一种无人艇编队协同控制装置及其使用方法

    公开(公告)号:CN118981210A

    公开(公告)日:2024-11-19

    申请号:CN202411053337.9

    申请日:2024-08-02

    IPC分类号: G05D1/43 G05D1/695

    摘要: 本发明属于智能船艇控制技术领域,具体涉及一种无人艇编队协同控制装置及其使用方法,装置包括控制箱和系统本体,控制箱的内部安装有基于X架构航行控制器、mesh通信机构、北斗导航机构、GPS定位机构和电子罗经,系统本体包括岸基操作系统和无人小艇上的运动控制层侧及其模块,岸基操作系统包括编队规划层,编队规划层包括编队路径生成模块、成员路径生成模块和成员遥控模块,无人小艇上的运动控制层侧及其模块包括软件和硬件,软件包括规划层、控制层和执行层,通过以上技术方案,可以方便得实现无人艇编队的编队保持和编队重构航行,给无人艇编队更上层的应用提供坚实的支撑。

    基于正态云模型青蒿素优化算法的无人机任务分配方法

    公开(公告)号:CN118963411A

    公开(公告)日:2024-11-15

    申请号:CN202411020713.4

    申请日:2024-07-29

    IPC分类号: G05D1/695 G05D109/20

    摘要: 本发明公开了一种基于正态云模型青蒿素优化算法的无人机任务分配方法。首先,基于实际飞行距离和任务需求,并考虑简单环境下障碍物的分布情况,建立航程约束下的无人机任务分配模型。然后基于青蒿素优化算法对任务分配模型和tent混沌映射对青蒿素种群进行初始化,并基于疟疾的青蒿素药物治疗过程启发构建优化模型。接着使用正态云模型对算法中的全局最优位置进行更新,并随着迭代次数增加,自适应调整正态云模型的熵值,有效提高全局开发能力和求解速度,跳出局部最优解。本发明在考虑无人机的航程约束的同时,还考虑了实际任务过程中可能存在的障碍物,并基于正态云模型的青蒿素优化算法进行求解,能够一定程度上解决无人机任务分配问题。

    无人机集群通信与决策针对链路动态性的智能目标任务分配方法

    公开(公告)号:CN118938999A

    公开(公告)日:2024-11-12

    申请号:CN202411005423.2

    申请日:2024-07-25

    IPC分类号: G05D1/695 G05D109/20

    摘要: 本发明提出了一种无人机集群通信与决策针对链路动态性的智能目标任务分配方法,以应对链路动态性带来的挑战。随着无人机网络结构日趋复杂,链路的不稳定性对智能体间的交互稳定性造成影响。本方法通过分组、分层策略,将受动态性因素影响的任务迁移给其他智能体,减少任务接收次数,降低动态性因素传播风险,更好更智能地完成目标任务分配工作。具体操作包括将无人机建模为智能体,将不同层次的无人机群建模为网络层,对智能体任务进行三类分组,并根据智能体接受和任务完成的风险与成本,选择迁移智能体。与传统集中式任务迁移方法相比,本发明有效减轻了动态性因素影响,提高了任务完成率。

    一种无人机集群环形编队区域遍历协同控制方法

    公开(公告)号:CN118938997A

    公开(公告)日:2024-11-12

    申请号:CN202410989592.8

    申请日:2024-07-23

    IPC分类号: G05D1/695 G05D109/20

    摘要: 本发明提供了一种无人机集群环形编队区域遍历协同控制方法。将整个飞行区域按照单无人机遍历航线规划方法规划一条搜索航线,搜索航线的最后一个点和第一个点连接形成循环航线,将航线总长度按照集群无人机数量均分,再将无人机对应分配,集群在多轮区域遍历时不再进行区域分割和航线规划,当编队中成员发生变化时,如成员中途新增或中途战损,则根据变化的成员数量对总长度进行均分和分配,通过速度调整即可实现遍历飞行。

    一种基于深度强化学习的无人机集群会合方法

    公开(公告)号:CN118915818A

    公开(公告)日:2024-11-08

    申请号:CN202410959085.X

    申请日:2024-07-17

    IPC分类号: G05D1/695 G05D109/20

    摘要: 本发明涉及机械学习、路线规划技术领域,公开了一种基于深度强化学习的无人机集群会合方法,包括以下方法,建立神经网络系统,并将无人机和神经网络系统建立联系,本发明,当信息相似的时候,则使得无人机能够保持正常飞行,当信息出现不相似的情况则通过控制系统控制无人机集群整个无人机进行减速,并通过经网络系统处理单元对飞行速度和飞行轨迹进行重新修订,根据修订后的结果让无人机继续飞行,而无人机在飞行的时候,此时则在一定时间段内继续和前一刻的无人机飞行信息在经网络系统上进行匹配,这样能够保证无人机集群在飞行的时候和预期的差距一定程度上变小。本发明,较为实用,适合广泛推广和使用。

    一种多无人机协同控制方法及装置

    公开(公告)号:CN118915795A

    公开(公告)日:2024-11-08

    申请号:CN202411406508.1

    申请日:2024-10-10

    IPC分类号: G05D1/46 G05D1/695

    摘要: 本发明涉及无人机控制技术领域,具体涉及一种多无人机协同控制方法及装置,该方法包括:定义各个无人机的观测空间和动作空间;基于观测空间和动作空间,构建多无人机协同控制网络框架;构建多无人机协同控制网络框架中的每个无人机的控制策略,包括一个执行者网络和一个评价者网络;基于执行者网络和评价者网络,定义目标函数;构建策略网络模型,并对策略网络模型进行训练;通过训练完毕的策略网络模型输出各个无人机的飞行动作,以对各个无人机进行控制。上述方案使各个无人机能够在动态环境中进行,可以有效识别障碍物或同阵列无人机,增强了无人机作业的自主性和灵活性,从而最大限度发挥无人机编队的协同作业能力。

    基于尾迹特征增强无人机集群续航能力的方法

    公开(公告)号:CN118915784A

    公开(公告)日:2024-11-08

    申请号:CN202410971467.4

    申请日:2024-07-19

    摘要: 本发明涉及基于尾迹特征增强无人机集群续航能力的方法,属于无人机协同飞行技术领域,后排无人机通过完整捕获前排无人机随自由流耗散的能量,减少了后排无人机维持相同飞行性能时所需的能源,增强无人机集群飞行时的续航能力,基于无人机集群中前机和后机间的相互配合,利用无人机飞行尾迹中的反卡门涡街有效提升无人机升推力,避免了对扑翼无人机气动外形的改变及流控设备的设计、装配以及维护,本发明的方法更加简易、便捷、经济;依据尾迹特征为每个扑翼无人机提供空间布局策略及扑动参数,实现能量效率最大化的编队飞行,具有更好的实际应用性。