18、人机协作:未来战争的新范式

人机协作:未来战争的新范式

1. 人机协作的概念与优势

在围绕自主武器的法律、伦理和战略问题中,使用武力的决策在多大程度上依赖于情境是一个核心主题。至少在可预见的未来,机器在理解自身行动的情境方面不如人类,但在某些情况下,机器的表现远超人类。最佳的决策系统应是充分发挥两者优势的系统。混合人机认知系统,常被称为“半人马战士”,能在不牺牲人类智能的稳健性和灵活性的前提下,利用自动化的精确性和可靠性。

以国际象棋为例,1997 年,IBM 的深蓝击败了国际象棋冠军加里·卡斯帕罗夫,证明人类不再是世界上最优秀的棋手。但一年后,卡斯帕罗夫开创了“高级国际象棋”领域,即半人马国际象棋,在这个领域中,人类和人工智能在同一团队中合作。人工智能可以分析可能的走法,识别人类玩家可能错过的弱点或机会,而人类玩家可以管理策略,优化人工智能的搜索范围,专注于最有希望的区域,并处理多个人工智能之间的差异。通过发挥人类和机器的优势,半人马国际象棋的表现比人类或人工智能单独作战更好。

2. 人类在武器使用中的角色

人类在目标决策中扮演着三种角色:
- 基本操作员 :执行武器系统正常运行所必需的关键功能。例如,用激光照射目标以引导激光制导炸弹的人就是基本操作员。
- 安全保障者 :武器本身可以独立运行,但人类作为备份,在武器出现故障或情况发生变化时进行干预。
- 道德决策者 :根据价值观判断使用武力是否合适。

1999 年美国在科索沃的空袭行动就提供了一个同时体现这三种角色的例子。4 月 17 日,两架 F - 15E 攻击鹰战

内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
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