一种位置搜索方法、装置、电子设备和可读存储介质制造方法及图纸

本申请提供了一种位置搜索方法、装置、电子设备和可读存储介质，基于第一对象和第二对象的空间特征，预测第一对象在多个方向的移动概率，基于该第一对象的移动概率控制第二对象向第一对象移动，以使得该第二对象的位置与第一对象的位置在后续时刻满足重合条件，实现对于第一对象的搜索，其中，第一对象和第二对象的空间特征分别表征所述第一对象和第二对象在当前时刻及历史预设时间段内的空间位置，本方案中，结合两个对象在当前时刻以及历史预设时间段内的空间位置预测第一对象的移动概率，控制第二对象对于第一对象的搜索，本方案中第二对象对于第一对象的位置搜索准确且快速。二对象对于第一对象的位置搜索准确且快速。二对象对于第一对象的位置搜索准确且快速。

【技术实现步骤摘要】
一种位置搜索方法、装置、电子设备和可读存储介质


[0001]本申请涉及信息
，更具体的说，是涉及一种位置搜索方法、装置、电子设备和可读存储介质。

技术介绍

[0002]在对抗场景中，第一方确定第二方的前进路径，以发现第二方的意图。
[0003]以红蓝双方对抗为例，蓝方拥有n台无人机往目标点执行任务，红方有自己的雷达预警系统在探查到蓝方无人机后，能给出一个有随机0~m(km)误差的预警点，红方一架拦截机会根据预警点的位置去搜索并摧毁蓝方的无人机。如图1所示的为红蓝双方对抗示意图，其中，“*”点为红方拦截机，圆形范围为它的视野范围。
“×”
是对应无人机的预警位置，而它真实的位置可能在以“·”为圆(球)心，半径为m(km)的圆内的任意位置，如
“×”
标所示。注意随着推演的进行，“·”点与
“×”
标的相对位置不会发生改变，也就是红方的预警误差不会改变。控制红方拦截机进行拦截，越快完成拦截任务越好。
[0004]目前的采用的方式大多都是通过人工设定规则去控制红方拦截机进行拦截，例如先让红方拦截机走到第一个蓝方无人机预警区域中心点，如果没找到，再依次找上下左右端点，找到一个无人机之后在接着找第二个。但是，人工设定的规则不能覆盖所有的情况，表现效果不好。

