这方面怎么实现的呢，其实原理很简单，但是方法很难，那就是像人学习。简单来说，我们会为这些武器装备驾驶员穿上一套装满传感器的动捕衣服，这套衣服可以记录着这些驾驶操控人员在驾驶操控这些武器装备时候的行为动作。

除此之外，这些驾驶操控人员还会携带一个第一视角摄像头，它呢也会实时记录着这些驾驶操控人员的视野画面。….

紧接着，我们会让这些驾驶操控人员来操控驾驶这些武器装备然后来执行各种设计出来的动作和任务，从而来记录这些武器装备在工作时候的操控动作。

随后我们会动捕服所记录的操控驾驶人员的行为动作轨迹，以及第一视角镜头所记录的驾驶操控人员的动作进行汇总，生成相关的数据学习模型，然后由智能无人控制机器人的智能系统进行学习。

如此一来，我们的这款智能无人控制机器人就可以学习这些驾驶操控人员的动作，从而可以熟练的操控这些武器装备了。 当然了，整个过程还需要工作人员来进行时刻校准，以确保这款智能无人控制机器人将每个控制动作都能够执行到位。

因为学习的对象，也就是那些操控人员的个人身体情况不同，比如有高的，矮的，胖的，瘦的，手长的，手短的，脚长脚短的。还有不同的操控驾驶人员拥有不同的行为习惯，所以这就需要我们来提出这些干扰因素，从而让智能无人控制机器人的智能系统不受这些因素的影响，从而精准的操控和驾驶这些武器装备。

经过这套智能无人控制机器人智能系统的不断学习，以及我们工作人员的不断校准修整，所以才能够使得这款智能无人控制机器人可以非常熟练且精准的操控这些武器装备。

当然了，这只是第一步，而接下来呢，我们需要对这些操控驾驶动作进行整理编辑，从而变为一个个指令。

在无人武器装备上面，可能我们一个指令，这个无人武器装备就可以连续完成很多动作。举个简单的例子，在遥控武器站上面，我们只需要确定目标并且瞄准，那么这个武器站上面的武器，机枪，导弹就会自动对准目标并进行实时跟踪。

而在传统武器上面，尤其是没有先进火控系统的武器装备上面，从发现目标到跟踪瞄准目标，这需要好几个人来进行配合，进行十几个动作才可以完成。