摘要：在工业设计中常涉及复杂、耗时的仿真,建立简单的近似模型可以简化分析和优化过程.元模型的构建和仿真试验的设计是其中的两个关键问题.针对元模型的构建,分析指出传统的基于平稳性假设的Kriging方法并不适合常见的不规则系统的建模,接着采用非线性映射方法,提出了一种基于不平稳假设的Kriging方法.实例说明:相对于传统的Kriging方法,该方法不仅可以建立精度较高的预测模型,而且对模型的预测不确定性的描述也更符合直观认识;针对计算机试验设计,提出了一种基于改进的Kriging方法的序贯准则,使得试验点序贯产生在不确定性大且距离现有试验点远的位置.算例表明:该序贯设计比一步设计效果好,能节约试验样本.

摘要：具有沉浸显示、智能辅助、自然化人机交互等先进控制能力的新型无人机地面站已成为当前无人机控制领域的研究热点。为分析其中的技术脉络,系统性地梳理国内外一系列无人机先进地面站的功能要点及设计理念,在此基础上从无人机地面站指挥控制的观察-判断-决策-行动回路出发,归纳提炼了其技术体系构成,分析指出了其中的任务环境构建、战场态势沉浸式显示、智能化辅助决策和自然化人机交互等关键技术,并对各项技术的主要研究方法进行了深入剖析,还对无人机先进地面站目前存在的挑战和未来发展趋势进行了研判。该研究对新型地面站的研制具有指导和借鉴意义。

摘要：面对高维连续状态空间或稀疏奖励等复杂任务时,仅依靠深度强化学习算法从零学习最优策略十分困难,如何将已有知识表示为人与学习型智能体之间相互可理解的形式,并有效地加速策略收敛仍是一个难题.对此,提出一种融合认知行为模型的深度强化学习框架,将领域内先验知识建模为基于信念-愿望-意图(beliefdesire-intention,BDI)的认知行为模型,用于引导智能体策略学习.基于此框架,分别提出融合认知行为模型的深度Q学习算法和近端策略优化算法,并定量化设计认知行为模型对智能体策略更新的引导方式.最后,通过典型gym环境和空战机动决策对抗环境,验证所提出算法可以高效利用认知行为模型加速策略学习,有效缓解状态空间巨大和环境奖励稀疏的影响.

摘要：该文分析了目前增强/虚拟现实(AR/VR)课程教学设计与实践经验的不足,提出以交互技术、成像技术、跟踪定位技术为教学重点,面向全校范围选课的研究生学员,通过难易适度的课程实践设计,激发学员的学习热情,培养学生的动手能力和创新能力,帮助学生深入理解增强现实与智能交互的基本理论,从而实现培养新型高素质AR/VR专业技术人才的目标。

摘要：针对无人机任务规划课程教学实际,梳理相关概念与内涵,分析其在无人机专业本科学员知识体系中的作用与地位,根据任务规划人才培养的能力需求提出课程的建设思路,并着重强调该方向人才培养所需要的动手能力,对教学实践环节进行详细设计,构建开放式任务规划教学框架和递进式试验内容。

摘要：分析目前无人机系统相关专业课程体系对智能决策问题的教学设计与实践的不足,提出以智能感知、自主控制、任务规划为教学重点,通过无人机竞赛培养学生的动手能力和创新能力,帮助学生深入理解无人机系统智能决策的基本理论,从而实现培养新型高素质无人机专业技术人才的目标。

摘要：随着无人机系统的大规模应用,海量信息处理与多样化控制需求使得无人机操作员的工作负荷和操作难度不断增大,极易导致误判和误操作。对此,设计和实现了一种基于多模态交互的多无人机监督控制系统,用于辅助操作员完成决策与控制,提高人机协作水平。该系统由无人机操作员状态监视模块和多无人机混合主动控制模块组成,前者完成对操作员实时状态的测量,并采用神经网络学习方法辨识其工作状态,获取操作员当前适合的决策等级;在此基础上,后者进一步结合无人机平台的自主能力、环境与任务复杂度等因素,完成不同层次的人机混合主动控制。半物理仿真试验表明系统可实时评估操作员状态,并有效实现了多无人机的监督控制,为人机高效协同奠定基础。

摘要：针对毁伤评估时过度依赖于专家经验或者精确计算的问题,提出支持多种人机协作模式的协同毁伤评估方法.采用协同设计理论分析毁伤评估各环节,设计了基于无人机侦察图像与模型仿真计算的人机协同毁伤评估流程.按照不同的任务场景选择对应的毁伤评估自主等级,并将毁伤评估分解为人机协同的图像变化检测、模型仿真计算、专家判读等相结合的子模块,通过经验权值融合评估结果.最后,在建筑物的毁伤评估任务中验证了该方法的有效性,可提高毁伤评估准确度,降低地面站人员负担.

摘要：引入以无人系统自主控制为核心的计算智能课程内涵,分析面向国防需求的研究生人才培养学情,介绍面向控制、应用导向、科教融合、课程思政等课程特色,提出按照生物原理、算法实现、问题求解3个维度,以及生物体及群体在结构、过程、行为、协作等4个层面的智能性来讲解神经网络、遗传算法、模糊系统、群体智能等内容的理论教学设计思路和实践环节设计方案,为实现计算智能理论和实践协调发展的教学模式提供参考。

摘要：针对智能无人系统的自主能力评价问题,开展了基于人机协同的无人系统自主性评估方法技术研究。首先,分析了现有自主性评估方法未充分考虑无人系统的内部模型表示和算法实现方式的不足,提出了将无人系统的感知与认知、决策与规划、行动与控制等三个基础能力维度的协同性和学习性作为其自主性评估的主要因素。其次,设计了包含人操控、人委派、人监督、混合主动、全自主等五个自主等级的自主性评估表,揭示了每个自主等级的协同性和学习性内涵。最后,提出了一种基于无人系统基础能力加权求和的无人系统综合自主等级量化计算方法,并且通过案例验证了自主等级量化参考表的有效性。所提出的方法有望广泛应用于各类无人系统的自主性评估。