提示詞描述

隨著智慧城市應急救援技術的快速發展，在通訊基礎設施受損的極端災害區域，具身集群的協同救援受到語義冗餘和多維資源時空非平穩性的限制。針對傳統位元級傳輸方案在有限頻寬下任務完成率低，以及混合動作空間中大規模具身集群的維度詛咒導致的控制失效等問題，本文提出了一種語義感知驅動的具身集群擴散協同計算與3C閉環優化框架（SD-HEC）。該框架包含三個核心機制：1. 構建語義感知動態超圖模型（SH-Sens），利用超邊捕捉異質節點之間的高階群體耦合關係，並引入輕量級語義編碼器量化任務的「語義重要性」，實現從物理空間到數位空間的高保真和低頻寬映射；2. 提出一種抗干擾擴散模型生成多代理決策演算法（Diff-MAS）：針對通訊約束導致的非滿秩資訊感知和時延抖動問題，利用擴散模型的生成特性，對部分可觀測條件下缺失的集群狀態進行「語義重建」和去噪。通過學習聯合動作分佈，緩解通訊中斷導致的策略錯位，保證非理想通訊鏈路下大規模異質集群的協同一致性；3. 建立基於資訊價值的3C閉環按需流量控制機制（V-RFC）：針對通訊資源和計算負載的非平穩性，即時量化感知資料對控制目標的「語義貢獻」和感知新鮮度（AoI），並動態觸發反向調整機制，在通訊極度稀缺時優先傳輸關鍵控制指令，實現有限資源下整個「感知-傳輸-計算-控制」鏈路的熵減優化。基於（AirSim+NS3）高保真通訊約束模擬環境，與傳統位元級傳輸方案相比，SD-HEC在大規模異質集群中將任務語義保真度提高了41.2%，系統能源效率比提高了33.5%。與Lyapunov優化和JCO-Deep等基準方法相比，Diff-MAS演算法顯著提高了模型收斂的樣本效率約1.8倍；在通訊鏈路丟包率高達40%的極端條件下，基於3C閉環語義流量控制機制，系統的關鍵任務完成率仍保持在89.6%以上。本研究突破了傳統通訊對群體智慧的約束，驗證了生成式AI和語義通訊在極端約束環境下的工程可行性，為構建高韌性自適應災害應急響應系統提供了理論基礎和技術支援。 關鍵詞：具身集群；語義通訊；擴散模型；動態超圖；3C閉環優化；流量控制機制