摘要
本申请涉及多智能体协同技术领域,提供一种多智能体协同的无人机集群模拟训练方法、系统、设备及存储介质,解决无人机集群的突防成功率低和编队协同效率差的问题。本申请方法包括:采集鸽群生物运动数据、无人机集群在执行历史突防任务时的集群轨迹数据及模拟环境的磁场梯度数据;构建三维路径库,并计算地磁航向角偏差;基于地磁航向角偏差与三维路径库,结合群体智能优化模型生成多目标协同路径;基于多目标协同路径,结合无人机集群的实时状态数据,生成飞行控制指令;将飞行控制指令加载至无人机集群的仿真模型,驱动无人机集群在模拟环境中进行协同突防训练。本申请提升了复杂电磁环境下无人机集群的突防成功率和编队协同效率。
技术关键词
无人机集群
群体智能优化
模拟训练方法
多智能体协同
障碍物间距
地磁
标识
驱动无人机
地形特征
轨迹
偏差
数据
仿真模型
数值
存储组件
模拟训练系统
生物
计算机存储介质
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动态编队控制方法
无人机集群编队
多智能体深度强化学习
拉普拉斯
运动控制决策
定位方法
超导量子干涉仪
搜救资源
建立预测模型
浮标
多智能体强化学习
泛化方法
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生成结构
大语言模型
混沌遗传算法
概率计算方法
集中度
定义
Sigmoid函数
无人机协同对抗
多智能体协同控制
分层控制策略
多无人机系统
更新网络参数