大规模集群一致性维护的网络传输控制方案

近年来,大规模集群被广泛应用于高性能运算等领域。由于它拥有大量的节点和复杂的拓扑结构。它的一致性维护工作一直存在自动化程度不高、效率低下等问题。提出一个网络传输控制方案,主要用于管理协调集群的一致性维护数据传输。该方案首先将集群划分为层级结构,建立了一个单一管理节点和多个层级代理节点联合控制集群网络传输的架构。然后通过一个全局化的虚拟逻辑模型来控制网络数据的传输方向和顺序,在实现集群网络一致性维护自动化的同时。提高了集群数据传输的效率。     

基于生物群集行为的无人机集群控制

 生物群集行为是一种普遍存在的自然现象,群体中的个体利用简单的规则、局部的交互,形成了鲁棒性强、自适应度高、可扩展性好的自组织行为,在系统层面体现为智能的涌现。本文首先简要叙述了蚁群、蜂群、鸽群、鱼群等典型的生物群集,并从组织结构的分布式、行为主体的简单性、作用模式的灵活性、系统整体的智能性等方面分析了生物群体智能的特点。然后,介绍了部分具有代表性的无人机集群项目,总结了无人机集群的关键技术,包括集群态势感知、自主编队控制、智能协同决策。最后,从生物群集和无人机集群在直观上的相似性出发,分析了生物群体和无人机集群自主控制的映射关系,并探讨了仿生物群集的无人机集群自主控制中的核心问题。     

无人机自主集群技术研究展望

 动态不确定环境和复杂任务决定了无人机系统势必朝着集群化、自主化和智能化方向发展,具备共识自主性的无人机集群可无需任何集中规划或直接通信完成复杂智能行为。从无人机自主性内涵出发,讨论了无人机自主集群的概念、特点、优势及可能的作战形式,从人机共融、变体设计、人工智能和集群对抗方面探讨了无人机自主集群的发展趋势及无人机集群应对反无人机技术的必要性,从军用和民用领域分析了无人机自主集群的可能应用前景,从战略规划、研发模式、系统协调、交叉学科、国防应用及市场培育等方面探讨了无人机自主集群技术的发展方向。     

面向多机协同的Att-MADDPG围捕控制方法设计

多无人机对动态目标的围捕是无人机集群作战中的重要问题.针对面向动态目标的集群围捕问题,通过分析基于MADDPG算法的围捕机制的不足,借鉴Google机器翻译团队使用的注意力机制,将注意力机制引入围捕过程,设计基于注意力机制的协同围捕策略,构建了相应的围捕算法.基于AC框架对MAD-DPG进行改进,首先,在Critic网络加入Attention模块,依据不同注意力权重对所有围捕无人机进行信息处理;然后,在Actor网络加入Attention模块,促使其他无人机进行协同围捕.仿真实验表明,Att-MAD-DPG算法较MADDPG算法的训练稳定性提高8.9％,任务完成耗时减少19.12％,经学习后的围捕无人机通过协作配合使集群涌现出更具智能化围捕行为.     

从鸟群群集飞行到无人机自主集群编队

无人机可通过自主集群编队提高其在复杂环境下执行任务的能力.多飞行器并存导致系统协调管理难度提升等一系列问题,因此如何设计合理高效的无人机集群编队协调自主控制算法是一个亟待解决的难点问题.在鸟群群集飞行过程中,个体通过遵循简单行为规则进行相互合作而产生复杂有序的集体行为.由于鸟群群集飞行过程中所表现出的邻近交互性、群体稳定性和环境适应性等特点与无人机集群编队的自主、协调和智能等控制要求有着紧密的契合之处,因此,研究鸟群群集飞行机制,并将其映射到无人机集群系统,是解决无人机集群编队协调自主控制问题的一条切实可行的途径.     

基于OSDK的分布式无人机集群控制系统设计与验证

针对当下无人机集群平台可靠性低、实用性差的问题,提出基于Onboard SDK的分布式无人机集群控制系统(Distributed UAV Swarm Control System, DUSS)设计方案。首先,基于模块化思想,将DUSS分为控制模块、执行模块与监控模块,控制模块与监控模块利用自组网通信方式与ROS分布式通信机制,实现对异构集群的分布式控制,OSDK的使用在降低模块间耦合度的同时实现控制模块与执行模块的交互,其对底层控制逻辑的封装可减少时间成本;其次,在考虑真实物理环境中的惯性因素的基础上对人工势场法进行改进,设计一种一致性联合虚拟势场(CVPF)编队算法,解决目标不可达问题并使用DUSS进行演示;最后,通过试验证明DUSS在保证避碰的前提下可实现编队飞行、队形保持以及队形变换等功能,验证了DUSS作为分布式无人机集群平台的可行性与CVPF算法的稳定性。     

