军融智库丨基于AI学习的军校无人机课程培训方法

学术   2024-11-16 17:55   北京  
基于AI学习的军校无人机课程培训方法
祝嘉旋




摘要】现代军事技术的快速发展,特别是无人机技术的广泛应用,给军事教育和培训带来了新的挑战和机遇。本文通过深入研究无人机技术与人工智能学习的结合,探讨如何创新军校无人机课程培训模式,提高学员的实战能力和战术素养,为军事教育领域的发展贡献力量。


关键词】AI学习|军校|无人机课程|培训方法


现今,无人机技术已在军事领域得到广泛应用,其在侦察、通信等方面展示出了巨大的潜力。人工智能技术的不断成熟和应用为军校无人机课程培训带来了新的可能性,通过引入人工智能学习算法,可以实现对学员学习过程的自动监控和个性化指导,提高培训质量。人工智能技术还可以用于无人机飞行数据的分析和模拟,帮助学员更好地掌握飞行技巧和战术应用。开展基于AI学习的军校无人机课程培训方法研究。将推动军校无人机课程培训与现代战争需求的紧密结合,为培养更优秀的无人机操作员和指挥员提供技术支持和理论指导。


一、军校无人机的使用特点


(一)采用真实的无人机机型

军校无人机课程通常采用真实的无人机机型进行培训,这样可以确保学员们在训练过程中熟悉和掌握各种不同无人机的操作技能。无人机的机型种类繁多,为了让学员能够适应复杂的战场环境,一些军校采取了较为挑战性的教学方式。例如,在国防科大智能科学学院开设的装备制造综合实训项目中,毕业学员需要从零开始设计并制造无人机。在这个项目中,学员们不仅需要考虑无人机的基本设计要求,还需要考虑复杂战场环境下的应用场景。为了应对这些挑战,学员们还需要对无人机进行减震和可折叠式设计,以便在实际应用中更好地适应各种环境和任务需求。通过采用真实的无人机机型进行训练,学员们可以更好地理解无人机的结构和工作原理,提升他们的操作技能和应变能力。这种实践性的培训方法不仅能够增强学员们的实际操作能力,还能够培养其解决问题的能力和创新思维。

(二)模拟真实的任务环境

军校无人机的训练任务通常模拟真实的任务环境,如情报侦查、火力打击、电子战诱饵、空中预警、反导拦截、信号中继等军事任务,这些任务旨在培养学员们在复杂战场环境下的任务规划和执行能力。通过模拟真实的任务环境,学员们能够在虚拟的情境中接触和应对各种复杂的作战任务,提升他们的军事素养和应变能力。在模拟的情报侦查任务中,学员们需要运用无人机进行侦察,获取目标区域的情报信息并及时传回指挥部,为后续作战决策提供支持。在火力打击任务中,学员们需要准确标定目标位置、选择合适的武器装备,并进行精准打击,展现出优秀的作战技能和指挥能力。电子战诱饵任务则考验学员对电子对抗的理解和应用能力,通过模拟电子对抗环境,训练学员们应对敌方干扰和保障通信的能力。此外,空中预警任务要求学员们能够及时发现潜在威胁并进行预警,保障友军安全;反导拦截任务则考验学员的快速反应和拦截技能,确保友军免受导弹攻击。信号中继任务则要求学员能够搭建信号传输链路,保障通信畅通,提高指挥效率。

(三)采用先进的训练技术

军校无人机的训练技术通常采用先进的模拟技术和虚拟现实技术,以提高训练的真实性和效率。例如,陆军工程大学石家庄校区开展无人机实战化飞行训练,共有5种机型、9架次无人机参与任务,其中3种机型8架次为接装首飞,1种机型首次实现夜间飞行。这种先进的训练技术在军校无人机培训中扮演着关键角色,为学员提供了更加真实、接近实战的训练环境。模拟技术的运用使得学员能够在相对安全的环境中体验复杂的飞行操作和应急处理,提高了训练的安全性和效率。通过模拟真实的任务环境,学员可以在仿真场景中练习飞行技能、应对突发情况和执行任务,从而增强他们的实战能力和应变能力。虚拟现实技术的引入则使得学员可以身临其境地感受飞行操作,提升了训练的沉浸感和真实感,有助于加深学员对飞行操作的理解和掌握。


二、AI在无人机课程中的实践应用


导航和路径规划。AI技术可以帮助无人机实现智能路径规划,根据环境信息和任务要求有效规划飞行路径,确保飞行安全和效率。例如,科罗拉多大学的系统可以帮助机器人找到行走路径的方向,利用强化学习算法等技术指导四轴飞行器导航。

