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特种车辆乘栽员的生理心理状态与车辆技术状态并列成为影响车辆整体效能的重要因素。针对乘栽员的生理心理状态进行监测并适时干预,可以实时掌握并调整人员状态。既有利于车辆能力发挥,也有利于整体协调。生理监测调节系统拟采用生物传感技术,采集人员生理心理指标参数,通过车辆通信及指控系统网络,使指挥人员能够及时掌握人员的疲劳及生命体征状态.通过合理的心理干预及医疗指导。使人员保持良好的心理生理状态或合理的医疗自救互救,最大程度地保存行动能力。该系统可应用于平时训练及评估.也可应用于行动决策指挥及医疗救护部署。 相似文献
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陆军合成指挥员战场心理训练是军人心理训练细化了的前沿性课题,我们在进行该课题的理论与实践探索中,要认真做好陆军合成指挥员战场心理训练内容的历史继承;扎实搞好陆军合成指挥员战场心理训练实践的理论总结;不断进行陆军合成指挥员战场心理训练手段的技术创新;加快推进陆军合成指挥员战场心理训练人才的专业培养. 相似文献
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无人集群广泛应用于军事、工业等重要领域,并逐渐向智能化、协同化快速发展。借鉴人脑系统的高级智能模板,从端、边、云三个类脑层面讨论新型无人系统的设计构想,为未来智能无人集群提供了创新的探索思路。首先,端节点的通用异构无人机模仿大脑神经元形式,节约个体无人机开发成本并提升集群协作效能。其次,无人机间的拓扑结构借鉴类脑交互模式,形成内外双向通信环路以提升信息交互效率。最后,无人集群云端参考人脑与环境交互的自学习方式,在任务中动态扩充知识库以优化系统性能。综合上述类脑无人集群的设计思想,探索分析了该领域的关键技术,并对未来无人集群的智能化发展进行了展望。 相似文献
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面向红蓝双方非完备信息条件下的无人机集群自主作战场景,参考即时战略游戏星际争霸人工智能技术思想,提出一种基于人工智能与军事仿真深度融合的无人机集群作战智能培育平台构建方法,给出了技术实现路径,旨在通过大样本训练,培育无人机集群自主作战决策能力,探索无人机集群战法运用模式,支撑作战人员对无人机集群进行高级指挥控制. 相似文献
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针对策略未知逃逸无人机环境中多无人机协同追捕对抗任务,提出P3C-MADDPG算法的多无人机协同追捕对抗策略。首先,为解决多智能体深度确定性策略梯度(Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient, MADDPG)算法训练速度慢和Q值高估问题,在MADDPG算法中分别采用基于树形结构储存的优先经验回放机制(Prioritized Experience Replay, PER)和设计的3线程并行Critic网络模型,提出P3C-MADDPG算法。然后基于构建的无人机运动学模型,设计追逃无人机的状态空间、稀疏奖励与引导式奖励相结合的奖励函数、加速度不同的追逃动作空间等训练要素。最后基于上述训练要素,通过P3C-MADDPG算法生成策略未知逃逸无人机环境中多无人机协同追捕对抗策略。仿真实验表明,P3C-MADDPG算法在训练速度上平均提升了11.7%,Q值平均降低6.06%,生成的多无人机协同追捕对抗策略能有效避开障碍物,能实现对策略未知逃逸无人机的智能追捕。 相似文献
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提出了智能无人机集群作战建模应当遵循的基本理念.在总体上将"面向体系仿真的智能无人机集群作战建模"视为一个"概念设计—模型建立—分析应用"的完整过程,而非一个孤立的建模仿真活动.为此,提出了涵盖"体系设计—模型训练—想定生成—探索仿真—结果分析"5个基础阶段的建模总体框架,以及包含支撑层、运行层、分析层和应用层在内的能够支撑该框架使用的系统体系架构.该建模总体框架,有助于解决智能无人机集群作战建模中作战概念不清晰、应用场景不明确的问题,同时可以将基于机器学习的智能实体建模技术集成到建模框架当中,以充分反映智能无人机实体及其集群的自学习、自成长特性. 相似文献
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大量无人机和巡飞弹的参战成为亚美尼亚与阿塞拜疆在纳卡地区持续四十多天的冲突的焦点,引发世界各国对无人机作战应用的关注。本文回顾了冲突过程,对比了两国战损情况,介绍了主要参战无人机的技术指标与性能优势。无人机在冲突中能够实时获取高清战场图像,发挥情报侦察优势,对重点军事目标进行精准而有效的打击,发挥了较高的作战效能;同时,采取灵活高效的诱饵探测、饱和攻击以及心理威慑等战术,能够进一步提升无人机作战能力。通过分析纳卡冲突中无人机在性能、体系运用方面的不足,本研究提出应根据不同作战需求,在低烈度战争中发挥无人机性价比优势,现代空中作战开展近距支援作战,面向未来战争要在目标识别等方面发展智能信息处理技术,结合无人机不同功能构建新型无人机战术与作战体系,以实现无人机智能化作战。 相似文献
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虚拟训练系统广泛应用于医疗、航天、军事等领域,能够有效降低训练成本,提升训练效率,保障训练安全。针对无人机侦察训练飞控条件苛刻、搭载算法时延高、潜在安全隐患大、训练成本高的特点,提出在虚拟场景中应用目标检测算法的虚拟训练系统总体研发方案。该系统在YOLOv3-tiny算法的基础上,用Unity3D camera组件渲染代替无人机视频流进行数据传输,通过OpenCV for Unity插件搭载YOLOv3-tiny算法对车辆和人员进行目标检测,并实时返回检测画面。经过系统测试实验,实现了无人机智能侦察功能,目标检测速度稳定在25 fps,识别置信度达80%以上,各项指标评价良好比例达88%以上,满足了飞控模拟和算法检测训练。 相似文献
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