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针对传统的集群控制算法需要获取通信范围内相邻质点的位置和速度信息才能够计算控制量的问题,提出一种新的无须获得相邻无人机速度的六自由度固定翼无人机群的集群和避障控制方法。将通信范围内的无人机均视为障碍物,采用统一的计算方法获得控制量,并且证明了算法的稳定性。通过建立六自由度无人机线性化控制模型,将改进的质点集群算法应用于无人机群控制系统中,将无人机控制设计成六自由度无人机的跟踪回路和质点无人机的导引回路,并证明通过选取合适的跟踪回路控制参数,确保整个无人机集群控制是稳定的。通过六自由度无人机编队仿真验证了所提算法的有效性。 相似文献
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针对无人机群的速度跟踪编队控制设计了基于方向信息的控制策略,其中无人机的控制器设计只依赖于临近无人机的相对方向,从而可以应用于无人机群通信受阻的情况。通过设计基于方向信息的比例积分控制器完成了无人机群编队系统的速度跟踪问题,控制器的稳定性分析采用了基本Lyapunov函数的方法,与基于优化策略和持续激励方法相比更利于控制策略扩展应用到更加复杂的情形中。最后,分别通过定点和速度跟踪编队控制仿真实验,验证了控制方法的有效性。 相似文献
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随着人工智能技术的发展,空域无人作战正由“单平台遥控”向“多平台协同”转变。多无人机协同作战任务具有非完全信息、通信受限、高实时、强动态等特点,给协同决策生成带来巨大挑战。针对通信受限环境中的多无人机协同决策问题,提出一种基于动态层级网络通信架构的通信强化学习协同策略,该策略能够显著减少无人机集群间的通信次数,同时准确传递其决策需要的信息,从而得到较优协同策略。针对多无人机协同围捕的典型任务场景,基于OpenAI平台对所提出的算法进行了仿真验证。结果表明,与传统强化学习算法相比,提出的通信强化学习策略可以显著减少无人机间的通信次数,同时在一定程度上避免潜在的信息欺骗问题。完成任务需要的平均通信次数相比于传统两两通信结构减少约77%,为实现通信受限环境中的多无人机协同任务提供技术支撑。 相似文献
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无人机蜂群机动性强、易于调度、部署灵活,是未来战场态势互联互通、快速精确打击的重要手段。多无人机“通信感知一体化”将无人机通信和感知两个功能互融在一起,在无线信道传输信息的同时,主动认知并分析信道的特性,感知周围环境的物理特征,使得通信与感知功能相互得到增强。与此同时,深度强化学习将深度学习的感知能力和特征提取能力与传统强化学习的决策能力进行有机结合,解决了智能体决策博弈类的现实问题。将通信感知一体化和深度强化学习应用于多无人机态势感知、信息传递、任务规划、资源调度等,能够为多无人机蜂群系统的发展和实践应用奠定基础。 相似文献
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为解决由于全局知识缺失、通信限制、各无人机局部感知信息相关性未知等导致的分布式组网无人机集群中的感知数据融合难的问题,开展了面向分布式组网无人机集群的感知数据融合技术的研究。首先,采用标签随机有限集对各无人机局部感知信息进行建模。其次,分别使用算术平均和一致性作为分布式融合的准则和计算方法,提出了一种基于一致性、算术平均和标签随机有限集理论的分布式数据融合算法,以在分布式组网无人机集群中实现对全局感知信息的集体认同。最终仿真实验表明,所提算法可实现对全局感知信息的分布式融合。 相似文献
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对基于自由空间光(Free Space Optical, FSO)的无人机集群通信载荷技术应用需求进行了归纳总结,论述了FSO通信技术及应用在无人机载荷的国内外发展现状,展望了高速移动通信环境下无人机集群FSO通信载荷技术的未来发展趋势,进一步深入分析了应用于无人机集群的FSO通信链路的关键技术。可以预见,基于FSO的通信载荷将广泛应用于未来无人机集群的大带宽通信组网。 相似文献
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针对无人机编队执行空战任务过程中存在无人机之间以及无人机与障碍物发生碰撞的问题,提出单向网络连接结构的多无人机避障算法和基于人工势场的控制方法,同时应用于无人机编队避障控制。以三架无人机构成的正三角形编队作为控制体,同时以长机的运动轨迹作为期望路径,长机提供僚机飞行信息,僚机接受信息保持编队飞行。多无人机编队发现障碍物到避障完成的过程包括编队集结、松散队形、最终恢复集结正三角形编队。仿真实验结果表明,所提避障控制策略能够确保编队收敛于期望的队形和稳定飞行状态。 相似文献
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目前基于马尔科夫链的扫雷作战效果评估模型从单链到多链,理论模型与算法设计已经架构完毕,但该模型的可信度还有待验证。文中利用误差分布拟合检验的方法,对模型可信度进行验证,计算表明,该模型可信度较好。 相似文献