摘要
本发明实施例提供了一种多无人机多目标任务规划方法、系统及电子设备,涉及无人驾驶飞行器领域,该方法包括:生成多无人机任务分配图;收集并预处理无人机的状态信息和环境信息;获取约束条件,并将约束条件集成至任务分配模型中;基于约束条件,使用图神经网络对多无人机任务分配图进行节点特征更新,生成每个无人机的第一任务分配策略;采用强化学习算法对第一任务分配策略进行优化,生成每个无人机的第二任务分配策略;根据每个无人机的任务执行情况及环境变化,对第一任务分配策略和/或第二任务分配策略进行实时调整,生成每个无人机的第三任务分配策略。采用本申请实施例,能够实现高效、灵活的多无人机任务规划。
技术关键词
任务分配策略
多无人机任务分配
节点特征
无人机电量
路径规划算法
资源
深度强化学习算法
任务分配模型
无人驾驶飞行器
注意力
通信接口
电子设备
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