目标检测和跟踪。通过AI技术,无人机可以实现对目标的自动检测和跟踪,提高任务执行的准确性和效率,同时降低人为干预的需求,使得无人机在复杂环境下也能够稳定执行任务。例如,加州大学伯克利分校的研究团队提出了一种混合深度强化学习算法,该算法将指导四轴飞行器导航的数据结合在一起。

自主飞行控制。利用AI技术,无人机可以实现更加智能化的飞行控制,增强其在各种复杂环境下的适应能力和飞行稳定性,提高任务执行的成功率。

图像识别和目标识别。通过AI技术无人机可以实现对图像信息的快速识别和目标的准确定位,帮助无人机在执行任务时更加精准地识别目标,提高任务执行的效率和准确性。例如,在无人机飞行中,可以通过图像识别技术实现对障碍物的识别和规避。

数据分析和可视化。借助AI技术可以对无人机执行任务过程中产生的大量数据进行分析和可视化处理,为教学和训练提供更加准确的数据支持,帮助学员更好地理解无人机的运行机制和任务执行过程。例如,可以通过深度学习技术实现对无人机飞行数据的分析和可视化,从而更好地理解无人机的飞行状态和性能。


三、基于AI学习的军校无人机课程培训方法


(一)创设无人机实战模拟场景

利用AI技术搭建虚拟训练环境,可以为军校无人机课程培训提供更加逼真的实战模拟场景。在这样的环境中,学生可以接触到各种模拟任务,包括侦查、投弹打击、空对地打击等作战场景,从而提升他们的操作技巧和战术策略。在虚拟训练环境中,可以通过AI技术精确模拟各种地形,包括平原、山地、沙漠等不同地貌,并根据实际战场环境设定不同的天气条件,如晴天、阴天、雨天等,以增加训练的多样性和挑战性。这样的设置可以让学生在模拟环境中面对各种复杂情况,并学会应对不同地形和天气条件下的飞行技巧和应急处理能力。虚拟训练环境还可以通过AI技术模拟敌方目标,包括敌方无人机、地面目标等,让学生在模拟实战中进行侦查和打击训练。

(二)利用AI技术进行战术分析

AI系统能够从学员的训练表现中提取关键数据,包括飞行路径、动作执行、反应时间等方面的信息。这些数据可以通过算法进行实时处理,生成详细的分析报告。在实战模拟中,AI技术能够帮助识别学员的优势和不足之处,通过对比学员的表现与优秀飞行员的标准,系统可以指出学员在哪些方面需要改进,并提供个性化的指导建议。例如,针对某一任务中的飞行动作,系统可以分析学员的执行情况,指出存在的问题并提出改进措施,帮助学员提升技能水平。AI技术还能辅助决策和优化战术。通过模拟不同战术方案的执行效果,系统可以为学员提供多样化的战术选择,并预测不同战术方案的可能结果。

(三)利用AI技术进行无人机训练评估

AI技术可以在训练过程中实时监测学员的表现,比如姿态控制、飞行路径规划等方面的行为。通过对这些数据进行分析,AI可以生成针对个体学员的训练反馈,指出学员在操作中存在的问题,并提供相应的改进建议。这种实时的个性化反馈不仅有助于学员及时纠正错误,还可以提高训练效率,让学员更快地提升无人机操作技能。AI可以根据学员的表现数据分析出最有效的训练路径和方法,为教师提供指导意见,帮助他们更好地调整课程内容和教学方式,以实现最佳的教学效果。通过AI技术的应用,军校无人机课程的培训方法将更加科学、高效,有助于提升学员的无人机操作技能水平,推动军校无人机课程的进一步发展。


四、结语


在现代军事背景下,无人机在侦察、目标打击、情报收集等方面的作用日益凸显。军校作为培养未来军事人才的重要阵地,需要不断优化课程设置和培训方法,以适应战争形势的发展。通过引入AI学习可以更好地模拟实战情景,增强学生的应对能力和战术意识,有助于培养优秀的无人机操作员和指挥员。AI学习在军校无人机课程培训中的实践应用,有助于探索人工智能技术在教育领域的更广泛应用前景,为未来教育教学提供新的思路。




参考文献
[1]朱雅玲,周锦,赵健宇,等.面向成果导向教育的军校无人机专业第二课堂教学[J].空天预警研究学报,2023,37(03):223-226.
[2]崔晓佳,张云,闫云斌,等.无人机装备保障人才培养研究[J].中国教育技术装备,2022(21):89-91.

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来源:中国军融智库

本期编辑:王迪

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