摘要
本申请公开了一种无人机编队机间协同定位方法、系统、设备及介质,包括:对主无人机和从无人机之间的阵列信号进行识别,根据识别结果和所述主无人机导航定位信息,得到双向LOS向量;结合所述主无人机导航定位信息和所述双向LOS向量,得到从无人机位姿;结合图神经网络模型和深度强化学习模型,根据所述从无人机位姿和所述主无人机导航定位信息,预测无人机的最优编队布局;对所述最优编队布局进行坐标转换和误差处理,得到无人机编队间协同定位结果。本申请实施例可以大大提高无人机编队整体的导航精度,通过深度强化学习模型实时预测无人机的最优编队布局,实现在复杂动态环境下的定位精度优化可广泛应用于无人机技术领域。
技术关键词
导航定位信息
主无人机
无人机编队
深度强化学习模型
预测无人机
神经网络模型
协同定位方法
全球卫星导航系统
布局
惯性设备
惯导误差
无人机导航定位
量测误差
坐标系
协同定位系统
矩阵
阵列
处理器
系统为您推荐了相关专利信息
机构仿真
深度强化学习模型
仿真方法
节点
仿真系统
水库溢洪道
水库闸门
深度强化学习模型
框架
网络
深度强化学习模型
客户端
学习优化方法
服务器
策略
深度强化学习模型
面向异构网络
传输方法
视频流
视频块