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公开(公告)号：CN113052289B
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202110279610.X
申请日：2021-03-16
Applicant: 东南大学
IPC: G06N3/006 , G06F17/18 , G06F17/11 , G06F16/29 , G06Q10/0637
Abstract: 本发明涉及了一种基于博弈论的无人艇集群打击位置的选取方法，属于无人艇集群对抗领域，本发明包括：对无人艇集群所处的海域进行栅格化处理；对无人艇集群寻求打击位置问题进行数学建模；构建博弈对抗模型；进行关于无人艇集群的打击位置的纳什均衡点求解，包括纯策略的纳什均衡点和混合策略的纳什均衡点的求解。本发明能够在完全信息情况下，通过求解博弈论中的纳什均衡点，解决敌我双方的无人艇集群寻求打击位置问题，首先基于敌我双方无人艇的初始位置，生成有限个数的策略，通过遍历法寻找纯策略意义下的纳什均衡点，若出现解不存在的情况，则表示纯策略意义下无解，则利用粒子群优化算法进行混合策略下纳什均衡的求解。
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公开(公告)号：CN118678409A
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202410860504.4
申请日：2024-06-28
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于联盟优化的异构无人机集群分簇方法，用于在飞行场景中，有效地管理和优化部署在任务区域的N架异构无人机。该方法如下：S1.构建包含M个任务组的N架异构无人机。S2.对无人机集群网络无人机进行预分簇，初步划分联盟。S3.设计基于通信链路稳定性与任务适配度的目标函数，建立分簇优化问题模型。S4.通过基于出簇入簇操作求解异构无人机群分簇优化模型。S5.构建无人机簇头选取指标体系，以确保选取的簇头具有最佳的任务性能和领导能力。S6.根据簇头选取指标，实施选举过程。S7.根据飞行情况对无人机联盟进行维护更新。该分簇方法通过引入联盟优化博弈，使得异构无人机集群在任务区域内紧密合作，更加智能、高效地执行各项任务。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119322517A
公开(公告)日：2025-01-17
申请号：CN202411298433.X
申请日：2024-09-18
Applicant: 东南大学
IPC: G05D1/43 , G05D109/30
Abstract: 本发明公开了一种基于轮转调度的多簇无人艇集群护航方法及系统，包括：预处理模块、交互建模模块和护航处理模块；预处理模块对给定的多个簇进行预处理，确保簇数为偶数，并将预处理后的簇两两编组；交互建模模块将每个编组内两个簇的信息交互建模为结构平衡的无向符号图，并建立领航者到簇内无人艇的有向通信图；护航处理模块根据预设的护航距离，构建基于轮转调度的护航方案，并确定每个组的护航向量，基于护航信息和簇内编队信息，构造护航误差和滑模变量，根据无人艇的动力学和运动学模型，为每个无人艇设计护航控制器。本发明保证多个簇以不同的护航距离均匀地环绕领航者进行旋转护航，从而为无人艇集群在护航任务中的应用提供了一种高效、可靠的解决方案。
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公开(公告)号：CN119255297A
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202411347208.0
申请日：2024-09-26
Applicant: 东南大学
IPC: H04W28/084 , H04W28/08 , H04W84/06 , H04L67/1023 , H04L67/104 , H04L67/51 , H04L67/52 , G06N3/006
Abstract: 本发明公开了一种基于改进蚁群算法的无人集群组网任务规划方法、存储介质及设备，首先确定一个无人集群协同打击任务规划场景，涵盖任务约束、目标代价及预期收益，确保规划合理性；综合考虑任务执行成本与收益、任务执行质量约束以及技术性能约束因素，建立任务规划数学模型；再通过局部和全局信息素更新规则对蚁群算法进行改进，克服传统蚁群算法在复杂优化问题中的局限性，有效防止了算法陷入局部最优解，动态调整挥发系数提升搜索效率与收敛速度，实现高效求解无人集群协同打击任务规划问题。
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公开(公告)号：CN117193369A
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202311284811.4
申请日：2023-10-07
Applicant: 东南大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明公开预设时间下的无人机集群博弈纳什均衡搜索方法及系统，属于无人机自主控制领域；预设时间下的无人机集群博弈纳什均衡搜索方法包括：分析四旋翼无人机的动力学模型，并推广至欧拉‑拉格朗日系统；基于推广至欧拉‑拉格朗日系统的无人机的动力学模型，构建具有欧拉‑拉格朗日非线性动力学的无人机集群博弈模型；基于欧拉‑拉格朗日系统和和无人机集群博弈模型，通过引入时基发生器，提出基于预设时间收敛的部分信息下的纳什均衡搜索算法，可以实现对收敛时间的精确控制且不依赖于系统的初值和参数。
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公开(公告)号：CN115390565A
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN202211063526.5
申请日：2022-09-01
Applicant: 东南大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了一种基于改进D*算法的无人艇动态路径规划方法与系统，适用于路径规划技术领域。本发明首先对无人艇所处的海域地图进行栅格化建模，并根据位置坐标对障碍物进行聚类进而对地图进行区域分划；然后针对各区域建立相应的障碍物复杂度量化指标向量，改进D*算法中的代价函数；并将无人艇的路径搜索行为与改进的D*路径规划算法相结合进行动态路径规划；最后利用贝塞尔曲线进行优化以提高路径的平滑度。本发明能够在环境中存在未知障碍物的情况下，解决在复杂海洋环境中进行路径规划时无法获取全部海域信息且难以满足全局最优和实时避障需求的问题，实现无人艇的动态平滑最优路径规划。
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公开(公告)号：CN113052289A
公开(公告)日：2021-06-29
申请号：CN202110279610.X
申请日：2021-03-16
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明涉及了一种基于博弈论的无人艇集群打击位置的选取方法，属于无人艇集群对抗领域，本发明包括：对无人艇集群所处的海域进行栅格化处理；对无人艇集群寻求打击位置问题进行数学建模；构建博弈对抗模型；进行关于无人艇集群的打击位置的纳什均衡点求解，包括纯策略的纳什均衡点和混合策略的纳什均衡点的求解。本发明能够在完全信息情况下，通过求解博弈论中的纳什均衡点，解决敌我双方的无人艇集群寻求打击位置问题，首先基于敌我双方无人艇的初始位置，生成有限个数的策略，通过遍历法寻找纯策略意义下的纳什均衡点，若出现解不存在的情况，则表示纯策略意义下无解，则利用粒子群优化算法进行混合策略下纳什均衡的求解。
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