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摘要：本发明涉及一种基于车载无人机观测增强和异步决策的群体感知方法，所述方法包括：步骤1、仿真平台进行算法的初始化；步骤2、仿真平台初始化问题示例；步骤3、将环境信息输入面向两阶段车载无人机感知的观测编码器，得到对于每个观测到的实体的编码嵌入和问题实例的全局聚合嵌入等步骤；本发明所述方法的优越技术效果在于：提出新的车载无人机群感知问题，探索通过两阶段车载无人机群调度来快速实现对于信息点的感知，实现信息时延的最小化；能够将无人机无人车观测到的时空信息进行增强和聚合，在动作决策时充分考虑的时空交织信息，解决了传统方法无法高效地综合抽取时空交织信息用于决策的问题。
主权项：1.一种基于车载无人机观测增强和异步决策的群体感知方法，包括以下步骤：步骤1、仿真平台进行算法的初始化；步骤2、仿真平台初始化问题示例；步骤3、将环境信息输入面向两阶段车载无人机感知的观测编码器，得到对于每个观测到的实体的编码嵌入和问题实例的全局聚合嵌入，观测编码器能够将无人机无人车观测到的时空信息进行增强和聚合，在动作决策时充分考虑的时空交织信息，解决了传统方法无法高效地综合抽取时空交织信息用于决策的问题；步骤4、先后将分别针对无人机智能体和无人车智能体的增强嵌入输入基于历史动作自回归的无人机无人车动作生成器，分别得到无人机智能体和无人车智能体在各自时间步的决策；步骤5、回合结束后，仿真平台计算异步决策后的奖励函数，并引入三类奖励函数能够精确细致地表述车载无人机群感知过程中异步决策的情况，设计面向车载无人机群异步决策的策略更新框架，并考虑每个决策阶段的难点和两个决策阶段的相互依赖；步骤6、利用面向车载无人机群异步决策的策略更新框架对无人机无人车智能体的策略参数θu和θc进行更新；步骤7、更新基线策略；步骤8、反复执行步骤2至步骤7，直到模型训练周期数量达到上限；步骤9、仿真平台取出保存的基于车载无人机观测增强和异步决策的群体感知方法的最优策略参数，即得到能够最小化信息时延的车载无人机群最优调度策略，基于最优调度策略得到每个无人机无人车最佳路径规划结果，向车载无人机群发送控制指令，以完成群体感知任务并将数据发送回仿真平台。
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百度查询： 北京理工大学 一种基于车载无人机观测增强和异步决策的群体感知方法
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