基于狼群角色匹配C-劳动分工机制的无人机集群空战策略

针对无人机集群在空战任务中的角色动态切换问题，提出了受狼群启发的无人机集群空战角色匹配C-任务分工方法，提高了应对复杂空战环境的动态任务执行能力。首先，通过分析狼群围捕行为特性，得到三种狼群个体特性，进而给出狼群角色匹配C-劳动分工模型。然后，基于无人机集群和狼群在行为机制上的相似性，将狼群的分工机制映射到无人机集群中，提出了无人机集群角色匹配C-任务分工模型。最后，针对不同任务分工下的目标分配问题，分别建立了攻击和制导任务的目标分配模型。仿真表明所提出的角色匹配C-任务分工方法能够有效解决空战角色动态切换问题，提高了整体空战能力。     

适用于集群无人机的自组网安全分簇算法

集群无人机自组网的节点数量多、移动速度快,适合采用分簇的网络拓扑结构,而安全的分簇算法是簇结构自组网安全性的重要基础。分析了集群无人机自组网的特点和其对安全分簇算法的需求,提出了一种适用于集群无人机自组网的安全分簇算法,该算法结合使用密码机制和信任机制来保证网络分簇过程中的信息安全并且选出可信度较高的簇首,分析证明了其具有较高的安全性和可行性。     

四川芦山Ms 7.0级地震空基联合观测与灾情增强识别

 以四川芦山M_s 7.0级地震后中国科学院遥感与数字地球研究所的有人机航拍为基础,辅以低空无人机平台进行联合观测,建立了空基多平台联合灾情观测模式下的灾情增强识别系统。介绍了空基多平台航测系统的组成及联合灾情观测的技术流程,使用有人机遥感平台与固定翼无人机遥感平台对重灾区芦山县进行航空联合观测。对震后有人机与无人机遥感影像进行综合对比,分析了地震中房屋典型受损的细节、滑坡体空间变化及重要电力线的破坏情况。结果表明,采用空基多平台的灾情监测模式,可显著增强对灾情的识别能力。     

多跳延时保障无线传感网MAC协议研究

针对设计多级簇树拓扑结构的无线传感网MAC协议时,存在不同层级设备之间交互时段冲突和网络多跳转发延时过大的问题,提出一种组合超帧调度协议.通过构建基于超帧单元的组合调度超帧及设计信标时隙分配与冲突解决机制,保证多级设备交互时段的无冲突协调分配;通过增加各级设备在调度周期中的交互时段和设计保障时隙及时预约机制,减少多跳传输带来的网络传输延时.理论分析和仿真结果均表明:在增加可接受的能耗开销前提下,提出的MAC协议的多跳传输延时能降低至IEEE 802.15.4标准MAC规范的1/4以下,并且随着跳数的增加,传输延时的降低效果更为明显.     

基于分层同步的脑结构和功能网络关系研究

脑通过结构分割和功能整合达到局部专注又整体协作的工作模式,因此了解脑结构网络和功能网络之间的关系对深入理解脑活动具有重要意义.将耦合神经元群模型作为脑结构网络中的节点,其协同动力学可以重现脑神经活动的主要特征.基于模型分层同步的时间序列,构造脑功能网络并通过对比脑结构与功能网络的拓扑研究二者的关系.在猫和猿猴脑结构网络上进行的分层同步实验表明,脑结构和功能网络具有相似的连接模式,分层同步活动与结构网络的层次结构具有一致性,并基于结构网络中节点之间的相似性对二者的一致性进行了定量研究.数值试验的结果支持了脑结构网络的分层结构是脑功能分割和整合的基础,并且脑功能的整合和分割是通过神经元集群的协同活动实现的.     

文化算法在有人/无人机协同作战目标分配中的应用

针对有人/无人机协同作战目标分配问题,基于文化算法提出一种遗传算法和离散粒子群算法相结合的目标分配方法。根据有人/无人机协同目标分配问题的特性,结合文化算法的基本框架,建立了遗传算法和离散粒子群算法的交互机制,充分利用遗传算法和离散粒子群算法对优化问题的搜索能力,改善了2种算法易陷入局部最优的缺点,对约束条件下的有人/无人机协同作战目标分配问题进行了有效求解。实验结果表明,基于遗传和离散粒子群相结合的文化算法优于遗传算法和粒子群算法,收敛速度更快,能够快速找到目标分配问题的最优解。     

