摘要
本发明公开了一种面向多任务的无人机群组召集方法,通过分层式的信息收集与扩散机制将信息交互划分为细粒度的近邻感知和粗粒度的远距离估算,分别共享详细资源信息和区域性汇总信息,再基于邻居信息与资源稀缺性的任务选择与决策机制,令无人机在接收多个任务信息后,综合考虑任务的资源需求、距离、时间约束因素,结合邻居的资源可用性和所需求资源在场景中的稀缺程度,进行候选任务的选择与是否加入任务的决策。本发明的方法兼顾通信效率与调度精度,不仅提升了无人机群组在多任务环境下的任务响应效率和资源调度精度,还增强了系统面对动态环境变化的自适应能力,具备良好的扩展性与鲁棒性,适用于资源受限、任务密集的复杂无人系统协同场景。
技术关键词
无人机群组
资源
面向多任务
邻居
表达式
多智能体深度强化学习
栅格
注意力机制
异构无人机
状态指示符
强化学习算法
场景
节点
决策
编码机制
特征信息编码
无人机飞行速度
动态环境变化
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测试管理方法
缺陷管理系统
闭环反馈优化
软件开发测试技术
高风险
随机森林模型
动态剪枝
数字孪生
智能运维管理
数据存储策略
资源优化调度系统
学习算法
资源调度模型
优化调度决策
降维技术