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公开(公告)号:CN118468695A
公开(公告)日:2024-08-09
申请号:CN202410528572.0
申请日:2024-04-29
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F30/27 , G05D1/46 , G06F17/10 , G06N7/01 , G05D109/20 , G06F111/06 , G06F111/10
Abstract: 本发明涉及一种无人机任务调度及飞行轨迹设计方法,属于无人机技术领域。该方法包括:构建无人机任务场景,并对任务执行区域进行离散化处理;在无人机任务场景中建立无人机任务调度变量、无人机信道模型、数据收集任务传输速率以及数据收集任务的传输时延模型;建模感知可靠性敏感任务的累积检测概率;建模收益敏感任务的总收益以及无人机执行任务的总能耗;建模无人机任务调度及轨迹规划限制条件;基于多目标优化确定无人机任务调度及轨迹规划策略。本发明联合优化无人机任务调度及轨迹规划策略,实现数据收集任务完成时间最小化,感知可靠性敏感任务累积检测概率最大化,收益敏感任务总收益最大化,及无人机执行任务总能耗最小化。
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公开(公告)号:CN119211276A
公开(公告)日:2024-12-27
申请号:CN202410910916.4
申请日:2024-07-09
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种无人机辅助的环境状态感知及数据收集方法,属于无人机技术领域。该方法包括:构建无人机辅助的环境状态感知及数据收集场景,并建模系统模型;在无人机辅助的环境状态感知及数据收集场景中建立无人机信道模型、建模数据收集速率;建模兴趣点检测概率和;建模系统信息年龄;建模无人机总能耗;建模无人机感知及数据收集限制条件;建模系统状态空间、动作空间及奖励函数;建模并训练结合长短期记忆及注意力机制的多代理深度确定性策略梯度模型;基于训练的模型确定无人机的飞行轨迹、感知调度及数据收集策略。本发明联合优化人机的飞行轨迹、感知调度及数据收集策略,实现无人机辅助的环境状态感知及数据收集场景中的奖励函数最大化。
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