基于AI學習的軍校無人機課程培訓方法

【摘要】現代軍事技術的快速發展，特別是無人機技術的廣泛應用，給軍事教育和培訓帶來了新的挑戰和機遇。本文通過深入研究無人機技術與人工智能學習的結合，探討如何創新軍校無人機課程培訓模式，提高學員的實戰能力和戰術素養，為軍事教育領域的發展貢獻力量。

【關鍵詞】AI學習|軍校|無人機課程|培訓方法

現今，無人機技術已在軍事領域得到廣泛應用，其在偵察、通信等方面展示出了巨大的潛力。人工智能技術的不斷成熟和應用為軍校無人機課程培訓帶來了新的可能性，通過引入人工智能學習算法，可以實現對學員學習過程的自動監控和個性化指導，提高培訓質量[1]。人工智能技術還可以用于無人機飛行數據的分析和模擬，幫助學員更好地掌握飛行技巧和戰術應用。開展基于AI學習的軍校無人機課程培訓方法研究。將推動軍校無人機課程培訓與現代戰爭需求的緊密結合，為培養更優秀的無人機操作員和指揮員提供技術支持和理論指導。

一、軍校無人機的使用特點

（一）采用真實的無人機機型

軍校無人機課程通常采用真實的無人機機型進行培訓，這樣可以確保學員們在訓練過程中熟悉和掌握各種不同無人機的操作技能。無人機的機型種類繁多，為了讓學員能夠適應復雜的戰場環境，一些軍校采取了較為挑戰性的教學方式。例如，在國防科大智能科學學院開設的裝備制造綜合實訓項目中，畢業學員需要從零開始設計并制造無人機。在這個項目中，學員們不僅需要考慮無人機的基本設計要求，還需要考慮復雜戰場環境下的應用場景。為了應對這些挑戰，學員們還需要對無人機進行減震和可折疊式設計，以便在實際應用中更好地適應各種環境和任務需求。通過采用真實的無人機機型進行訓練，學員們可以更好地理解無人機的結構和工作原理，提升他們的操作技能和應變能力。這種實踐性的培訓方法不僅能夠增強學員們的實際操作能力，還能夠培養其解決問題的能力和創新思維。

（二）模擬真實的任務環境

軍校無人機的訓練任務通常模擬真實的任務環境，如情報偵查、火力打擊、電子戰誘餌、空中預警、反導攔截、信號中繼等軍事任務，這些任務旨在培養學員們在復雜戰場環境下的任務規劃和執行能力。通過模擬真實的任務環境，學員們能夠在虛擬的情境中接觸和應對各種復雜的作戰任務，提升他們的軍事素養和應變能力。在模擬的情報偵查任務中，學員們需要運用無人機進行偵察，獲取目標區域的情報信息并及時傳回指揮部，為后續作戰決策提供支持。在火力打擊任務中，學員們需要準確標定目標位置、選擇合適的武器裝備，并進行精準打擊，展現出優秀的作戰技能和指揮能力。電子戰誘餌任務則考驗學員對電子對抗的理解和應用能力[2]，通過模擬電子對抗環境，訓練學員們應對敵方干擾和保障通信的能力。此外，空中預警任務要求學員們能夠及時發現潛在威脅并進行預警，保障友軍安全；反導攔截任務則考驗學員的快速反應和攔截技能，確保友軍免受導彈攻擊。信號中繼任務則要求學員能夠搭建信號傳輸鏈路，保障通信暢通，提高指揮效率。

（三）采用先進的訓練技術

軍校無人機的訓練技術通常采用先進的模擬技術和虛擬現實技術，以提高訓練的真實性和效率。例如，陸軍工程大學石家莊校區開展無人機實戰化飛行訓練，共有5種機型、9架次無人機參與任務，其中3種機型8架次為接裝首飛，1種機型首次實現夜間飛行。這種先進的訓練技術在軍校無人機培訓中扮演著關鍵角色，為學員提供了更加真實、接近實戰的訓練環境。模擬技術的運用使得學員能夠在相對安全的環境中體驗復雜的飛行操作和應急處理，提高了訓練的安全性和效率。通過模擬真實的任務環境，學員可以在仿真場景中練習飛行技能、應對突發情況和執行任務，從而增強他們的實戰能力和應變能力。虛擬現實技術的引入則使得學員可以身臨其境地感受飛行操作，提升了訓練的沉浸感和真實感，有助于加深學員對飛行操作的理解和掌握。

二、AI在無人機課程中的實踐應用

導航和路徑規劃。AI技術可以幫助無人機實現智能路徑規劃，根據環境信息和任務要求有效規劃飛行路徑，確保飛行安全和效率。例如，科羅拉多大學的系統可以幫助機器人找到行走路徑的方向，利用強化學習算法等技術指導四軸飛行器導航。

