摘要
本发明涉及一种动态无人机集群自适应学习率调整方法及系统。所述方法包括:各个无人机通过环境感知模块实时监测采集环境参数、飞行状态数据,并传输至自适应学习模块中计算出当前学习率的适应性,基于当前学习率的适应性在学习率阈值范围内实时调整初始学习率,得到目标学习率;中央控制单元基于分布式决策算法动态调整飞行任务数据根据目标飞行任务数据决策各个无人机的飞行路径和动作。通过实时采集环境参数、飞行状态数据,进行自适应学习率调整,每个无人机独立运行,通过中央控制单元基于分布式决策算法进行协同优化,可以避免集中控制的单点故障问题,同时提升鲁棒性和灵活性,确保无人机集群在动态环境中的高效稳定运行。
技术关键词
飞行状态数据
中央控制单元
无人机集群
采集环境参数
决策算法
动态
机器学习模型
能量消耗优化
训练深度神经网络
采集无人机
控制无人机
梯度下降法
控制模块
状态更新
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