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多无人机协同追捕-逃逸问题属于多智能体动态博弈领域,具有军事防御、边境巡逻、灾难救援等应用场景。传统集中式控制依赖全局信息,存在通信延迟、单点故障等问题。分散式策略通过局部感知与自主决策,可提升系统鲁棒性与适应性。
受无人机在商业领域应用的影响,多无人机(MultiUAV)路径规划已引发广泛关注。然而,当前的研究往往未能全面考量这一复杂问题中固有的现实约束条件。本报告研究了在城市环境中执行导航任务的智能体的高效路径规划问题。每个智能体均承担配送任务,需先移动至起始点,再前往后续目标位置,同时要绕过障碍物并避免与其他智能体发生碰撞。
【摘要】分析AI大模型在低空空管领域的应用,重点围绕多源数据融合构建数字天空、基于数据驱动的风险预测与主动防御、以及实现高效协同的自主调度与决策等核心能力。文章深入探讨了算法安全与可解释性这一关键挑战,并系统性地梳理了从工具链、数据治理到监管接口的工程化解决方案,旨在为低空经济的可信、可持续发展提供技术路径参考。
针对不同规模区域(Area of Interest, AoI)的持久监测需求,本研究提出多无人机协同任务的性能评估框架。通过融合分布式任务分配、动态路径规划、容错机制与AI决策算法,实现复杂环境下的高效区域覆盖。以江苏省生态环境监测项目为例,系统在500平方公里区域部署12架无人机,实现98.7%的任务完成率与99.2%的目标识别准确率,较单无人机方案效率提升3.2倍。
随着电子商务与城市物流需求的爆发式增长,传统地面配送模式面临交通拥堵、成本高昂等瓶颈。无人机物流凭借灵活性与低成本优势,成为解决"最后一公里"配送难题的关键技术。然而,复杂城市环境中的动态障碍物、三维空间结构、气象变化及续航限制,对路径规划算法提出严峻挑战。本文系统研究基于Q-learning的无人机物流路径规划方法,通过三维栅格建模、动态奖励函数设计及多智能体协同框架,实现路径最优性提升40%、
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