基于并行作战环的无人机集群协同作战能力评估方法

针对无人机集群基于信息网络的协同作战能力评估问题，采用衡量信息不确定性程度的信息熵对网络的节点能力和作战边的权值进行量化，构建信息流转动态评估网络。首先通过节点度受限最短路算法找出该网络可能的并行作战环，分串行、并行和混合3种模式的计算法算出评估网络最小能力熵，实现无人机集群协同作战行动量化评估；然后通过对无人机集群海上封控作战行动进行能力评估，验证该评估方法的有效性；最后基于最大效能原则，给出无人机集群协同策略和作战使用上的建议。     

基于切换层次网络的一致性算法研究

针对多智能体网络一致性问题,受自然界中鸽群的启发,提出一种新的有向网络拓扑即层次网络,且证明了所提出的层次网络的性能优于当前应用广泛的leader-following网络,研究了基于层次拓扑的一阶积分器网络对机动目标跟踪的一致性误差,证明一致性误差有界且与网络拉普拉斯矩阵第二小特征值及目标状态有关,并讨论了切换层次网络的一致性误差问题. 仿真结果验证了理论的有效性.      

无人机虚拟仿真三维交互控制模型的设计与实现

介绍了如何利用Pro/E、3DS MAX及Cult 3D软件设计制作无人机虚拟仿真三维交互控制模型,实现无人机的精确建模、动态模拟和交互控制.     

基于WIKI的“汽车人机工程学”教学方法研究

"汽车人机工程学"课程是车辆工程专业本科生的必修课程。基于大连理工大学精英人才培养理念,根据课程多学科相关性的特点,研究以学生为中心的参与式教学的应用方法及特点。通过应用WIKI交互平台建立了人机工程学课程的师生交互参与式WIKI交互系统。实现贯穿于整个教学周期的透明开放的参与式作业提交和点评机制、高效的课程评价机制,增强学生在教学过程中的参与性。参与式教学方法的应用不仅能提高学生的主观能动性和创新能力,还能使他们对知识的掌握和理解更加牢靠深刻。     

物流无人机城市低空轴辐式网络构建方法研究

无人机在城市物流配送方面具有极大应用潜力，然而城市低空空域运行场景中的潜在不确定因素较多，亟待通过科学方法构建安全有序的物流无人机配送网络。从物流无人机运输经济性和运行安全性角度出发，结合物流无人机性能特征，在原有地面物流配送网点的基础上，构建多层级轴辐式网络的整数规划模型，提出了带距离限制的PAM(partitioning around medoids,围绕中心点划分)聚类与整数规划相结合的网络构建方法；从配送时效性、网络安全性和网络结构特征三方面选取评价指标，用于对比构建物流无人机运输网络与原地面运输网络；以南京市江宁区为例构建物流无人机配送网络，验证该网络构建方法的可行性。实验结果表明，该方法构建的无人机配送网络在兼顾运输成本与运输安全性的同时，还具有较好的配送时效性。     

具有通信时延的多个体网络量化一致性分析

文章针对一般的固定拓扑有向非平衡网络,研究了个体间存在通信时延的量化一致性问题。每个个体具有离散一阶动力学模型,且个体间基于对数量化信息交互并存在通信时延。利用相关强非周期马尔科夫(Markov)链的收敛结论,证明了只要通信时延有上界,则提出的量化一致性协议是可接受的,且无论对数量化信息多么粗糙,多个体网络最终依指数速度达成β-加权平均一致性。结果揭示了一致性误差上界对对数量化器扇形边界参数β的依赖关系,并用仿真算例验证了该结果。     

无人机集群战术在群体性事件现场处置中的应用研究

无人机集群战术通过集群智能技术,将若干个无人机通过彼此交互感知、信息传递、资源共享等,从而完成高度协同,有效解决单个无人机执行任务时信息感知能力弱、载荷较小、功能单一等不足。在群体性事件现场处置中实现全方位实时监控、扁平化指挥、智能识别、侦查取证等功能,构建空地立体化协同作战新模式,提高群体性事件现场处置效率。     

编者按

在基于视觉导航的自主着降过程中,旋翼无人机受到自身机械振动和复合风场环境等因素的干扰,降落精度低、速度慢,影响集群回收的安全性.针对这一问题,提出一种基于模糊控制和视觉导航的集群自主着降算法.首先无人机集群飞至降落区域后,无人机通过目标检测算法找到自身对应的降落标识,再利用像素距离解算出无人机与对应降落标识间的实际水平距离,然后通过模糊化、模糊推理、去模糊化得到无人机精准对准降落点的控制指令,最终实现集群精准着降.仿真实验与实际飞行实验结果表明,该算法具有更高的鲁棒性,可有效提升无人机集群着降的速度.