16、致命自主武器系统:发展、争议与人类控制的挑战

致命自主武器系统:发展、争议与人类控制的挑战

1. 自主武器的崛起与关注

自主武器及其国际监管问题近年来发展显著。21世纪初,这还只是学术领域的小众关注点,但不到十年,就登上了联合国军控议程。2013年联合国开始关注时,武器系统的自主性尚处萌芽阶段,当时的监管行动大多具有预防性。“致命自主武器系统”(LAWS)这一术语也在联合国背景下逐渐普及。

自主武器引发了媒体和公众的广泛兴趣,相关报道常伴随着《终结者》中引人注目的金属笑脸。同时,它也吸引了多个学术领域的关注,包括工程学、计算机科学、国际人道法、国际人权法、道德哲学、军控和国际规范发展等。

武器自主性被广泛认为是军事领域的重要发展,有人将其描述为继火药和核武器之后的“第三次战争革命”,也是人工智能在军事领域最具影响力的应用。就像过去军队热衷于采用蒸汽机、电力和电子技术一样,如今他们希望从人工智能的变革潜力中获益。

人工智能是一个宽泛的概念,没有统一的定义,其标准也在不断变化。简单来说,人工智能可实现以前需要人类智能才能完成的任务自动化。

2. 武器自主性的定义与体现

“致命自主武器系统”这一术语虽不准确,但已被广泛使用。从功能角度理解武器自主性,在学术文献和外交辩论中得到了广泛认可。美国和国际红十字委员会(ICRC)都采用了这种理解方式。

从功能主义观点看,武器自主性指机器在系统运行中执行特定功能,而无需严格区分“自主性”和“自动化”。例如,自动驾驶汽车的国际标准将驾驶自动化分为六个级别,其中五级被描述为车辆完全自主。

在军事行动中,自主性体现在“杀伤链”或“目标瞄准周期”的各个环节,包括发现、锁定、跟踪、选择和攻击目标,以

【四轴飞行器】非线性三自由度四轴飞行器模拟器研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕非线性三自由度四轴飞行器模拟器的研究展开,重点介绍基于Matlab代码实现的四轴飞行器动力学建模仿真方法。研究构建了考虑非线性特性的飞行器数学模型,涵盖姿态动力学运动学方程,实现了三自由度(滚转、俯仰、偏航)的精确模拟。文中详细阐述了系统建模过程、控制算法设计思路及仿真结果分析,帮助读者深入理解四轴飞行器的飞行动力学特性控制机制;同时,该模拟器可用于算法验证、控制器设计教学实验。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及无人机相关领域的工程技术人员,尤其适合从事飞行器建模、控制算法开发的研究生和初级研究人员。; 使用场景及目标:①用于四轴飞行器非线性动力学特性的学习仿真验证;②作为控制器(如PID、LQR、MPC等)设计测试的仿真平台;③支持无人机控制系统教学科研项目开发,提升对姿态控制系统仿真的理解。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐模块分析,重点关注动力学方程的推导实现方式,动手运行并调试仿真程序,以加深对飞行器姿态控制过程的理解。同时可扩展为六自由度模型或加入外部干扰以增强仿真真实性。
基于分布式模型预测控制DMPC的多智能体点对点过渡轨迹生成研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制(DMPC)的多智能体点对点过渡轨迹生成研究”展开,重点介绍如何利用DMPC方法实现多智能体系统在复杂环境下的协同轨迹规划控制。文中结合Matlab代码实现,详细阐述了DMPC的基本原理、数学建模过程以及在多智能体系统中的具体应用,涵盖点对点转移、避障处理、状态约束通信拓扑等关键技术环节。研究强调算法的分布式特性,提升系统的可扩展性鲁棒性,适用于多无人机、无人车编队等场景。同时,文档列举了大量相关科研方向代码资源,展示了DMPC在路径规划、协同控制、电力系统、信号处理等多领域的广泛应用。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器人学基础的研究生、科研人员及从事智能系统开发的工程技术人员;熟悉Matlab/Simulink仿真环境,对多智能体协同控制、优化算法有一定兴趣或研究需求的人员。; 使用场景及目标:①用于多智能体系统的轨迹生成协同控制研究,如无人机集群、无人驾驶车队等;②作为DMPC算法学习仿真实践的参考资料,帮助理解分布式优化模型预测控制的结合机制;③支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发中的算法验证性能对比。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注DMPC的优化建模、约束处理信息交互机制;按文档结构逐步学习,同时参考文中提及的路径规划、协同控制等相关案例,加深对分布式控制系统的整体理解。
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