基于生成模型的无人机行为意图识别：从行为到自然语言的跨模态研究 背景及研究目标 近年来，无人机（Unmanned Aerial Vehicle，UAV）技术取得飞速发展，广泛应用于民用与军事领域，如搜索救援、农业精准作业和通信中继等。然而，随着无人机群规模的扩大以及智能化水平的提升，空中指挥与控制领域对于更高水平的智能需求日益迫切。在复杂的对抗环境中，提高无人机的“态势感知”（situation awareness）水平已然成为关键问题，尤其是如何有效识别无人机的操作意图。这一识别过程有助于揭示对手操作意图与战术欺骗间的关系，优化信息在指挥层级中的流动，并为决策提供指导。 传统基于分类任务的意图识别方法受到数据库分布失衡和鲁棒性差等问题的限制，导致分类精度难以应用于现实复杂场景。本研究提出了...

具备完全神经形态视觉与控制的自动驾驶飞行器 背景与研究动机 过去十年间，深度人工神经网络（ANNs）在人工智能领域取得了巨大进步，特别是在视觉处理方面。然而，这些先进的视觉处理技术在实现高精确度的同时，往往需要大量且耗能的计算资源，这使得其在小型飞行机器人等资源受限的情况下难以应用。 针对这一问题，神经形态硬件通过模仿生物大脑的稀疏、异步特性，实现了更高效的感知与处理能力。在机器人领域，神经形态硬件中的事件驱动相机和脉冲神经网络（SNNs）具有低延迟、低能耗的潜力。然而，当前嵌入式神经形态处理器的限制和脉冲神经网络训练的挑战使得这些技术主要应用于低维度的感知和动作任务。 为解决这些问题，本文展示了一个全神经形态的视觉到控制的流水线，用于控制飞行中的无人机。具体而言，我们训练了一个脉冲神经网络...