一种GPU并行计算驱动的大规模无人机集群仿真方法

本发明公开了一种GPU并行计算驱动的大规模无人机集群仿真方法，包括步骤：S1搭建无人机数值仿真模型，生成代码并对代码进行优化；S2对集群并行仿真的内存访问模式进行优化；S3根据无人机集群状态更新的特性进行仿真任务划分策略的优化；S4根据S1、S2和S3所诉，在代码层面实现集群并行仿真；S5使用S2和S3的并行计算策略实现集群编队算法的加速；S6利用UDP协议集成S4集群并行仿真与S5编队控制算法。本发明基于GPU的多核并行计算架构，实现了大规模无人机集群的高效仿真，解决了传统CPU仿真方法在超过千架的大规模无人机集群仿真中实时性差、难以实现等技术难题。