目標檢測和跟蹤。通過AI技術，無人機可以實現對目標的自動檢測和跟蹤，提高任務執行的準確性和效率，同時降低人為干預的需求，使得無人機在復雜環境下也能夠穩定執行任務。例如，加州大學伯克利分校的研究團隊提出了一種混合深度強化學習算法，該算法將指導四軸飛行器導航的數據結合在一起。

自主飛行控制。利用AI技術，無人機可以實現更加智能化的飛行控制，增強其在各種復雜環境下的適應能力和飛行穩定性，提高任務執行的成功率。

圖像識別和目標識別。通過AI技術無人機可以實現對圖像信息的快速識別和目標的準確定位，幫助無人機在執行任務時更加精準地識別目標，提高任務執行的效率和準確性。例如，在無人機飛行中，可以通過圖像識別技術實現對障礙物的識別和規避。

數據分析和可視化。借助AI技術可以對無人機執行任務過程中產生的大量數據進行分析和可視化處理，為教學和訓練提供更加準確的數據支持，幫助學員更好地理解無人機的運行機制和任務執行過程。例如，可以通過深度學習技術實現對無人機飛行數據的分析和可視化，從而更好地理解無人機的飛行狀態和性能。

三、基于AI學習的軍校無人機課程培訓方法

（一）創設無人機實戰模擬場景

利用AI技術搭建虛擬訓練環境，可以為軍校無人機課程培訓提供更加逼真的實戰模擬場景。在這樣的環境中，學生可以接觸到各種模擬任務，包括偵查、投彈打擊、空對地打擊等作戰場景，從而提升他們的操作技巧和戰術策略。在虛擬訓練環境中，可以通過AI技術精確模擬各種地形，包括平原、山地、沙漠等不同地貌，并根據實際戰場環境設定不同的天氣條件，如晴天、陰天、雨天等，以增加訓練的多樣性和挑戰性。這樣的設置可以讓學生在模擬環境中面對各種復雜情況，并學會應對不同地形和天氣條件下的飛行技巧和應急處理能力。虛擬訓練環境還可以通過AI技術模擬敵方目標，包括敵方無人機、地面目標等，讓學生在模擬實戰中進行偵查和打擊訓練。

（二）利用AI技術進行戰術分析

AI系統能夠從學員的訓練表現中提取關鍵數據，包括飛行路徑、動作執行、反應時間等方面的信息。這些數據可以通過算法進行實時處理，生成詳細的分析報告。在實戰模擬中，AI技術能夠幫助識別學員的優勢和不足之處，通過對比學員的表現與優秀飛行員的標準，系統可以指出學員在哪些方面需要改進，并提供個性化的指導建議。例如，針對某一任務中的飛行動作，系統可以分析學員的執行情況，指出存在的問題并提出改進措施，幫助學員提升技能水平。AI技術還能輔助決策和優化戰術。通過模擬不同戰術方案的執行效果，系統可以為學員提供多樣化的戰術選擇，并預測不同戰術方案的可能結果。

（三）利用AI技術進行無人機訓練評估

AI技術可以在訓練過程中實時監測學員的表現，比如姿態控制、飛行路徑規劃等方面的行為。通過對這些數據進行分析，AI可以生成針對個體學員的訓練反饋，指出學員在操作中存在的問題，并提供相應的改進建議。這種實時的個性化反饋不僅有助于學員及時糾正錯誤，還可以提高訓練效率，讓學員更快地提升無人機操作技能。AI可以根據學員的表現數據分析出最有效的訓練路徑和方法，為教師提供指導意見，幫助他們更好地調整課程內容和教學方式，以實現最佳的教學效果。通過AI技術的應用，軍校無人機課程的培訓方法將更加科學、高效，有助于提升學員的無人機操作技能水平，推動軍校無人機課程的進一步發展。

四、結語

在現代軍事背景下，無人機在偵察、目標打擊、情報收集等方面的作用日益凸顯。軍校作為培養未來軍事人才的重要陣地，需要不斷優化課程設置和培訓方法，以適應戰爭形勢的發展。通過引入AI學習可以更好地模擬實戰情景，增強學生的應對能力和戰術意識，有助于培養優秀的無人機操作員和指揮員。AI學習在軍校無人機課程培訓中的實踐應用，有助于探索人工智能技術在教育領域的更廣泛應用前景，為未來教育教學提供新的思路。中國軍轉民

參考文獻

[1]朱雅玲，周錦，趙健宇，等.面向成果導向教育的軍校無人機專業第二課堂教學[J].空天預警研究學報，2023，37（03）：223-226.

[2]崔曉佳，張云，閆云斌，等.無人機裝備保障人才培養研究[J].中國教育技術裝備，2022（21）：89-91.

（作者簡介：祝嘉旋，武警警官學院訓練基地，講師，本科，研究方向為教育教學）