技术实现思路

[0005]有鉴于此，本申请提供了一种位置搜索方法，如下：一种位置搜索方法，包括：获得第一对象的空间特征和第二对象的空间特征，所述第一对象的空间特征表征所述第一对象在当前时刻以及历史预设时间段内的空间位置，所述第二对象的空间特征表征所述第二对象在当前时刻以及历史预设时间段内的空间位置；基于所述第一对象的空间特征和第二对象的空间特征预测所述第一对象在至少两个方向的移动概率；基于所述移动概率控制第二对象向所述第一对象移动，以使得所述第二对象的位置与第一对象的位置在目标时刻满足重合条件，实现第二对象对于第一对象的搜索，所述目标时刻晚于当前时刻。
[0006]可选的，上述的方法，所述获得第一对象的空间特征，包括：获得第一对象当前时刻所在位置的第一当前空间特征以及至少两个历史时刻所在位置的第一历史空间特征；相应的，获得第二对象的空间特征，包括：获得第二对象当前时刻所在位置的第二当前空间特征以及至少两个历史时刻所在位置的第二历史空间特征。
[0007]可选的，上述的方法，所述获得第一对象当前时刻所在位置的第一当前空间特征
以及至少两个历史时刻所在位置的第一历史空间特征，包括：获得第一对象当前所在位置的第一位置范围和至少两个历史所在位置的第一历史位置范围；将所述第一位置范围和第一历史位置范围离散化得到第一位置矩阵，所述第一位置矩阵表征第一当前空间特征以及第一历史空间特征，所述第一位置矩阵包含至少两个数据，每个数据表示一个空间特征。
[0008]可选的，上述的方法，所述获得第二对象当前时刻所在位置的第二当前空间特征以及至少两个历史时刻所在位置的第二历史空间特征，包括：获得第二对象当前所在位置的第二位置范围和至少两个历史所在位置的第二历史位置范围；将所述第二位置范围和所述第二历史范围离散化得到第二位置矩阵，所述第二位置矩阵表征第二当前空间特征以及第二历史空间特征，所述第二位置矩阵包含至少两个数据，每个数据表示一个空间特征。
[0009]可选的，上述的方法，所述基于所述第一对象的空间特征和第二对象的空间特征预测所述第一对象在至少两个方向的移动概率，包括：将所述第一位置矩阵和第二位置矩阵输入目标神经网络模型，控制所述目标神经网络模型输出预设维度的向量；基于所述预设维度的向量，得到第一对象在至少两个方向的移动概率。
[0010]可选的，上述的方法，所述将所述第一位置矩阵和第二位置矩阵输入目标神经网络模型，控制所述目标神经网络模型输出预设维度的向量，包括：将所述第一位置矩阵和所述第二位置矩阵输入目标神经网络模型；控制所述目标神经网络模型中的至少两个卷积层基于所述第一位置矩阵和第二位置矩阵，提取得到第一对象和第二对象的空间信息，所述空间信息的维度大于所述预设维度；将所述第一对象和第二对象的空间信息降维处理，得到预设维度的向量。
[0011]一种位置搜索装置，包括：获得模块，用于获得第一对象的空间特征和第二对象的空间特征，所述第一对象的空间特征表征所述第一对象在当前时刻以及历史预设时间段内的空间位置，所述第二对象的空间特征表征所述第二对象在当前时刻以及历史预设时间段内的空间位置；分析模块，用于基于所述第一对象的空间特征和第二对象的空间特征预测所述第一对象在至少两个方向的移动概率；控制模块，用于基于所述移动概率控制第二对象向所述第一对象移动，以使得所述第二对象的位置与第一对象的位置在目标时刻满足重合条件，实现第二对象对于第一对象的搜索，所述目标时刻晚于当前时刻。
[0012]可选的，上述的方法，所述获得模块，包括：第一获得单元，用于获得第一对象当前时刻所在位置的第一当前空间特征以及至少两个历史时刻所在位置的第一历史空间特征；第二获得单元，用于获得第二对象当前时刻所在位置的第二当前空间特征以及至少两个历史时刻所在位置的第二历史空间特征。
[0013]一种电子设备，所述电子设备包括：至少一个存储器和至少一个处理器；所述存储器存储有程序，所述处理器调用所述存储器存储的程序，所述程序用于实现如上述一项所述的位置搜索方法。
[0014]一种可读存储介质，其特征在于，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器调用并执行，实现如上述任一项所述的位置搜索方法的各步骤。
[0015]经由上述的技术方案可知，本申请提供了一种位置搜索方法，基于第一对象和第二对象的空间特征，预测第一对象在多个方向的移动概率，基于该第一对象的移动概率控制第二对象向第一对象移动，该第二对象对于第一对象进行搜索，最终该第二对象的位置与第一对象的位置在后续的目标时刻满足重合条件，第二对象搜索得到该第一对象的位置，其中，第一对象的空间特征和第二对象的空间特征分别表征所述第一对象和第二对象在当前时刻以及历史预设时间段内的空间位置，相对于现有技术中的依次查找多个第一对象的可能出现范围中的各个方向，本方案中，结合两个对象在当前时刻以及历史预设时间段内的空间位置预测第一对象的移动概率，控制第二对象对于第一对象的搜索，本方案中第二对象对于第一对象的位置搜索更加准确且快速。
附图说明
[0016]为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。
[0017]图1是红蓝双方对抗示意图；图2是本申请提供的一种位置搜索方法实施例1的流程图；图3是本申请提供的一种位置搜索方法实施例2的流程图；图4是本申请提供的一种位置搜索方法实施例1中位置范围离散化处理示意图；图5是本申请提供的一种位置搜索方法实施例3的流程图；图本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种位置搜索方法，其特征在于，包括：获得第一对象的空间特征和第二对象的空间特征，所述第一对象的空间特征表征所述第一对象在当前时刻以及历史预设时间段内的空间位置，所述第二对象的空间特征表征所述第二对象在当前时刻以及历史预设时间段内的空间位置；基于所述第一对象的空间特征和第二对象的空间特征预测所述第一对象在至少两个方向的移动概率；基于所述移动概率控制第二对象向所述第一对象移动，以使得所述第二对象的位置与第一对象的位置在目标时刻满足重合条件，实现第二对象对于第一对象的搜索，所述目标时刻晚于当前时刻。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获得第一对象的空间特征，包括：获得第一对象当前时刻所在位置的第一当前空间特征以及至少两个历史时刻所在位置的第一历史空间特征；相应的，获得第二对象的空间特征，包括：获得第二对象当前时刻所在位置的第二当前空间特征以及至少两个历史时刻所在位置的第二历史空间特征。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获得第一对象当前时刻所在位置的第一当前空间特征以及至少两个历史时刻所在位置的第一历史空间特征，包括：获得第一对象当前所在位置的第一位置范围和至少两个历史所在位置的第一历史位置范围；将所述第一位置范围和第一历史位置范围离散化得到第一位置矩阵，所述第一位置矩阵表征第一当前空间特征以及第一历史空间特征，所述第一位置矩阵包含至少两个数据，每个数据表示一个空间特征。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述获得第二对象当前时刻所在位置的第二当前空间特征以及至少两个历史时刻所在位置的第二历史空间特征，包括：获得第二对象当前所在位置的第二位置范围和至少两个历史所在位置的第二历史位置范围；将所述第二位置范围和所述第二历史位置范围离散化得到第二位置矩阵，所述第二位置矩阵表征第二当前空间特征以及第二历史空间特征，所述第二位置矩阵包含至少两个数据，每个数据表示一个空间特征。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一对象的空间特征和第二对象的空间特征预测所述第一对象在至少两个方向的移动概率，包括：将所述第一位置矩阵和所述第二位置矩阵输入目标...

【专利技术属性】
技术研发人员：王锦，彭鹏，
申请(专利权)人：白杨时代北京科技有限公司，
类型：发明
国别省市：