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航电系统的自动控制技术是现代航空器实现高效、安全、智能化运行的核心支撑，其发展深度融合了电子技术、计算机技术、控制理论及人工智能等多学科成果。
一、技术构成
感知系统
集成激光雷达（LiDAR）、毫米波雷达、光学摄像头、红外传感器等，用于实时获取周围环境的三维信息，为决策系统提供数据基础。
定位与导航系统
融合全球定位系统（GPS）、惯性导航系统（INS）、视觉里程计（VIO）等多源数据，实现高精度定位与路径规划，确保航空器在复杂环境中的精准导航。
决策与控制系统
基于人工智能（AI）算法（如深度学习、强化学习），对感知数据进行处理，生成最优航行路径，并控制执行机构（如舵机、推进器）完成动作，实现自主决策与控制。
通信系统
支持与地面站或其他飞行器的实时数据交互，实现远程监控与协同任务，保障信息传输的实时性与可靠性。
二、关键技术
多传感器融合技术
通过数据融合算法（如卡尔曼滤波、贝叶斯估计），将不同传感器的数据进行时空对齐和互补，提升环境感知的鲁棒性，增强系统在复杂环境中的适应性。
路径规划与避障技术
采用A*算法、Dijkstra算法或快速随机扩展树（RRT）算法，在动态环境中实时生成安全路径，确保航空器在复杂场景中的安全飞行。
深度强化学习（DRL）
使系统能够从经验中学习最优策略，适应未知环境，提升自主决策能力，实现从“规则驱动”到“学习驱动”的转变。
冗余设计与容错技术
采用多套传感器和执行机构，确保单点故障不会导致系统失效，提高系统的可靠性和安全性。
三、应用场景
无人机自主飞行
在复杂环境（如城市峡谷、雨雾天气）中，依赖多传感器融合实现稳定导航，完成货物运输、目标侦察等任务。
航天器自主控制
在卫星导航与惯性导航的组合（GNSS/INS）支持下，实现航天器的自主轨道控制、姿态调整及任务执行。
船舶自主航行
在港口、内河等受限水域，实现船舶的自主靠泊、避障和航线跟踪，提升航运效率与安全性。
军用航空器任务执行
无人机（如MQ-9 Reaper）可执行侦察、打击任务，减少人员风险；水下无人航行器（UUV）用于海底地形测绘、水雷探测等。
