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公开(公告)号：CN118963410A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202411005769.2
申请日：2024-07-25
Applicant: 江淮前沿技术协同创新中心 , 合肥工业大学
IPC: G05D1/695 , G05D109/20
Abstract: 本发明提供一种混合无人机编队协同博弈的智能决策方法和系统。获取博弈参与方数据，包括攻击型无人机信息、干扰型无人机信息、攻击方策略集合、防御目标信息、防御系统信息和防御方策略集合。计算严格博弈矩阵，以及基于严格博弈矩阵获取初始混合策略纳什均衡。根据所述初始混合策略纳什均衡选取概率最大的初始攻击方策略和初始防御方策略。生成所述初始攻击方策略的攻击方邻居策略集合，生成所述初始防御方策略的防御方邻居策略集合。通过邻居策略集合计算收益最大的混合策略纳什均衡，从而得到了最佳攻击方策略。实现对攻击型无人机和干扰型无人机协同工作时的博弈决策。
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公开(公告)号：CN115328189B
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202210782058.0
申请日：2022-07-04
Applicant: 合肥工业大学
IPC: G05D1/695 , G05D109/20
Abstract: 本发明提供一种多无人机协同博弈决策方法和系统。通过生成多无人机的零和矩阵博弈模型，包括博弈双方信息、博弈策略集合和收益矩阵；博弈策略集合包括攻击方编队的第一策略集合和防御方编队的第二策略集合。基于第一策略集合和第二策略集合获取严格博弈矩阵，并根据严格博弈矩阵获取初始混合策略纳什均衡。通过确定使攻击方编队和防御方编队的收益值最大的策略，获取到目标混合策略纳什均衡，从而获取最佳第一策略，并控制攻击方编队执行最佳第一策略。通过零和矩阵博弈模型获取混合策略纳什均衡，并利用收益矩阵确定出最佳策略，从而提高了获取多无人机的博弈决策的效率。
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公开(公告)号：CN110442146B
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN201910662544.7
申请日：2019-07-22
Applicant: 合肥工业大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 本申请提供了一种无人机编队目标分配与空间占位联合决策方法及系统，其中，建立零和矩阵博弈模型，并通过求解模型的混合策略纳什均衡解来解决多无人机目标分配与空间占位联合决策问题，即为对抗中的某一方确定最有优势的占位策略和目标分配策略。进一步地，使用迭代求解的方法对零和矩阵博弈模型进行求解，首先建立可扩展博弈，求解可扩展博弈得到当前混合策略纳什均衡，求解对抗中某一方最有优势的博弈策略并更新可扩展博弈，再对可扩展博弈进行求解，直到更新后的可扩展博弈与更新前的可扩展博弈相同，该方法能够有效降低计算量，提高计算效率。
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公开(公告)号：CN110134138B
公开(公告)日：2022-06-21
申请号：CN201910277475.8
申请日：2019-04-08
Applicant: 合肥工业大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明实施方式提供一种对抗环境下无人机智能决策的纳什均衡博弈方法及系统，属于无人机的智能决策技术领域。纳什均衡博弈方法包括：生成第一无人机和第二无人机行为决策时的状态向量XR、XB；建立第一无人机和第二无人机的行为决策策略集合SR、SB；将第一无人机和第二无人机执行不同类型行为决策策略时的攻击有效性影响因素进行融合，设计第一无人机和第二无人机行为决策策略的支付函数；根据设计的无人机双方的支付函数计算策略集合SR与策略集合SB中任意一对行为决策策略对应的第一无人机的支付值和第二无人机的支付值，从而生成第一无人机和第二无人机博弈的双矩阵F；计算无人机双方行为决策的最优方案；选择第一无人机的行为决策策略。
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公开(公告)号：CN110058608B
公开(公告)日：2022-06-10
申请号：CN201910276849.4
申请日：2019-04-08
Applicant: 合肥工业大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明实施方式提供一种多无人机协同对抗的控制方法、系统及存储介质，属于无人机的决策技术领域。控制方法包括：获取第一无人机编队的无人机数量、第二无人机编队的无人机数量、每个第一无人机的状态和每个第二无人机的状态；根据第一无人机的数量、第二无人机的数量、每个第一无人机的状态和每个第二无人机的状态计算每个第一无人机相对于每个第二无人机的优势值，以构成第一无人机编队相对于第二无人机编队的优势矩阵；建立多无人机协同目标分配模型；根据优势矩阵和多无人机协同目标分配模型进行求解以计算出第一无人机编队的最优协同目标分配方案；根据最优协同目标分配方案控制第一无人机编队对抗第二无人机编队。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113128698A
