未知環境的避障任務，并成功應用于大規模現實場景（Lan等，2022）；Hadi基于DDPG采用雙延遲DDPG（TD3）算法解決自主水下機器人運動規劃與避障技術（Hadi等，2022）；柔性行動者-評價者（SAC）在DDPG基礎上將策略熵納入優化目標以激勵探索，賦予算法在復雜動態路徑規劃場景中更強的適應性（Zhao等，2024）。

但當環境發生劇變時，上述算法常存在泛化能力不足問題。例如軍事對抗場景中，敵方單位可能突變為更高級智能體，被視為動態障礙的敵機可能突然開始追擊我方無人機。此時在原環境訓練的算法往往失效（Zhang等，2022）。為應對此類劇變環境，Fu采用課程學習（CL）方法（Xiaowei等，2022）：將敵機策略制定劃分為隨機游走、線性追擊、轉向追擊三階段，逐步提升追擊方智能水平并漸進訓練逃脫方策略。但CL方法仍需大量樣本收斂，實際無人機系統通過物理實驗獲取樣本的成本極高，制約了算法應用；且CL策略演進僅覆蓋有限模式。為提升樣本效率并增強無人機泛化能力，本文提出融合RRT-SAC算法：規劃前由RRT執行全局搜索提供航向指引，SAC負責局部動作選擇應對動態環境突發狀況，二者通過動態加權混合策略集成。相比既有工作，本文主要貢獻如下：

? 開發模擬我方無人機與敵機對抗的空域場景。該環境可靈活配置障礙物數量、敵方無人機數量及其行為策略（如"隨機游走"或"追擊"）。不僅可作為無人機強化學習訓練環境，更具強遷移性，可擴展至自動駕駛車輛或地面機器人應用。例如自動駕駛車輛可通過類似方法訓練預測鄰近來車路徑并優化自身駕駛策略。

? 融合傳統路徑規劃算法與DRL算法，有效解決SAC算法在追擊場景的收斂問題。每次動作執行前，根據當前狀態分別計算RRT與SAC動作，通過距離指標動態確定歸一化權重選擇最終動作。此舉既保障動作遵循全局路徑，又能靈活避障。

? 將無人機路徑規劃問題建模為部分可觀測馬爾可夫決策過程（POMDP），采用所提RRT-SAC算法求解。實驗結果驗證了算法的有效性與優越性。

人工智能在軍事教育與安全領域的融合既帶來機遇也伴隨挑戰。本研究結合場景矩陣與政策建議，為決策者和國防戰略家提供平衡人工智能發展與安全治理的見解，以促進軍事應用穩定性。該研究采用情景分析法評估四種模式——基于人工智能應用水平及治理力度的"樂觀采用"、"風險創新"、"可控進步"及"技術停滯"。研究表明：高強度人工智能應用配合強力監管可提升作戰效能與國際安全；缺乏監管的快速擴張則導致網絡安全漏洞與倫理困境。強力治理被確認為降低風險、確保人工智能負責任部署的核心要素。研究特別強調人工智能驅動的戰略模擬、網絡彈性防御及道德框架在國防戰略中的重要性。

人工智能正引發重大技術變革，深刻影響教育、安全及國防戰略等領域（Horowitz等，2018）。其在軍事應用中的整合及對全球安全的深遠影響，已引起政策制定者、研究者與國防分析專家的日益關注（Schmidt, 2022；Jensen, 2023）。當各國試圖利用人工智能增強戰略決策、情報行動和網絡安全時，必須同步應對倫理隱憂、地緣政治風險及現代戰爭形態演變等挑戰（Canton, 2020）。

