摘要
本发明请求保护一种基于蚁群算法激励的智能多无人机数据采集方法,属于通信技术领域。针对大规模非均匀分布的传感器数据采集场景下,基于传感器数据新鲜度约束的无人机群巡航采集策略可能造成无人机群能量效率低下,系统持续工作时间受限的问题,提出一种基于蚁群算法激励的智能多无人机数据采集方法。该方法采用深度强化学习方法建立无人机群巡航采集优化模型,根据地面传感器位置分布,动态规划无人机群的巡航轨迹,根据每架无人机关联的传感器数据新鲜度状态,利用蚁群算法思想构建数据采集激励函数,最大化无人机的数据采集效率,从而有效降低无人机群巡航过程中的系统能耗。
技术关键词
数据采集方法
蚁群算法
多无人机
传感器
新鲜度
发生器
动作策略
深度确定性策略梯度
深度强化学习方法
深度强化学习模型
数据采集效率
样本
能耗
决策
变量
坐标
机翼
时延
系统为您推荐了相关专利信息
探头涡街流量计
抗干扰方法
皮尔逊相关系数
序列
双探头
地磁传感器
传感器阵列
地磁场信号
数据输出模块
重构模块
深度学习分类模型
主成分分析方法
离心泵
数据
矩阵
电力工井
铭牌
电缆
机械控制系统
二维码识别功能