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借鉴自然界生态系统的典型特征,提出机器人生态圈概念。通过使集群机器人进行智能协同与复杂演化,涌现自我维持、自我复制与自我进化等生命特征,实现无人条件下的长期生存、繁衍与进化,并执行特定的任务。针对机器人生态圈典型任务场景的自主任务决策需求,分析不同机器学习任务决策方法的特点,建立机器人生态圈自主任务决策的决策树模型和神经网络模型。分析表明,两种模型的正确率均在80%~90%,且均具有良好的稳定性。这说明,机器人生态圈自主任务决策问题可以通过决策树、神经网络等机器学习方法来很好地加以解决,从而为面向无人化场景的任务应用提供技术支持。 相似文献
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为了提高无人机集群协同搜索移动目标的效率,提出一种基于飞蛾信息素寻偶机制的无人机集群协同搜索方法。根据飞蛾基于信息素选择飞行方向的寻偶行为,建立信息素图风向模型和飞蛾信息素寻偶模型。考虑无人机机间避撞约束,提出从飞蛾信息素寻偶机制到无人机集群分布式协同搜索的映射,并给出具体实现流程。仿真实验结果表明了所提方法在解决单个移动目标的协同搜索问题时的有效性和稳定性;外场飞行试验表明了所提方法在实际应用中的可行性。 相似文献
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针对无人机集群目标作战解析建模时在状态转移过程中计算速率低的问题,提出了一种基于行压缩存储的四阶Runge-Kutta法。根据无人机集群作战样式将无人机集群作战过程划分为三个阶段,并分阶段对无人机集群作战的状态转移过程建立连续时间Markov链模型。以无人机集群完成作战任务的可靠性作为求解指标,运用四阶Runge-Kutta法对Markov模型进行求解。由于求解过程中速率转移矩阵具有稀疏特性,采用基于行压缩存储的算法优化求解速率。仿真实验表明,运用连续时间Markov理论建立的无人机集群作战过程模型的有效性和可行性优于其他模型。同时,与其他算法及模型相比,该算法计算速率更高、能更好地满足结果精度的可靠性需求,进一步说明了本算法的优越性。 〖BHDWG8,WK10YQ,DK1*2,WK1*2D〗〖XCHSC.TIF;%129%129〗听语音 聊科研与作者互动 相似文献
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针对大规模异构无人机集群的全局任务规划问题,提出一种基于均衡聚类市场拍卖机制的任务规划方法。对无人机群协同合作完成任务的场景进行分析,综合任务聚类和无人机联盟的优势,建立了通用性较高的任务规划模型。考虑到对无人机群负载均衡的需求,融合和改进了K-means聚类算法和市场拍卖机制,形成一种综合考虑路程消耗和任务消耗的均衡聚类市场拍卖算法。在拍卖过程中引入平衡参数,通过计算旅行商问题来修正平衡参数,保证无人机群在负载均衡的同时整体成本不断降低。仿真结果表明,使用均衡聚类市场拍卖机制的任务规划方法能够在较短时间内完成异构无人机群的复杂任务规划,保证无人机群负载均衡的同时,整体成本和总时间上也有较好表现,具有一定的实际应用价值。 相似文献
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无人机集群应急通信系统面临的最大挑战为集群网络拓扑的快速变化,因此,高效的自组网路由协议是保证无人机集群应急通信系统具有稳定链接性能的基础,同时也是该领域的研究热点。分析了现有无人机自组网路由协议不能完全适用于无人机集群应急通信系统的机理,采用MAC层和网络层联合设计思想,提出了一种基于簇结构和强化学习的分簇路由协议,簇内设计了基于簇结构的先应式路由协议,簇间则采用基于位置和链路质量Q学习的自适应路由协议,从而减小了路由维护开销、缩短了端到端时延,提高了转发成功率。仿真结果表明,在实现高效分簇的基础上,所研究的分簇路由协议可满足无人机集群应急通信系统的高动态、低时延和高可靠的要求,具有一定的实际应用前景。 相似文献
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与常见的无人系统集群需要进行预先规划和控制机制不同,生物集群采用分布式和反应式架构,具备完成复杂任务的强大智能能力。受生物集群系统启发,设想无人系统集群中的个体能够对所遇到的环境进行独立反应,并展现出集群协同行为。针对这一设想,提出基于单体视觉膜投影模型的集群控制方法,并对其进行理论分析和推导,实现了群体内自组织集群控制;通过观察和计算运动过程中群体的稳定性、一致性、协调性等相关指标,探究所提出自组织模型对不同类型任务的适应性。此外,针对群体遭遇外来攻击的情形,设计了合理的群体避障机制,使得集群能够实现紧急安全避障,从而提高集群面临突发情况时的应对能力。 相似文献
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协同控制技术作为多智能体分工合作完成任务的关键核心技术,能解决无人机集群编队、队形重构和避障避碰等问题,是无人机集群正常运作的基础。针对近几年国内外无人机集群协同控制技术的发展历程,概述3种控制结构原理及其优缺点;分析了基于3种控制结构的编队控制方法及其优缺点;从无人机集群协同编队控制技术出发,分析基于编队控制的避障方法;指出了现阶段无人机集群协同控制技术面临的瓶颈问题,并对协同控制技术的未来发展方向进行了展望,为无人机集群编队控制和避障方法研究提供一定的借鉴。 相似文献
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多核系统中末级Cache是影响整体性能的关键。为了提出一种细粒度、低延迟、低代价的末级共享Cache资源管理机制,将系统性能目标转换为每个内核当前占用Cache资源的替换概率,以决定每个内核能够提供的被替换资源的数量;对某个需要增加Cache资源的内核,从可提供被替换资源的候选内核中选出距离较近且替换概率较高的一个内核,并以Cache块为粒度进行替换,从而实现Cache资源在不同内核间的动态划分。与传统以相联度为粒度的粗粒度替换机制相比,以Cache块为单位的替换机制具有更细的替换粒度,灵活性更高。另外,通过将位置信息和替换概率结合,保证了Cache资源与相应内核在物理布局上的收敛,降低了访问延迟。同时,所提出的方法只需要增加极少的硬件代价。实验结果表明,根据实验场景和对比对象的不同,所提方法与其他已有研究成果相比,可以实现从6.8%到22.7%的性能提升。 相似文献