人工智能在軍事備戰中的作用已超越傳統學習模式，涵蓋自適應訓練系統、自主決策支持工具及情景模擬推演（Jensen, 2023）。這些創新旨在為軍事人員提供數據驅動洞察力、預測建模能力及實時威脅分析，從而強化國家安全戰備水平（Horowitz等，2018）。然而在提升戰略運作效率、增強網絡防御的同時，人工智能整合亦引發算法偏見、人工智能賦能虛假信息威脅及對抗性人工智能操縱風險等復雜挑戰（Schmidt, 2022；Canton, 2020）。隨著各國日益依賴人工智能技術開展國防、情報及戰略行動，人工智能軍事化加劇了對其影響全球安全與戰爭形態的嚴重關切（Marwala, 2023）。

本文運用場景分析法探索人工智能在軍事教育與安全框架中潛在發展路徑。通過構建并評估"樂觀前景"、"風險創新"、"可控進步"和"技術停滯"四類場景，該研究建立結構化預測模型，剖析未來十年人工智能如何塑造全球安全格局（Jensen, 2023；Masakowski, 2020）。通過考察政策框架、技術進步及倫理考量等關鍵驅動因素，本研究致力揭示人工智能驅動教育體系與全球安全需求間的戰略契合點。最終，本文在人工智能治理框架、軍事領域負責任應用、以及人工智能教育與國家安全戰略交叉領域作出學術貢獻。通過情景分析方法論，該研究為軍事教育者、國防政策制定者及安全專家提供重要參照，闡明人工智能快速融入全球防務結構的機遇與風險。

將人工智能技術應用于軍事系統引發重大風險，主要源于國際人道法遵約要求與戰場可靠性能考量。基于風險的監管路徑能依據系統類型特質的風險性質與嚴重度定制緩釋措施，避免過度阻礙技術發展與應用。本文提出五級風險分層框架，采用定性模型評估不同軍事系統風險，其參數體系反映核心關切維度；進而主張建立差異化風險緩釋機制，探討可納入的緩釋措施類型。該路徑還通過兩種方式促進AI軍事系統監管國際共識：首先將龐雜風險解構為簡明集合以聚焦討論；其次推動負責任國家通過自我監管確保可靠性能，為爭議問題建立共同基礎。

當前國際社會普遍認同：人工智能(AI)技術應用于各類系統的風險重大，須妥善應對。近年多邊機構在制定AI全球標準方面取得顯著進展，涵蓋技術標準與負責任AI的倫理政策維度（Kerry等，2021）。2018年七國集團(G7)同意建立"全球人工智能伙伴關系"（GPAI），該多邊倡議致力于探索AI發展的監管挑戰與機遇。公私機構亦涌現大量宣言與框架指導負責任AI發展，其中許多已從原則聲明演進為完整政策框架。軍事領域，2019年聯合國(UN)確立致命性自主武器系統(LAWS)新興技術使用指導原則（聯合國裁軍事務廳，2019）；2020年2月美國防部通過《AI倫理原則》（美國防部，2020），然其未必專門針對軍事系統。值得注意的是，歐盟對AI應用監管已采用風險分級路徑。

原則雖是政策制定實施的起點，仍需細化機制指導落地。對軍事系統采用風險分級監管，有望成為從緩釋原則轉向政策實踐的有效路徑。因各類軍事系統風險差異顯著，統一緩釋策略將導致三重困境：對高風險系統失之過寬，對低風險系統矯枉過正，阻礙對人類有益的軍事技術發展。風險分級路徑則可規避這些缺陷。

本文首先剖析AI技術特性如何引致系統潛在問題，比較民用與軍事系統風險分級路徑的演化原則；聚焦軍事系統，探討其核心AI風險關切；主要貢獻在于提出"風險分級體系"，勾勒軍事AI系統風險緩釋的實施框架。該體系通過精細化緩釋路徑促進軍事AI責任領域的國際外交：聚焦關鍵議題推動爭議問題早期共識。本文還論證：在AI軍事系統全生命周期實施風險緩釋措施并非零和博弈，純粹基于提升作戰效能的考量亦構成采納這些措施的充分理由。

