面向智能无人机防抖掩射与自适应轨迹规划的贝叶斯主动推理
机器人学
2025-12-08 v1 人工智能
系统与控制
信号处理
系统与控制
摘要
本文提出了一种针对受制于对抗性抖掩条件下的无人机（UAV）的层次轨迹规划框架。利用贝叶斯主动推理，该方法将专家生成的演示与概率生成模型相结合，用于编码高层次符号规划、低层次运动策略以及无线电信号反馈。在部署期间，UAV 执行在线推理以anticipate 干扰、定位抖掩器，并据此调整其轨迹，而无需抖掩器位置的先验知识。仿真结果表明，所提方法实现了接近专家性能，显著降低通信干扰和任务成本，相较于基于模型无关的强化学习基线，同时在动态环境中保持稳健的泛化能力。
引用
@article{arxiv.2512.05711,
title = {Bayesian Active Inference for Intelligent UAV Anti-Jamming and Adaptive Trajectory Planning},
author = {Ali Krayani and Seyedeh Fatemeh Sadati and Lucio Marcenaro and Carlo Regazzoni},
journal= {arXiv preprint arXiv:2512.05711},
year = {2025}
}
备注
This paper has been accepted for the 2026 IEEE Consumer Communications & Networking Conference (IEEE CCNC 2026)