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利用空天资源的互补优势进行协同观测是对地观测领域的新趋势。为提高对地观测效益和多阶段观测任务的完成度,分析了空天资源协同观测任务规划问题中的观测资源异构性和多阶段观测任务分解方式的多样性。针对卫星和无人机的任务规划模型不一致的特点,建立了异构多智能体系统(MAS)多阶段协同任务规划模型,根据模型特点将问题求解分解为两个协商过程,并分别提出了基于市场模型的异构MAS多阶段协同任务规划算法和基于自适应...
利用空天资源的互补优势进行协同观测是对地观测领域的新趋势。为提高对地观测效益和多阶段观测任务的完成度,分析了空天资源协同观测任务规划问题中的观测资源异构性和多阶段观测任务分解方式的多样性。针对卫星和无人机的任务规划模型不一致的特点,建立了异构多智能体系统(MAS)多阶段协同任务规划模型,根据模型特点将问题求解分解为两个协商过程,并分别提出了基于市场模型的异构MAS多阶段协同任务规划算法和基于自适应...
基于MAS的无人机编队飞行智能优化控制
无人机 MAS 编队飞行
2009/4/14
针对无人机编队飞行的实际背景和限制条件，提出了一种基于多智能体系统（MAS）技术的编队飞行的智能优化控制策略和实现算法。利用多Agent之间的交互作用，以灵活便捷的方式进行各单机之间的协同优化，从而可实现多架无人机的自主编队飞行。考虑到leader-follower原理的支配机制，对面向编队飞行的僚机控制律与实现算法进行了重点研究，设计了僚机编队控制器，通过仿真实验验证了其鲁棒性和稳定性。最后针对...