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面向目标定位的多无人机自组织方法研究

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协同目标定位要求无人机群在限定时间内形成特定的空间结构,如何快速形成符合任务要求的空间结构成为当前研究面临的挑战之一.针对该问题,将无人机群抽象为一个发散式的多智能体系统,提出多智能体的自组织协同方法.该方法采用三边极差收敛算法,以减小不同无人机到目标点距离的差值,快速形成各无人机到目标点距离相等的空间结构.将多智能体模型应用于初始位置随机的无人机群,分别使用自组织协同方法和Leader-Follower方法构建满足任务需求的空间结构,并重复该对比实验30次.实验结果表明,相比Lead⁃er-Follower方法,协同自组织方法使得无人机系统定位目标所需的最大飞行距离减少了13.34％,有效提升了无人机群空间结构的形成效率.
Research on Self-organization Method of Target Oriented Multi-UAV

陈国春、毛新军、杨硕、沈宇婷、赵伟伟、张少波

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国防科技大学计算机学院

国防科技大学复杂系统软件工程重点实验室,湖南长沙410073

中国科学院国家空间科学中心,北京100190

中国科学院大学,北京100039

中国电子科技集团公司第五十四研究所,河北石家庄050000

湖南科技大学计算机科学与工程学院,湖南湘潭411201

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目标定位 多无人机协同 多智能体建模 自组织系统 三边极差收敛算法

2021

10.11907/rjdk.202147

软件导刊
湖北省信息学会

软件导刊

影响因子：0.524
ISSN：1672-7800
年,卷(期)：2021.20(6)
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