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【发明授权】基于分布式顺次分配的无人机集群侦察任务规划方法_中国人民解放军国防科技大学_202010232017.5 

申请/专利权人:中国人民解放军国防科技大学

申请日:2020-03-27

公开(公告)日:2023-09-08

公开(公告)号:CN111414006B

主分类号:G05D1/10

分类号:G05D1/10

优先权:

专利状态码:有效-授权

法律状态:2023.09.08#授权;2020.08.07#实质审查的生效;2020.07.14#公开

摘要:本方案涉及一种基于分布式顺次分配的无人机集群侦察任务规划方法。所述方法包括:获取环境信息,并根据环境信息生成无向图;根据环境信息以及无向图,生成信息状态转移模型,并根据信息状态转移模型分别获取无人机集群中各个无人机的状态信息;根据状态信息生成与无人机集群对应的全局值函数;全局值函数用于计算无人机的执行策略;获取规划算法,并根据规划算法以及全局值函数,分别计算出各个无人机的目标执行策略。由于无向图由顶点和边组成,无人机在指定的顶点上或者边界内执行任务,可以收集到较多的有价值的信息;通过信息状态转移模型生成全局值函数,再根据规划算法计算出目标执行策略,可以得到每个无人机的侦察路线,从而提高无人机集群任务规划的精度。

主权项:1.一种基于分布式顺次分配的无人机集群侦察任务规划方法,其特征在于,方法包括:获取环境信息,并根据环境信息生成无向图;根据环境信息以及无向图,生成信息状态转移模型,并根据信息状态转移模型分别获取无人机集群中各个无人机的状态信息;根据状态信息生成与无人机集群对应的全局值函数;全局值函数用于计算无人机的执行策略;获取规划算法,并根据规划算法以及全局值函数,分别计算出各个无人机的目标执行策略;根据状态信息生成与无人机集群对应的全局值函数,包括:根据状态信息生成无人机集群的总状态信息;通过总状态信息以及状态信息,分别生成各个无人机的局部回报值函数;根据各个局部回报值函数生成全局值函数;根据环境信息以及无向图,生成信息状态转移模型,包括:根据环境信息获取时间步长;根据时间步长以及无向图,获取环境状态变化信息;基于马尔科夫链以及环境状态变化信息,生成状态转移矩阵,并得到信息状态转移模型;根据状态信息、全局值函数建立TD-POMDP框架;根据规划算法以及全局值函数,分别计算出各个无人机的目标执行策略,包括:根据规划算法以及全局值函数,通过TD-POMDP框架分别计算出各个无人机的目标执行策略。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 中国人民解放军国防科技大学 基于分布式顺次分配的无人机集群侦察任务规划方法

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