基于随机策略搜索的多机三维路径规划方法

针对传统无能耗约束的多无人机路径规划方法难以适应复杂山地作业环境的应急救援要求,提出了一种基于LSTM-DPPO(long short-term memory-distributed proximal policy optimization)框架的多无人机三维路径规划算法。利用LSTM长短期记忆神经网络提取出多无人机在各自飞行过程中的重要特征状态信息序列,经过多次迭代更新后得到一个最优网络参数模型,结合能耗生成最优的三维探测路径。实验结果表明：该方法相对于传统路径规划方法效果显著,能在能耗最小的前提下规划出最优探测路径。     

目标位置未知的多自主体系统多目标一致巡航控制

针对目标位置未知的情形,研究了多自主体系统多目标一致巡航控制问题.由于目标的位置是未知的,首先,基于方位角测量和通信拓扑,设计估计器估计目标的位置.接着,为每个自主体设计一个分布式估计算法协作估计多目标中心.然后,结合前面的估计,为每个自主体设计一个新的一致巡航控制器,保证所有的自主体绕着目标中心以事先规定的半径执行一致巡航任务,并且利用稳定分析方法严格分析了算法的收敛性.结果表明,通过对6个自主体一致巡航4个目标的数值仿真,目标位置估计误差和多目标中心估计误差均渐进收敛到0的领域内.因此,验证了算法的正确性和有效性.