當前假新聞已成為全球性嚴峻挑戰，社交媒體快速傳播錯誤信息的能力加劇了這一問題。本文提出基于大語言模型（LLM）能力的新型特征計算流程構建方法，應對假新聞檢測的緊迫挑戰。核心目標在于優化可疑文本屬性轉化為分類適用數值向量的過程，從而填補系統整合語言線索與深度上下文嵌入的研究空白。在英語（FakeNewsNet）和烏克蘭語（真假新聞）數據集上的實驗表明：該方法以88.5%（英語）和86.7%（烏克蘭語）準確率超越四個基線模型。關鍵發現顯示：將復述比率、情感比率等數值指標與LLM嵌入結合，可提升欺詐文章檢測召回率，較標準技術平均提高2-3個百分點。這些結果表明所提特征計算流程在保持模型決策透明度的同時顯著提升檢測精度。研究最終強調：系統化設計的數值特征對LLM嵌入的補充至關重要，為構建更可靠、適應性強且可解釋的假新聞檢測系統指明路徑。

假新聞——偽裝成可信新聞的虛假或誤導性內容——在數字時代已發展為全球性重大威脅[1,2]。超過36億社交媒體用戶使未經核實信息突破傳統編輯監管快速傳播，加速虛假敘事擴散[2]。2016年美國總統大選[3]與2019年印度大選[4]等事件印證了錯誤信息影響輿論的速度。例如新冠疫情期間，關于病毒及疫苗的有害謠言在網絡蔓延，削弱公共衛生信息公信力。研究表明假新聞比真實新聞傳播更快更廣[5]，可能加劇社會極化、侵蝕主流媒體信任[6]甚至煽動暴力[7,8]。過去十年研究者聚焦機器學習（ML）與自然語言處理（NLP）方法實現大規模虛假信息識別[9]。早期嘗試將假新聞檢測形式化為二分類問題——僅通過文本分析區分真假新聞[2]。傳統方法采用樸素貝葉斯、支持向量機（SVM）或隨機森林等算法，結合n元語法或專業詞典等特征工程，有時取得較好效果[10]。然而假新聞制造者適應偽裝能力意味著捕捉深層語義線索仍是開放挑戰[7,11,12]。

深度神經網絡（特別是卷積神經網絡CNN與長短期記憶網絡LSTM）被提出用于自動學習潛在文本表征。盡管LSTM在某些基準任務中準確率超99%[10]，但綜合實驗證實：除非融入更豐富上下文理解，高度復雜或領域特定的假新聞仍能規避這些模型[7,8]。同時詞嵌入技術（如TF-IDF、Word2Vec和FastText）通過將單詞映射為稠密向量改進了詞袋模型[13]。盡管能捕獲語義關系，這些靜態嵌入仍難以應對多義詞與語境變化[1]。基于Transformer的模型開創了上下文嵌入新范式：雙向Transformer編碼器（BERT）[14]可捕捉微妙語言線索，尤其在領域特定任務微調后。研究證實BERT在包括虛假信息檢測的多個NLP任務中顯著超越傳統基線[15]。但在實際假新聞場景（尤其多語言環境）部署BERT仍受限于領域數據匱乏與資源開銷[16]。

大語言模型（LLM）如OpenAI的GPT-4[17]與Meta的LLaMA[18]的興起，為利用海量預訓練語料獲取高級文本表征提供機遇。初步研究表明LLM嵌入能識別小模型無法察覺的微妙虛假信息線索[19]。然而高計算需求與LLM決策解釋難題仍未解決[20,21]。對此可解釋人工智能（XAI）領域研究提出將深度學習預測能力與可解釋機制結合以闡明分類結果[22]。但多數文本分類XAI方法仍難將內在特征映射為終端用戶可理解的文本線索。基于這些挑戰，本研究引入新型特征計算流程構建方法，借鑒可解釋LLM流程的洞見：將檢測分解為合成可疑特征→數值化計算特征→構建魯棒模型→生成透明結論的鏈式任務。

