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申请/专利权人：南京邮电大学
摘要：本发明公开了分布式启发的无人集群类脑群智融合搜索围捕方法，该方法包括：步骤1：基于Yolov5网络完成单体目标检测，并结合DeepSort算法，预测出下一帧目标出现的位置；步骤2：根据距离差和面积差映射出智能体在物理空间的导航终点坐标步骤3：构建扩散收缩协调的混沌映射算法，将导航终点坐标的更新映射到分布均匀的混沌空间；步骤4：根据所有智能体的目标检测置信度决策信息与区域位置信息，融合生成搜索空间的全局搜索信息步骤5：根据智能体全局搜索信息，融合多智能体系统中的各类传感数据，估算目标位置信息；步骤6：根据智能体的实时位置和障碍物位置。本发明围捕效率高，能够精确更新智能体的围捕终点，完成对运动目标的包围任务。
主权项：1.分布式启发的无人集群类脑群智融合搜索围捕方法，其特征在于，所述该方法包括如下步骤：步骤1：基于Yolov5网络完成单体目标检测，并结合DeepSort算法，预测出下一帧目标出现的位置，计算预测框中点与中轴的归一化距离差diffdet和预测框面积与限定的成像面积间的归一化面积差diffarea；步骤2：根据距离差和面积差映射出智能体在物理空间的导航终点坐标步骤3：构建扩散收缩协调的混沌映射算法，将导航终点坐标的更新映射到分布均匀的混沌空间；步骤4：根据所有智能体的目标检测置信度决策信息与区域位置信息，融合生成搜索空间的全局搜索信息并根据全局搜索信息，动态决策智能体执行扩散搜索与收缩搜索任务；步骤5：根据智能体全局搜索信息，融合多智能体系统中的各类传感数据，估算目标位置信息，基于动态的Voronoi图划分围捕区域，精确智能体的围捕位置；步骤6：根据智能体的实时位置和障碍物位置，同时根据Voronoi图中目标物检测目标物Vgoal图的面积和边界，若面积小于阈值并且边界均有Voronoi图相邻，则结束围捕。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京邮电大学 分布式启发的无人集群类脑群智融合搜索围捕方法
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