申请/专利权人：中国人民解放军国防科技大学

申请日：2023-12-21

公开（公告）日：2024-03-26

公开（公告）号：CN117762160A

主分类号：G05D1/46

分类号：G05D1/46;G05D1/695

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.12#实质审查的生效;2024.03.26#公开

摘要：本申请涉及一种基于信息融合的多无人机协同侦察搜索方法及装置。所述方法包括：根据每个单元格的初始状态构建目标地图和不确定性地图；将无人机传感器的读数融入目标地图和不确定性地图中对每个单元格的初始状态进行更新，将传感器探测到目标的证据表示和传感器没有探测到目标的证据表示代入单元格更新后的状态中，在预先证明的定理的基础上利用信息融合后单元格的全局正负探测次数对目标地图和不确定性地图的更新公式进行递推，在得到的最终的全局目标地图和不确定性地图上将时间设置为任务执行的最大时间，建立多无人机协同侦察搜索模型。采用本方法能够提高多个无人机协同侦察搜索的准确率。

主权项：1.一种基于信息融合的多无人机协同侦察搜索方法，其特征在于，所述方法包括：获取侦察环境地图；所述侦察环境地图中包括禁飞区和缓冲区；根据栅格法对所述侦察环境地图进行网格划分，得到多个单元格；利用DS证据规则衡量所述单元格的不确定性，得到每个单元格的初始状态；根据每个单元格的初始状态构建目标地图和不确定性地图；将多个无人机以预先设置的固定飞行高度在侦察环境地图中进行侦察搜索，在无人机的侦察搜索过程中，将无人机传感器的读数融入所述目标地图和不确定性地图中对所述每个单元格的初始状态进行更新，得到单元格更新后的状态；将传感器探测到目标的证据表示和传感器没有探测到目标的证据表示代入单元格更新后的状态中，得到目标地图和不确定性地图的更新公式；在预先证明的定理的基础上利用信息融合后单元格的全局正负探测次数对所述目标地图和不确定性地图的更新公式进行递推，得到最终的全局目标地图和不确定性地图；在所述最终的全局目标地图和不确定性地图上将时间设置为任务执行的最大时间，以最小化侦察环境地图不确定性和最大化目标发现数量为目标函数，边界约束和防碰撞约束为约束条件建立多无人机协同侦察搜索模型；对多无人机协同侦察搜索模型进行求解，得到多无人机协同侦察搜索结果。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中国人民解放军国防科技大学 基于信息融合的多无人机协同侦察搜索方法及装置

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