一种基于软件定义的无人飞行器任务规划方法及设备

    公开(公告)号:CN117130391B

    公开(公告)日:2024-01-12

    申请号:CN202311359284.9

    申请日:2023-10-19

    IPC分类号: G05D1/46 G05D1/656

    摘要: 本发明属于无人飞行器技术领域,具体涉及无人飞行器任务规划方法及设备。其技术方案是公开了一种基于软件定义的无人飞行器任务规划方法,所述任务规划方法采用飞行模式和飞行阶段定义无人飞行器的任务执行状态,飞行模式包括自主领航模式和自主伴随模式,飞行阶段包括诸元装订阶段、初始飞行阶段、侦察规划阶段、侦察阶段、投送规划阶段和投送阶段;所述飞行阶段之间通过阶段转移条件进行阶段状态迁移。本发明采用飞行模式和飞行阶段及其阶段转移条件定义任务形态,并注入在线侦察任务和投送任务规划算法,从而以软件形式实现无人飞行器多功能、复杂任务的执行能力。

    一种基于多智能体安全强化学习的集群航迹自动规划方法

    公开(公告)号:CN116661503B

    公开(公告)日:2023-10-13

    申请号:CN202310966213.9

    申请日:2023-08-02

    IPC分类号: G05D1/10

    摘要: 本发明提供的一种基于多智能体安全强化学习的集群航迹自动规划方法,包括以下步骤:设计多智能体安全强化学习的集群航迹自动规划的求解环境;建立多智能体安全强化学习的集群航迹自动规划的网络模型;基于求解环境训练多智能体安全强化学习的集群航迹自动规划的网络模型;将训练完成的集群航迹自动规划的网络模型迁移到真实环境中。本发明的基于多智能体安全强化学习的集群航迹自动规划方法,能够进行多弹飞行航迹同步规划,在训练时使用全局信息进行算法训练,充分使用环境的信息进行全局最优化,无需人为干预、简单易用。

    作战资源跨域调配问题的智能规划方法

    公开(公告)号:CN116187787A

    公开(公告)日:2023-05-30

    申请号:CN202310451758.6

    申请日:2023-04-25

    摘要: 本发明提供一种作战资源跨域调配问题的智能规划方法,包括以下步骤:设计基于通信的多智能体强化学习作战资源跨域调配的求解环境;建立基于通信的多智能体强化学习作战资源跨域调配的临近策略优化网络模型;训练基于通信的多智能体强化学习作战资源跨域调配的临近策略优化网络模型,得出训练好的临近策略优化网络模型;应用训练好的临近策略优化网络模型进行测试,求解作战资源跨域调度问题;针对应用场景变化开展多智能体作战资源跨域调配深度强化学习网络优化,完成所述临近策略优化网络模型的自学习和在线升级。本发明的作战资源跨域调配问题的智能规划方法,能够求解出整体的资源调配方案,使得资源运输时间成本最低。

    一种雷达景象匹配末制导导弹飞行弹道规划方法

    公开(公告)号:CN113176563A

    公开(公告)日:2021-07-27

    申请号:CN202110390463.3

    申请日:2021-04-12

    摘要: 本发明实施例提供的一种雷达景象匹配末制导导弹飞行弹道规划方法,涉及导弹弹道规划方法技术领域。所述方法可大幅缩减规划作业时间、增加对发射区域的适用范围,并可实现打击多个相邻目标时共用一套数字参考图,能够有效提升雷达基准图保障能力和武器作战效能。该方法包括步骤一:预处理雷达基准图,调整雷达基准图的分辨率完成二值化处理;步骤二:规划末段飞行航迹,规划末段攻击方向、生成包络控制点、生成末段飞行航迹;步骤三:控制导引规划,设计控制导引率,实现飞行弹道交班规划;步骤四:规划打击点变更,规划对变更打击点的导航修正量;步骤五:规划可用发射区域,检查并生成可用的发射区域清单。

