隨機(jī)網(wǎng)格回歸MonteCarlo雙UAVs最優(yōu)目標(biāo)協(xié)調(diào)跟蹤

隨機(jī)網(wǎng)格回歸MonteCarlo雙UAVs最優(yōu)目標(biāo)協(xié)調(diào)跟蹤摘要

本文探討了一種基于隨機(jī)網(wǎng)格回歸MonteCarlo（SGRMC）方法的雙無(wú)人機(jī)跟蹤最優(yōu)目標(biāo)協(xié)調(diào)?；谪惾~斯估計(jì)實(shí)現(xiàn)了雙UAVs的狀態(tài)信息估計(jì)，采用多維響應(yīng)曲面的方法進(jìn)行任務(wù)跟蹤，本文將SGRMC方法用于雙UAVs的最優(yōu)目標(biāo)協(xié)調(diào)跟蹤過(guò)程，提出了一種新的跟蹤方法。通過(guò)在Matlab中的仿真驗(yàn)證了該方法的有效性。

關(guān)鍵詞：

無(wú)人機(jī)；最優(yōu)目標(biāo)協(xié)調(diào)；隨機(jī)網(wǎng)格回歸MonteCarlo；貝葉斯估計(jì)；多維響應(yīng)曲面。

正文

引言

目前，多無(wú)人機(jī)（UAVs）系統(tǒng)在軍事、民用和科學(xué)研究領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用，其中包括航空攝影、巡航檢查、搜救等。在多UAVs系統(tǒng)中，如何實(shí)現(xiàn)UAVs之間的高效協(xié)同，實(shí)現(xiàn)最優(yōu)目標(biāo)的高效跟蹤是重要的研究課題。

隨機(jī)網(wǎng)格回歸MonteCarlo（SGRMC）在多UAVs系統(tǒng)中有廣泛的應(yīng)用，主要用于狀態(tài)估計(jì)、規(guī)劃等，SGRMC結(jié)合LasVegas的隨機(jī)搜索機(jī)制可以大大提高估計(jì)的accuracy[1]。本文將SGRMC方法用于雙UAVs的最優(yōu)目標(biāo)協(xié)調(diào)跟蹤過(guò)程，提出了一種新的跟蹤方法。

方法

本文主要對(duì)雙UAVs系統(tǒng)在最優(yōu)目標(biāo)跟蹤問(wèn)題上進(jìn)行研究，嘗試?yán)肧GRMC來(lái)實(shí)現(xiàn)最優(yōu)目標(biāo)跟蹤。

1）SGRMC估計(jì)

首先計(jì)算UAVs的位置和速度信息，采用貝葉斯估計(jì)實(shí)現(xiàn)UAVs狀態(tài)信息的估計(jì)，利用SGRMC實(shí)現(xiàn)狀態(tài)估計(jì)，確定UAVs位置。

2）目標(biāo)跟蹤

然后根據(jù)UAVs的狀態(tài)信息以及目標(biāo)的信息，采用多維響應(yīng)曲面的方法確定UAVs的跟蹤任務(wù)，將SGRMC方法應(yīng)用于UAVs之間的最優(yōu)目標(biāo)協(xié)調(diào)跟蹤，提出了一種新的跟蹤方法。

3）仿真

最后，在Matlab中進(jìn)行了仿真，驗(yàn)證了本文方法的有效性。

結(jié)論

本文探討了一種基于隨機(jī)網(wǎng)格回歸MonteCarlo（SGRMC）方法的雙無(wú)人機(jī)跟蹤最優(yōu)目標(biāo)協(xié)調(diào)?；谪惾~斯估計(jì)實(shí)現(xiàn)了雙UAVs的狀態(tài)信息估計(jì)，采用多維響應(yīng)曲面的方法進(jìn)行任務(wù)跟蹤，本文將SGRMC方法用于雙UAVs的最優(yōu)目標(biāo)協(xié)調(diào)跟蹤過(guò)程，提出了一種新的跟蹤方法。通過(guò)在Matlab中的仿真驗(yàn)證了該方法的有效性。本文所提出的跟蹤方法可以實(shí)現(xiàn)雙UAVs最優(yōu)目標(biāo)的精確跟蹤，提高了雙UAVs的協(xié)同精度和實(shí)時(shí)性。考慮到雙UAVs的跟蹤能力，我們可以將其與經(jīng)典的模糊控制方法相結(jié)合。我們把本文提出的目標(biāo)跟蹤方法作為雙UAVs系統(tǒng)的選擇規(guī)劃，用模糊控制方法來(lái)進(jìn)行微調(diào)，這樣可以更好地提高雙UAVs之間的協(xié)同精度和實(shí)時(shí)性。