本研究目標是通過整合LLM驅動的特征提取選擇框架與闡明特征重要性的可解釋策略，增強假新聞檢測能力。旨在證明該流程能提升多語言文本數據的準確性與可解釋性。主要貢獻如下：
? 受可解釋AI研究啟發，提出假新聞檢測特征計算流程構建方法
? 在傳統LLM對比（TF-IDF/Word2Vec/BERT）基礎上，新增使用大語言模型計算解釋特征的顯式步驟，彌合原始嵌入與透明決策的鴻溝
 ? 在雙數據集驗證LLM驅動特征實現最高精度（英語88.5%/烏克蘭語86.7%），并闡釋框架如何揭示文本被判定虛假的原因

本文結構如下：第2章精煉相關工作，闡明方法如何融合現有特征提取技術與可解釋性；第3章詳述新提出的任務分解架構、數據流及特征計算優化機制；第4章報告實驗結果（含現有方法定量對比）；第5章探討優勢缺陷與開放性問題；第6章展望未來（聚焦數值結果、現存挑戰及研究方向）。

圖1：本方案整體工作流程
融合基于LLM的嵌入表示、數值化特征計算及最終專家結論模板。圖示闡明本方法的四大核心任務：
(i) 特征合成 → (ii) 特征計算流程構建 → (iii) 機器學習模型建立 → (iv) 專家結論模板生成
展示原始文本與衍生特征在各階段的流向。

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。

配備先進傳感器的無人平臺的集成有望提高態勢感知能力，緩解軍事行動中的 “戰爭迷霧”。然而，管理這些平臺涌入的大量數據給指揮與控制（C2）系統帶來了巨大挑戰。本研究提出了一種新穎的多智能體學習框架來應對這一挑戰。該方法可實現智能體與人類之間自主、安全的通信，進而實時形成可解釋的 “共同作戰圖景”（COP）。每個智能體將其感知和行動編碼為緊湊向量，然后通過傳輸、接收和解碼形成包含戰場上所有智能體（友方和敵方）當前狀態的 COP。利用深度強化學習（DRL），聯合訓練 COP 模型和智能體的行動選擇策略。展示了在全球定位系統失效和通信中斷等惡劣條件下的復原能力。在 Starcraft-2 模擬環境中進行了實驗驗證，以評估 COP 的精度和策略的魯棒性。報告顯示，COP 誤差小于 5%，策略可抵御各種對抗條件。總之，貢獻包括自主 COP 形成方法、通過分布式預測提高復原力以及聯合訓練 COP 模型和多智能體 RL 策略。這項研究推動了自適應和彈性 C2 的發展，促進了對異構無人平臺的有效控制。

圖：從學習到的交流中預測 COP 的框架概覽。在決策過程中確定并使用 COP。使用 QMIX作為 COP 集成的 MARL 方法示例。

配備先進傳感器的無人平臺的集成為減輕 “戰爭迷霧 ”和提高態勢感知能力帶來了希望。然而，管理和傳播來自此類平臺的大量數據對中央指揮與控制（C2）節點的信息處理能力構成了巨大挑戰，特別是考慮到隨著平臺數量的增加，數據量也會呈指數級增長。目前的人工處理方法不適合未來涉及無人平臺群的 C2 場景。在本研究中，我們提出了一個利用多智能體學習方法來克服這一障礙的框架。

我們考慮的框架是，智能體以自主方式相互通信（以及與人類通信），并以數據驅動的方式訓練這種通信功能。在每個時間步驟中，每個智能體都可以發送/接收一個實值信息向量。該向量是智能體感知或視場（FoV）的學習編碼。這些向量不易被對手解讀，因此可以實現安全的信息傳輸。

在接收方，必須對信息進行解碼，以恢復發送方的感知和行動。此外，還應將信息整合（隨時間匯總）到 “共同作戰圖像”（COP）中。與編碼器一樣，解碼器也是以數據驅動的方式學習的。在本文中，我們將 COP 的定義簡化為戰場上每個友方和敵方智能體的當前狀態（位置、健康狀況、護盾、武器等）。我們認為，COP 對決策智能體至關重要。

