公开(公告)号：CN117908560B

公开(公告)日：2024-11-12

申请号：CN202311804902.6

申请日：2023-12-26

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 李一兵 ,  张子唐 ,  孙骞 ,  叶方 ,  田园 ,  黄雨杰 ,  王芮 ,  李丹

IPC: G05D1/46 ,  G05D1/695

Abstract: 一种动态环境下用于无人机的分布式协同目标搜索方法及装置，涉及多智能体协同技术领域，方法包括：获取任务环境地图并栅格化；基于整体概率密度分布、不确定度量指标、吸引和排斥信息素以及分区标志四种属性，对栅格化地图进行初始化；更新搜索范围内的目标存在概率；根据所述吸引和排斥信息素计算任务收益和任务约束；基于所述目标存在概率、任务收益以及任务约束建立优化模型，通过蚁群算法进行目标优化，其中，将任务收益作为优化目标最大化；更新无人机下一时刻的状态信息及环境信息；该方法对任务环境的迭代划分找到不确定度均衡的任务区域，构建了搜索收益函数并采用一种改进的蚁群方法求解，能够在保证搜索安全性的基础上提高搜索效率。

公开(公告)号：CN117908560A

公开(公告)日：2024-04-19

申请号：CN202311804902.6

申请日：2023-12-26

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 李一兵 ,  张子唐 ,  孙骞 ,  叶方 ,  田园 ,  黄雨杰 ,  王芮 ,  李丹

IPC: G05D1/46 ,  G05D1/695

Abstract: 一种动态环境下用于无人机的分布式协同目标搜索方法及装置，涉及多智能体协同技术领域，方法包括：获取任务环境地图并栅格化；基于整体概率密度分布、不确定度量指标、吸引和排斥信息素以及分区标志四种属性，对栅格化地图进行初始化；更新搜索范围内的目标存在概率；根据所述吸引和排斥信息素计算任务收益和任务约束；基于所述目标存在概率、任务收益以及任务约束建立优化模型，通过蚁群算法进行目标优化，其中，将任务收益作为优化目标最大化；更新无人机下一时刻的状态信息及环境信息；该方法对任务环境的迭代划分找到不确定度均衡的任务区域，构建了搜索收益函数并采用一种改进的蚁群方法求解，能够在保证搜索安全性的基础上提高搜索效率。