公开(公告)日：2021-07-16
申请号：CN202110269453.4
申请日：2021-03-12
Applicant: 合肥工业大学
Abstract: 本发明提供一种多无人机协同对抗决策的强化学习方法，涉及无人机领域，包括：获取无人机初始状态数据并进行格式转换；对无人机初始状态数据进行数据补全处理；对数据补全后的无人机初始状态数据进行数据转换和归一化处理，得到无人机状态数据；基于预设的Actor‑Critic算法对无人机状态数据进行处理，得到当前回合的多无人机协同对抗重决策结果；将多无人机协同对抗重决策结果输入到预设的仿真场景中，多无人机基于多无人机协同对抗重决策结果进行对抗，得到多无人机协同对抗数据，并将多无人机协同对抗数据作为下一回合的无人机初始状态数据，以得到下一回合的多无人机协同对抗重决策结果。本发明可以得到最适应当前环境下的无人机重决策方案。
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公开(公告)号：CN112595174A
公开(公告)日：2021-04-02
申请号：CN202011356317.0
申请日：2020-11-27
Applicant: 合肥工业大学
Abstract: 本发明提供了一种动态环境下多无人机战术决策方法及装置，涉及多无人机对抗战术决策技术领域。基于武器数量组合概率分布，将无人机性能偏好转化为多个含有武器数量组合概率的子优化目标，并基于子优化目标来设计支付函数，把武器数量这个不确定信息转换为多个优化目标，对不确定性进行有效表征，再构建高维矩阵来求解战术决策。
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公开(公告)号：CN107748499B
公开(公告)日：2020-09-01
申请号：CN201711026685.7
申请日：2017-10-27
Applicant: 合肥工业大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明实施例涉及一种固定翼无人机多区域探测任务规划的优化方法及装置，该方法中针对于一架固定翼无人机对多块多边形待探测区域执行作业任务的情况，首先获取执行本次任务的类型、待探测区域信息、固定翼无人机信息、执行任务所需的传感器类型，接着根据这些信息基于预设的模型以及算法获得完成本次多区域探测任务的最短路径，并将该最短路径作为本次探测任务的优化结果。本发明实施例提供的方法能够根据预设的模型及算法自动获得本次区域探测任务中无人机的区域访问顺序及飞行路径规划，使得无人机可以在没有人工操作的情况下自动地按照最优方式完成区域探测任务，使得执行探测任务的路径长度最短，从而有效地提高探测效率。
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公开(公告)号：CN110414685B
公开(公告)日：2020-08-28
申请号：CN201910534695.4
申请日：2019-06-20
Applicant: 合肥工业大学
Abstract: 本申请提供一种多无人机任务分配的纳什均衡博弈智能决策方法及系统，本申请根据监测区域和监测时刻，确定监测方的多个第一监测策略和攻击方的多个攻击策略，之后根据第一监测策略和执行每个第一监测策略的概率，确定监测方的多个第二监测策略；最后基于监测方的多个第二监测策略、攻击方的多个攻击策略和监测发现概率，从第二监测策略中筛选目标监测策略对攻击方进行监测。上述技术方案利用斯坦克尔伯格博弈模型进行求解，解决了现有技术中无法在攻击方能够观测已实施的巡逻策略的前提下，制定有效的巡逻策略来以最大的概率发现攻击方的技术问题。
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公开(公告)号：CN110442146A
公开(公告)日：2019-11-12
申请号：CN201910662544.7
申请日：2019-07-22
Applicant: 合肥工业大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 本申请提供了一种无人机编队目标分配与空间占位联合决策方法及系统，其中，建立零和矩阵博弈模型，并通过求解模型的混合策略纳什均衡解来解决多无人机目标分配与空间占位联合决策问题，即为对抗中的某一方确定最有优势的占位策略和目标分配策略。进一步地，使用迭代求解的方法对零和矩阵博弈模型进行求解，首先建立可扩展博弈，求解可扩展博弈得到当前混合策略纳什均衡，求解对抗中某一方最有优势的博弈策略并更新可扩展博弈，再对可扩展博弈进行求解，直到更新后的可扩展博弈与更新前的可扩展博弈相同，该方法能够有效降低计算量，提高计算效率。
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