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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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从水下航母的历史出发,简述了现代战争对潜射无人机的需求,分析了潜艇(尤其是核潜艇)装备潜射无人机的优势和给作战带来的变化,说明了它对发展水下航母的重要性。之后,以美国潜射无人机研发为例,总结了其研究进展,探讨了它目前面临或需要解决的问题,表明了其发展方向。 相似文献
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针对小型无人飞行器位置姿态估计问题,提出了一种基于视觉图像目标特征的相对位姿估计算法。应用Camshift算法获取目标初始位置,利用非线性尺度空间下的KAZE特征进行跟踪区域特征点提取,与源目标特征点进行匹配,得到精确的目标位置信息,实现了在图像平面内的目标快速跟踪,并得到机体轴系下无人飞行器与目标间相对位置和姿态角的估计值。对算法进行了实验验证,具有优良的跟踪性和实时性。 相似文献
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基于进化算法的多无人机协同航路规划 总被引:1,自引:0,他引:1
以突防航路时域协同指数、空域协同指数、突防时长指数和受威胁指数为规划目标,以最小直线航路段长度、可飞空域、续航能力和进入任务航路方向为约束,构建了多无人机协同突防航路规划模型。结合模型特点,利用合作型协同进化遗传算法对该模型进行求解。 相似文献
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基于无人机集群智能攻防对抗构想,建立了无人机集群智能攻防对抗仿真环境。针对传统强化学习算法中难以通过奖励信号精准控制对抗过程中无人机的速度和攻击角度等问题,提出一种规则与智能耦合约束训练的多智能体深度确定性策略梯度(rule and intelligence coupling constrained multi-agent deep deterministic policy gradient, RIC-MADDPG)算法,该算法采用规则对强化学习中无人机的动作进行约束。实验结果显示,基于RIC-MADDPG方法训练的无人机集群对抗模型能使得红方无人机集群在对抗中的胜率从53%提高至79%,表明采用“智能体训练—发现问题—编写规则—再次智能体训练—再次发现问题—再次编写规则”的方式对优化智能体对抗策略是有效的。研究结果对建立无人机集群智能攻防策略训练体系、开展规则与智能相耦合的集群战法研究具有一定参考意义。 相似文献
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任务请求模式是高空长航时无人机重要的作战使用模式,该模式下无人机侦察数据的判读和综合信息的显示存在着判读数据和综合信息所需的背景情报分散、目标关联困难等问题,需要将无人机的侦察数据、无人机综合信息与战场态势等相关背景信息进行情报结合和关联显示。为此,通过分析任务请求模式下高空长航时无人机作战模式和态势信息流程,总结该作战模式下无人机态势信息显示的可行性需求,进行了任务请求模式下无人机战场态势显示系统的概要设计。该系统利用通用战场态势等背景信息辅助进行无人机侦察数据的判读和综合信息的显示,可有效辅助无人机侦察任务的开展和执行。 相似文献