此外，對(duì)于復(fù)雜環(huán)境中的雙UAVs，SGRMC處理復(fù)雜場(chǎng)景時(shí)存在一定的局限性，例如：復(fù)雜環(huán)境中的雙UAVs如何保持最佳的跟蹤性能，在運(yùn)動(dòng)預(yù)測(cè)中，如何準(zhǔn)確估計(jì)雙UAVs的位置，以及如何提高隨機(jī)搜索的效率等都是重要的研究熱點(diǎn)。針對(duì)這些問(wèn)題，我們認(rèn)為可以在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域中開展更多相關(guān)研究。

此外，本文方法目前僅僅適用于雙UAVs系統(tǒng)，如果要將其應(yīng)用于更多個(gè)UAVs系統(tǒng)中，我們可以采用多Agent協(xié)調(diào)的方法。在多Agent的協(xié)調(diào)中，UAVs可以進(jìn)行相互的交流，實(shí)現(xiàn)共同的決策，從而提高整個(gè)系統(tǒng)的性能。

綜上所述，本文提出的雙UAVs最優(yōu)目標(biāo)跟蹤方法是一種新的基于SGRMC的跟蹤方法，可以有效提高雙UAVs的協(xié)同精度和實(shí)時(shí)性。然而，本文目前所提出的方法仍存在一定的局限性，因此，仍有許多研究工作需要通過(guò)深度學(xué)習(xí)和多Agent協(xié)調(diào)等多種技術(shù)來(lái)完善和改善此方法。同時(shí)，本文方法也可以通過(guò)硬件改進(jìn)加以實(shí)現(xiàn)，比如可以將機(jī)載攝像頭通過(guò)專業(yè)硬件傳感器傳輸圖像信息來(lái)提高UAVs目標(biāo)跟蹤準(zhǔn)確性。此外，UAVs的傳感器、航空器控制以及飛行安全方面也可以進(jìn)行改進(jìn)，以確保雙UAVs的有效性和安全性。

在未來(lái)的應(yīng)用中，雙UAVs的目標(biāo)跟蹤能力將發(fā)揮重要作用，尤其是它可以提高無(wú)人機(jī)系統(tǒng)的跟蹤精度和抗干擾性。例如，可以應(yīng)用于海洋、沙漠或冰川等高難度環(huán)境，實(shí)現(xiàn)有效的目標(biāo)跟蹤，也可以應(yīng)用于物質(zhì)檢測(cè)和災(zāi)害救援等社會(huì)需求中，以實(shí)現(xiàn)快速準(zhǔn)確的情報(bào)傳遞。

總之，本文提出了一種新型的雙無(wú)人機(jī)跟蹤最優(yōu)目標(biāo)協(xié)調(diào)方法，及其在Matlab仿真中的驗(yàn)證。本文方法實(shí)現(xiàn)了雙UAVs的最優(yōu)目標(biāo)跟蹤，可以提高無(wú)人機(jī)系統(tǒng)的跟蹤準(zhǔn)確性和實(shí)時(shí)性，同時(shí)，本文也指出了未來(lái)研究的方向，以更好地改善無(wú)人機(jī)系統(tǒng)的跟蹤能力。綜上所述，本文提出了一種基于隨機(jī)模糊規(guī)則最大似然估計(jì)（SGRMC）的雙無(wú)人機(jī)跟蹤最優(yōu)目標(biāo)協(xié)調(diào)方法，該方法可以有效地提高雙UAVs之間的協(xié)同精度