对多动态目标无人机实时回合和动态分配方法的研究
Jinpeng Li1, Ruixuan Wei2, Qirui Zhang2
1Graduate College, Air Force Engineering University, Xi'an 710051, China.
Sensors (Basel, Switzerland)
|October 26, 2024
概括
本研究介绍了一种新的算法,用于无人机 (UAV) 群集,有效地捕获多个动态逃跑的目标. 新方法在复杂环境中显著提高了整合效率和成功率.
科学领域:
- 机器人技术和自主系统
- 人工智能的人工智能
- 控制理论 控制理论
背景情况:
- 无人驾驶飞行器 (UAV) 围绕多个动态目标是具有挑战性的,因为环境的不确定性和躲避目标的战术.
- 当目标分散或采用复杂的逃生策略时,传统方法通常会失败,导致包围失败.
研究的目的:
- 开发一个实时算法,使用无人机动态分配和围捕多个同时逃离目标.
- 在复杂,动态的环境中提高多目标包围行动的成功率和效率.
主要方法:
- 一个人工潜在场函数被调整为创建一个实时的动态避障模型.
- 采用线性匹配方法来建立一个最佳的分配策略,以围绕目标.
- 用不同数量的无人机,障碍物和目标逃生行为进行了模拟.
主要成果:
- 拟议的算法成功地在模拟场景中圆了多个动态目标,其中有无人机和障碍物的随机初始位置.
- 证明了整合效率提高了50%,形成成功率提高了10倍.
- 任务无人机展示了有效的避障能力,使其能够与其他实时分配算法集成.
结论:
- 开发的算法提供了一个有效的解决方案,用于实时,多动态目标围捕和动态分配,使用无人机群.
- 该系统能够处理具有动态目标和障碍的复杂场景的能力显著提高了任务成功率.
- 避障无人机可以用于更广泛的实时任务分配和协调应用.
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