CN119396005B 基于信息协同的无人机控制系统和方法 （北京航空航天大学杭州创新研究院）_第1页
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文档简介

院本发明提供了一种基于信息协同的无人机2基于实时数据融合和智能决策算法，对无人机的多源感知数据进行在无人机的飞行轨迹中确定关键控制点，根据关键控制点构建在满足任务需求和最小化能耗的准则下，基于优化算法和将无人机的感知数据顺序经过数据处理、状态估计和飞行路径规划搜索飞行路径中的关键控制点，作为无人机的飞行目标，分;i为性能指标，ap和dQ分别为协同控制框架参数p和Q的调整;3将无人机搭载的传感器数据作为输入，根据前一阶段的飞行状依据状态估计，采用控制算法设计无人机的飞行控制律；使据融合算法是根据不同环境条件下最小误差获取其它飞行路径调整前和调整后的飞行状获取根据权利要求1_5任一项所述的基于信息协同的无人机控制系统得到的飞行数根据当前任务需求计算需分配到无人机中的任务模块数据；采用优先级4[0003]在飞行路径规划方面，许多现有技术未能充分考虑任务[0005]在实现本发明实施例过程中，发明人发现现有技术5[0024]pmin≤p≤Rnax[0028]其中，为协同控制输入，K(P,Q)为协同控制增益，YK为协同控制输出，6径调整前和调整后的飞行状态，再获取其它飞行路径调整前和调整后的飞行状态和侧向CPU实时分配相应的任务模块到无人机中，并把将要执行的任务模块分配到无人机的控制[0040]通过参考附图阅读下文的详细描述，本发明示例性实施方式的上述以及其他目[0041]图1为本发明一实施例提供的基于信息协同的无人机任务规划系统的流程示意7[0042]图2为本发明一实施例提供的基于信息协同的无人机任务规划方法的流程示意[0048]步骤101，基于实时数据融合和智能决策算法，对无人机的多源感知数据进行处[0050]步骤103，在满足任务需求和最小化能耗的准则下，基于优化算法和能量管理策8和传感器数据特性选取最优的数据融合算法强调了无人机系统在处理多源数据时需要考9[0078]pmin≤p≤Rnax[0082]其中，为协同控制输入，K(P,Q)为协同控制增益，YK为协同控制输出，益K(P,Q)是一个关键参数，它决定了控制输入对系统状态的影响程度。输出矩阵C(P,Q)用于将系统状态X映射到控制输整量dQ和AP则用于微调控制参数以优化性能。或神经网络来优化K(P,Q)的值。此外，输出矩阵C(P,能源使用和提高飞行效率。这些方法可以进一步提高无人机在复杂任务中的性能和可靠飞行状态进行协同优化确保在满足任务需求的同时最小化能耗[0094]可以理解的是，该基于信息协同的无人机任务规划方法200中记载的诸模块与参[0096]需要说明的是，所述根据任务需求，利用CPU实时分配相应的任务模块到无人机[0105]如图3所示，电子设备30300操作所需的各种程序和数据。处理装置301、ROM302以及RAM303通过总线304彼此相309可以允许电子设备300与其他设备进行无线或有线通信以交换数据。虽然图3示出了具[0107]进一步地，本申请实施方式的存

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