近年來，以數據驅動方式進行端到端訓練的人工智能/人工智能方法大有可為。在數據驅動型自主 COP 的背景下，一個優勢是無需對傳感器和執行器中的噪聲、對手的動態等做出建模假設。通過充分的訓練，我們的數據驅動方法將產生高度精確的 COP。

不過，ML 模型可能對訓練數據或訓練場景的偏差很敏感。這與陸軍 C2 場景中通常假設的 DDIL（拒絕、中斷、間歇和有限影響）環境形成了鮮明對比。我們的實驗強調評估對霧增加、全球定位系統失效和通信中斷（如干擾）的適應能力。

我們使用深度神經網絡（DNN）的深度學習實現了編碼器和解碼器的數據驅動端到端訓練。將 DNN 應用于 COP 形成的一個挑戰是通信中缺乏人類可解釋性。人類可解釋性對于人類操作員有效控制蜂群至關重要。例如，通過解釋通信，操作員可以理解蜂群用于（自主）決策的特征。我們的方法具有人機互換性，這意味著人類操作員可以解碼傳入的信息，并將自己的感知編碼，與蜂群進行交流。由此產生的 COP 使人類能夠指揮蜂群。

在實踐中，COP 被大量用于任務執行，例如，確保協調運動。我們假設，將 COP 納入自主決策智能體將產生彈性多智能體策略（例如，對敵方變化的彈性）。我們在實驗中將有 COP 和沒有 COP 的多智能體策略學習與多種最先進的方法進行了比較，并驗證了這一假設。

接下來，我們總結一下我們的方法。我們首先描述了我們的深度學習方案，其中每個智能體將其感知和行動編碼成緊湊向量并進行傳輸。各智能體共享底層嵌入向量空間，以實現對態勢的共同理解。每個智能體都要訓練一個編碼器-解碼器，以生成本地 COP。本地 COP 應與智能體的感知一致，并能預測行動區域內所有單元的狀態（包括位置）。

在不同的模擬場景、初始部隊配置和對手行動中，使用深度強化學習（DRL）對 COP 和智能體策略進行端到端訓練。訓練的輸出是一個編碼器-解碼器神經網絡（NN）和一個跨智能體共享的策略 NN。可通過多種方式對訓練進行配置：最小化帶寬、最大化對干擾（如信道噪聲、數據包丟失、GPS 干擾等）的恢復能力。該方法可用于協調信息收集任務。

實驗在星際爭霸-2（SC2）多智能體環境中進行。在 SC2 中模擬的多個藍方與紅方場景中，通過經驗觀察了方法的有效性。具體來說，在具有挑戰性和現實性的 TigerClaw 場景（圖 1）中測試和評估了方法，該場景由 DEVCOM 陸軍研究實驗室（ARL）和陸軍主題專家（SMEs）在美國佐治亞州摩爾堡的上尉職業課程中開發。

圖 1：（左）Tigerclaw場景中的狀態示例。(右）每個智能體的感知（本地觀察）和它們之間的通信聯系。

對 COP 的準確性和幻覺進行評估，以揭示有趣的訓練動態。在整個模擬過程中，方法生成的 COP 高度準確，誤差小于 5%（與地面實況相比）。為了測試策略的魯棒性，我們將我們的方法與多種最先進的多智能體 RL 方法和基線進行了比較。結果表明，我們的方法所制定的策略能夠抵御視覺范圍下降、通信能力下降、GPS 被拒絕以及場景變化等因素的影響。

總之，這項研究通過數據驅動的 COP 形成，實現了人在環內的異構自主平臺的指揮和控制，推動了自適應和彈性 C2 領域的發展。其貢獻如下：

• 實時自主形成可解釋的共同行動圖像（COP）的方法，包括預測整個行動區域的敵方位置。

• 由于利用智能體間的通信進行分布式 COP 預測，因此展示了對可視范圍和 GPS 拒絕的更強的應變能力。

• 通過聯合訓練 COP 模型和多智能體 RL 策略，提高整體任務成功率。

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。