基于无监督学习离散鸽群优化的多无人机侦察任务分配
龙泓
魏晨
段海滨
北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院,北京,100083
摘要：多无人机集群协同规划是无人机自主控制领域的前沿热点之一.提出了一种基于无监督学习离散鸽群优化的多机侦察任务分配方法.通过Dubins路径建立无人机模型,给出了简化的传感器模型和侦察目标的模型,并建立了无人机集群任务分配的模型和性能指标函数.采用无监督学习方法对侦察目标进行柔性分组,利用改进离散鸽群优化策略对该任务分配模型进行了求解,以有效解决无人机机间任务负载不平衡问题,可提高无人机集群侦察的效率.通过仿真对比实验和三维态势视景仿真平台综合实验,验证了所提出方法的可行性和有效性.
关键词：无人机集群协同鸽群优化无监督学习任务分配
分类号：V279(各类型航空器)
资助基金：科技创新新一代人工智能重大项目(2018AAA0102405)国家自然科学基金(U20B2071)国家自然科学基金(T2121003)国家自然科学基金(U1913602)国家自然科学基金(U19B2033)
论文发表日期：2023-10-25
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：8( 16-22,32 )
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