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无人机集群协同搜索研究综述OACSTPCD

中文摘要

无人机集群协同区域搜索能够有效地获取任务区域地面信息,降低环境不确定度。基于区域划分、机群均衡分配以及启发式算法的传统集群协同区域搜索方法依赖于事前设计规则且计算量大,属于不可生成规则算法。考虑任务环境不确定性,算法须满足快速性、智能性和鲁棒性,基于涌现理论的无人机集群协同搜索方法因信息融合能力强、具有高度的智能性而被采用。演化学习算法和强化学习算法是涌现理论中主要组成部分,这两类算法可根据不同的环境和任务生成新的集群行为规则。将系统分析和总结当前无人机集群协同搜索方法研究现状和进展,并据此指出现有研究中的不足以及未来的发展方向。

刘圣洋;宋婷;冯浩龙;孙玥;韩飞;

上海航天控制技术研究所,上海201109 上海市空间智能控制技术重点实验室,上海201109上海航天控制技术研究所,上海201109 上海市空间智能控制技术重点实验室,上海201109 西北工业大学,陕西西安710072

无人机集群协同区域搜索演化算法强化学习规则生成

《指挥控制与仿真》 2024 (001)

P.1-10 / 10

10.3969/j.issn.1673-3819.2024.01.001

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