前言:
而今看官们对“人工蜂群算法改进”可能比较关怀,小伙伴们都想要剖析一些“人工蜂群算法改进”的相关知识。那么小编在网上汇集了一些对于“人工蜂群算法改进””的相关文章,希望朋友们能喜欢,我们一起来了解一下吧!微型无人机在军事上的应用有着广泛的前景,如果能够把成中国黑科技曝光:千架无人机“蜂群”亮相,打造成一个集群作战的智能蜂群,战斗力就将以数量级提升。这样的“蜂群”可以覆盖广泛的侦查监控范围,相互之间、与后方指挥控制中心之间高速互联,将大量个体融为一个无孔不入的作战集群。部分无人机携带小体积爆炸物摧毁目标,可以实施打击任务。
早在2016年,美国军方进行了F/A-18“超级大黄蜂”战斗攻击机释放无人机蜂群的测试。3架F/A-18战斗攻击机放出130架“山鹑”微型无人机,组成一个协调的集群,集体安全飞到指定目标位置。这只是一个短暂的试验,标志了美国已具备了控制蜂群的能力。无人机“蜂群”战术看似简单,但实际涉及多种高科技“人工智能”先进技术,在这个智能化的集成系统当中有六大核心技术:
其一:集群控制算法
多无人机系统要实现相互之间的协同就必须确定无人机之间逻辑和物理上的信息关系和控制关系,针对这些问题而进行的体系结构研究,可以将多无人机系统的结构和控制有机的结合起来,保证多无人机系统中信息流和控制流的畅通,为无人机之间的交互提供框架。集群控制算法不仅要保证多无人机之间有效的进行协同,而且不依赖于无人机的数量,即无人机可以随时退出或者加入集群,而不影响控制系统的整体结构。
其二:网络通信设计
在多无人机协同任务自组织系统中,无人机作为通信网络节点。其空间的布局决定了网络的拓扑结构,而不同的网络拓扑结构有着不同的通信性能。在一定的通信拓扑及性能条件下,根据所执行的任务分配通信资源,提高通信质量,是集群技术的难题之一。
其三:控制算法与通信技术的耦合
多无人机为了提高协同完成任务的效率,需要进行信息交互。为了促使所交互的信息及时完整地进行传输,对于通信网络性能就有了一定的要求。基于通信质量约束的协同控制方法,就是在当前的通信服务质量约束条件下,设计多无人机协同控制方法,并在这种控制方法条件下,使多无人机的运动既满足任务需求,又可以使多无人机构造的通信网络性能,满足通信及时完整传输的需求,进而提高多无人机协同完成任务的效能。
其四:任务规划技术
为了实现无人机之间有效的任务协同,同时保证控制结构不依赖于无人机的数量,构建多无人机协同任务自组织系统分布式体系结构。各无人机的基本行为和简单任务由无人机自主完成,当面临复杂任务和需要协同任务时,当前无人机可以把任务信息和资源需求发布到由各无人机组成的网络系统上,其他无人机则根据各自当前的任务和资源情况予以响应。这样任意一架无人机的退出或者加入,都不会对系统组织结构带来影响。
其五:路径规划技术
无人机在实际飞行中如果发生突发状况,必须进行航迹重新规划,以规避危险和变换需求。为满足协同工作的实效性,重新规划所采用的算法必须具有实时、高效的特点。因此可以根据蜂群算法领域搜索的特点,以参考航迹的突发威胁作为“领航峰”航迹,“跟随蜂”仅在参考航迹的突发威胁段进行领域搜索,而不需要对整条航迹进行搜索,由此可以快速获得修正航迹段,并替换原突发威胁航迹段。在整个飞行过程中,无人机可以根据获得的威胁信息,不断修正参考航迹,直至抵达目标节点。
其六:编队控制技术
在模型算法上,保持一定空间距离的无人机集群可以看作一个高阶群系统识别与时变编队问题。其控制问题具有挑战性,集通信时延的存在又为编队分析增加了难度。
总结:
无人机群技术,正处于快速发展阶段,随着科学技术的不断发展,无人机自主智能的不断提高,无人机集群必将成为未来无人机发展的主要趋势之一。由此演化而来的无人机“蜂群”作战,已经成为一种全新概念的作战模式,对未来战争的影响也将是颠覆式的。
随着研究的深入,无人机集群作战正在从概念走向雏形。在此不客气的说,这方面的研究成果东方大国世界顶尖,大家都懂得。
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