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申请/专利权人:北京航空航天大学
摘要:本发明公开一种无人机集群系统协同追逐目标航迹规划方法及系统,涉及航迹规划技术领域,分别以无人机集群系统中每一架无人机在当前时刻的观测向量为输入,利用深度强化学习网络确定每一架无人机对应的第一动作常数和第二动作常数,再利用人工势场方法计算每一架无人机在下一时刻的航向角,进一步得到每一架无人机在下一时刻的观测向量,循环上述步骤,直至达到迭代终止条件,从而完成协同追逐目标过程中每一架无人机的航迹规划。本发明的航迹规划过程中,每一架无人机单独求解各自航迹,实现有效的去中心化,且在航迹规划过程中考虑周围障碍物的影响,从而实现复杂环境下去中心化的航迹规划。
主权项:1.一种无人机集群系统协同追逐目标航迹规划方法,其特征在于,所述航迹规划方法包括:获取无人机集群系统中每一架无人机在当前时刻的观测向量;所述观测向量包括所述无人机到距离所述无人机最近的指定障碍物的距离和相对于所述指定障碍物的方向角、所述无人机到目标的距离和相对于所述目标的方向角以及所述无人机到每一其他无人机的距离和相对于每一所述其他无人机的方向角;分别以每一架无人机在当前时刻的观测向量为输入,利用深度强化学习网络确定每一架无人机对应的第一动作常数和第二动作常数;对于每一架无人机,以所述第一动作常数和所述第二动作常数为输入,利用人工势场方法计算所述无人机指向所述目标的吸引力、所述指定障碍物对所述无人机的排斥力以及所述无人机与所述其他无人机之间的作用力合力;基于所述吸引力、所述排斥力和所述作用力合力确定所述无人机在下一时刻的航向角;控制所述无人机按照所述无人机在下一时刻的航向角飞行,得到所述无人机集群系统中每一架无人机在下一时刻的观测向量;判断是否达到迭代终止条件;若是,则结束迭代;若否,则以每一架无人机在下一时刻的观测向量作为下一迭代的每一架无人机在当前时刻的观测向量,返回“分别以每一架无人机在当前时刻的观测向量为输入,利用深度强化学习网络确定每一架无人机对应的第一动作常数和第二动作常数”的步骤。
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