威胁联网下多无人机协同任务规划研究

资 源 简 介

威胁联网下多无人机协同任务规划研究

详 情 说 明

威胁联网环境下多无人机协同任务规划是当前军事和民用领域的研究热点，其核心在于解决复杂对抗场景中的动态决策问题。

主要挑战体现在三个方面：一是威胁联网带来的环境不确定性，包括雷达、防空系统等动态威胁源的实时数据共享与联合反应；二是多机协同的分布式控制需求，需平衡全局任务目标与个体生存概率；三是在通信受限条件下的实时重规划能力，依赖局部感知与预测算法。

当前主流解决方案通常采用分层架构：上层基于博弈论或强化学习进行威胁态势评估，中层通过分布式优化算法（如一致性算法）分解任务，底层结合改进的RRT*或遗传算法实现动态路径规划。值得注意的是，近年图神经网络的应用显著提升了无人机集群对威胁网络的拓扑理解能力。

该领域未来可能向两个方向突破：一是发展数字孪生技术实现高保真威胁模拟训练，二是探索生物启发算法（如蚁群群体智能）在多机自主协同中的新应用模式。