提示词描述

随着智慧城市应急救援技术的快速发展，在通信基础设施受损的极端灾区，具身集群的协同救援受到语义冗余和多维资源时空非平稳性的限制。针对传统比特级传输方案在带宽受限情况下任务完成率低，以及混合动作空间中大规模具身集群的维度灾难导致控制失效等问题，本文提出了一种语义感知驱动的具身集群扩散协同计算与3C闭环优化框架（SD-HEC）。该框架包括三个核心机制：1. 构建语义感知的动态超图模型（SH-Sens），利用超边捕获异构节点之间的高阶群体耦合关系，并引入轻量级语义编码器来量化任务的“语义重要性”，实现从物理空间到数字空间的高保真和低带宽映射；2. 提出一种抗扰动扩散模型生成的多智能体决策算法（Diff-MAS）：针对通信约束导致的信息感知非满秩和时延抖动问题，利用扩散模型的生成特性，对部分可观测条件下缺失的集群状态进行“语义重建”和去噪。通过学习联合动作分布，缓解通信中断造成的策略错位，保证非理想通信链路下大规模异构集群的协同一致性；3. 建立基于信息价值的3C闭环按需流量控制机制（V-RFC）：针对通信资源和计算负载的非平稳性，实时量化感知数据对控制目标的“语义贡献”和感知新鲜度（AoI），并动态触发反向调节机制，在通信极度稀缺时优先传输关键控制指令，实现有限资源下整个“感知-传输-计算-控制”链路的熵减优化。基于（AirSim+NS3）高保真通信受限仿真环境，SD-HEC与传统比特级传输方案相比，在大规模异构集群中将任务语义保真度提高了41.2%，系统能效比提高了33.5%。与Lyapunov优化和JCO-Deep等基线方法相比，Diff-MAS算法显著提高了模型收敛的样本效率约1.8倍；在通信链路丢包率高达40%的极端条件下，基于3C闭环语义流量控制机制，系统的关键任务完成率仍保持在89.6%以上。该研究突破了传统通信对群体智能的约束，验证了生成式AI和语义通信在极度受限环境下的工程可行性，为构建高韧性自适应的灾害应急响应系统提供了理论基础和技术支撑。 关键词：具身集群；语义通信；扩散模型；动态超图；3C闭环优化；流量控制机制