    一种基于强化学习的打击序列智能规划方法

    公开(公告)号:CN116485039B

    公开(公告)日:2023-10-13

    申请号:CN202310676576.9

    申请日:2023-06-08

    摘要: 本发明提供一种基于强化学习的打击序列智能规划方法,包括以下步骤:S1、建立大规模交战序列规划问题的PPO强化学习网络模型;S2、根据建立的所述网络模型进行模型训练,生成大规模交战序列规划问题的PPO强化学习网络模型结果;S3、应用得到的训练结果求解大规模交战序列规划问题,并根据应用场景变化进行大规模交战序列规划问题PPO强化学习网络的优化,完成所述PPO强化学习网络模型的自学习与在线升级。本发明的基于强化学习的打击序列智能规划方法,通过设计大规模交战序列规划问题强化学习求解环境的状态、动作和奖励,实现了大规模交战序列规划问题的快速、高效、自动求解。

    一种基于居民满意度的分类垃圾箱优化配置方法

    公开(公告)号:CN116757333A

    公开(公告)日:2023-09-15

    申请号:CN202311012774.1

    申请日:2023-08-12

    摘要: 本发明属于资源回收技术领域,特别涉及一种垃圾箱优化智能配置方法。其技术方案是一种基于居民满意度的分类垃圾箱优化配置方法,其特征是:建立基于居民满意度的最小数量分类垃圾箱优化配置模型;针对积分表达式模型在粒子群算法中嵌入强化学习求解。本发明提出针对生活垃圾随机产生的数量概率密度函数,直接积分表达居民满意度约束要求,建立最小数量分类垃圾箱优化配置模型,避免了现有技术利用模拟抽样方法求解所带来的多次循环重复计算,大幅减少求解时长;在粒子群算法中嵌入强化学习过程,混合使用两类算法的优化策略,降低参数设置依赖的同时保留了全局搜索的并行寻优效率,进一步缩减求解时长。

    一种基于多智能体安全强化学习的集群航迹自动规划方法

    公开(公告)号:CN116661503A

    公开(公告)日:2023-08-29

    申请号:CN202310966213.9

    申请日:2023-08-02

    IPC分类号: G05D1/10

    摘要: 本发明提供的一种基于多智能体安全强化学习的集群航迹自动规划方法,包括以下步骤:设计多智能体安全强化学习的集群航迹自动规划的求解环境;建立多智能体安全强化学习的集群航迹自动规划的网络模型;基于求解环境训练多智能体安全强化学习的集群航迹自动规划的网络模型;将训练完成的集群航迹自动规划的网络模型迁移到真实环境中。本发明的基于多智能体安全强化学习的集群航迹自动规划方法,能够进行多弹飞行航迹同步规划,在训练时使用全局信息进行算法训练,充分使用环境的信息进行全局最优化,无需人为干预、简单易用。

    一种变级组合化飞行器的分离点参数快速确定方法和装置

    公开(公告)号:CN116049998B

    公开(公告)日:2023-06-30

    申请号:CN202310322505.9

    申请日:2023-03-30

    IPC分类号: G06F30/15

    摘要: 本申请涉及组合化飞行器设计技术领域,特别涉及一种变级组合化飞行器的分离点参数快速确定方法和装置。所述方法包括:根据变级组合化飞行器的任务载荷和任务需求,确定变级组合化飞行器中二次平台的任务参数;根据无动力滑翔的运动方程,确定二次平台的滑翔起始点的初始高度信息和初始速度信息;根据初始高度信息、初始速度信息、地球平均半径以及分离点高度,构建二次平台分离点的速度公式;根据分离点高度、分离点的能量参数、地球引力系数以及分离点地心距,构建二次平台的自由射程公式;根据分离点的地心距、分离点速度和弹道倾角,构建偏心率、半通径相关的最高点高度公式;从而求解得到分离点参数。本方法能够快速得到分离点参数。