异构多无人机多任务规划研究

资 源 简 介

异构多无人机多任务规划研究

详 情 说 明

异构多无人机多任务规划研究主要探讨如何协调具有不同能力的无人机群体，完成复杂环境下的多样化任务。这一领域融合了运筹学、控制理论和人工智能技术，核心挑战在于处理三个关键维度：

系统异构性 不同型号无人机在载荷、航程和功能上存在差异，需要建立统一的能力量化模型。常见的建模方式包括三维向量（侦查/运输/打击能力）或基于任务的效能矩阵。

任务耦合关系 实际场景中的任务往往存在时空约束和逻辑依赖，例如需要先完成区域侦察才能实施物资投送。研究通常采用有向无环图(DAG)或时序网络进行任务关系建模。

动态优化方法 主流解决方案包括分层架构和分布式决策： 集中式调度适合小规模系统，采用改进的遗传算法或粒子群优化 分布式协商更适合大规模群体，常用合同网协议或拍卖算法 混合架构结合全局任务分配与局部路径规划

当前研究前沿聚焦在线实时重规划技术，通过嵌入强化学习模块来应对突发干扰。测试环境正从仿真平台向真实复杂场景迁移，这对通信延迟补偿和不确定处理提出了更高要求。