异构智能无人集群协同定位方法、设备及存储介质技术

本申请提供了异构智能无人集群协同定位方法、设备及存储介质，属于人工智能技术领域。该方法包括：获取第一智能体的第一位置信息；第一智能体根据预设距离阈值获取第二智能体的相对位置信息，并据此和第一位置信息得到第二智能体位置的测量位置信息；向第二智能体发送测量位置信息，使第二智能体结合测量位置信息和自身获取的第二位置信息计算得到第二智能体的目标定位信息。本申请中的第一智能体为强智能体、第二智能体为弱智能体，强智能体主动获取信息的能力较强，而弱智能体主动获取信息的能力较弱，因此强智能体用于实现高精度定位，通过部分定位精确的强智能体对剩余的弱智能体进行定位优化，在提高整体定位精度的情况下，减少了应用成本。减少了应用成本。减少了应用成本。

【技术实现步骤摘要】
异构智能无人集群协同定位方法、设备及存储介质


[0001]本申请涉及人工智能
，尤其涉及一种异构智能无人集群协同定位方法、设备及存储介质。

技术介绍

[0002]智能无人集群指的是某群体中存在的众多无智能的个体通过相互之间的简单合作所表现出来的智能行为，其广泛运用于交通、制造业、农业、军事以及金融等多个领域，智能无人集群在不同环境中提供的环境信息为场景分析、环境建模、透彻感知以及动态决策等环节提供了极为重要的信息依据，是现代社会发展中不可或缺的重要组成部分。
[0003]相关技术中，智能无人集群常常以同构的方式出现，即智能无人集群中个体的配置几乎相同，这导致智能无人集群中的个体均需要配备高性能传感器，或依赖外部定位基础设施，才能够对自身状态进行估计，因为定位要求高、局限性大，使得最终智能无人集群定位精度差，且提高了应用成本。

技术实现思路

[0004]本申请实施例提供了一种异构智能无人集群协同定位方法、设备及存储介质，能够提高无人集群的定位精度，并降低应用成本。
[0005]为实现上述目的，本申请实施例的第一方面提出了一种异构智能无人集群协同定位方法，所述方法包括：获取所述第一智能体的第一位置信息；若所述第一智能体与环境中第二智能体之间的距离小于预设距离阈值，获取所述第二智能体相对所述第一智能体的相对位置信息；根据所述相对位置信息和所述第一位置信息计算得到用于校准所述第二智能体位置的测量位置信息；向所述第二智能体发送所述测量位置信息，以使所述第二智能体在获取自身的第二位置信息后，根据所述第二位置信息和所述测量位置信息计算得到所述第二智能体的目标定位信息。
[0006]在一些实施例中，所述方法还包括：获取所述第二智能体的所述目标定位信息；根据所述目标定位信息和所述第一位置信息进行飞行路径规划，得到规划路径；根据所述规划路径控制所述第一智能体的飞行状态，以使所述第一智能体在所述规划路径上飞行。
[0007]在一些实施例中，所述目标定位信息表征所述第二智能体的真实位置，所述测量位置信息表征所述第二智能体的测量位置；所述根据所述目标定位信息和所述第一位置信息进行飞行路径规划，得到规划路径，包括：获取所述第二智能体的速度估计信息；根据所述目标定位信息、所述测量位置信息、所述第一位置信息和所述速度估计信息得到所述第二智能体真实位置与测量位置之间的互信息；根据所述互信息进行优化操作，以优化所述第一位置信息得到第三位置信息；根据所述第三位置信息确定所述第一智能体的规划路径。
[0008]在一些实施例中，所述第二智能体有多个；所述根据所述互信息进行优化操作，以优化所述第一位置信息得到第三位置信息，包括：最大化所述互信息，得到用于描述所述第
二智能体的不确定性的目标信息，基于所述目标信息得到各个所述第二智能体的第一状态信息；根据所述第一位置信息及所述第一状态信息得到所述第一智能体及第二智能体的第二状态信息；获取所述第一智能体的速度指令，根据所述速度指令、所述第一状态信息和所述第二状态信息建立奖励函数；根据所述奖励函数调整所述速度指令，并根据调整后的所述速度指令和所述第一位置信息得到第三位置信息。
[0009]在一些实施例中，所述基于所述目标信息得到各个所述第二智能体的第一状态信息，包括：获取当前时刻下各个所述第二智能体的所述第二位置信息、所述速度估计信息和所述测量位置信息；根据当前时刻下的所述第二位置信息、所述速度估计信息、所述测量位置信息和所述目标信息得到各个所述第二智能体的第一状态信息。
[0010]为实现上述目的，本申请实施例的第二方面提出了一种异构智能无人集群协同定位方法，应用于第二智能体中，所述方法包括：获取所述第二智能体的第二位置信息；若所述第二智能体与第一智能体之间的距离小于预设距离阈值，接收所述第一智能体发送的测量位置信息；其中，所述测量位置信息由所述第一智能体根据相对位置信息和第一位置信息计算得到，所述第一位置信息为所述第一智能体自身获取得到，所述相对位置信息为所述第一智能体在与环境中的所述第二智能体之间的距离小于所述预设距离阈值时获取得到；根据所述测量位置信息和所述第二位置信息计算得到所述第二智能体的目标定位信息。
[0011]在一些实施例中，所述第二智能体有多个，所述目标定位信息表征所述第二智能体的真实位置，所述测量位置信息表征第二智能体的测量位置，所述第一位置信息由第一智能体获取得到；所述方法还包括：获取所述第二智能体的速度估计信息；向所述第一智能体发送所述速度估计信息，以使所述第一智能体根据所述目标定位信息、所述测量位置信息、所述第一位置信息和所述速度估计信息得到各个所述第二智能体真实位置与测量位置之间的互信息，并根据所述互信息进行优化操作，以优化所述第一位置信息得到第三位置信息，以使所述第一智能体根据所述第三位置信息确定所述第一智能体的规划路径。
[0012]在一些实施例中，所述第二位置信息、所述速度估计信息和所述测量位置信息均为当前时刻下的信息，所述第一智能体根据当前时刻下的所述第二位置信息、所述速度估计信息、所述测量位置信息和所述目标信息得到各个所述第二智能体的所述第一状态信息。
[0013]为实现上述目的，本申请实施例的第三方面提出了一种电子设备，所述电子设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述第一方面实施例所述的方法，或第二方面实施例所述的方法。
[0014]为实现上述目的，本申请实施例的第四方面提出了一种存储介质，所述存储介质为计算机可读存储介质，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述第一方面实施例所述的方法，或第二方面实施例所述的方法。
[0015]本申请提出的异构智能无人集群协同定位方法、设备及存储介质，其中，不需要每个智能体都配备价格高昂的高性能传感器，而是通过部分智能体搭载定位精确的高性能传感器来对剩余的智能体进行定位优化，在提高异构智能无人集群的定位精度的情况下，减少了应用的成本。
附图说明
[0016]图1是本申请实施例提供的异构智能无人集群协同定位系统的示意图；
[0017]图2是本申请实施例提供的异构智能无人集群协同定位方法的一个流程图；
[0018]图3是本申请实施例提供的异构智能无人集群协同定位方法的路径规划流程图；
[0019]图4是图3中的步骤S202的流程图；
[0020]图5是图4中的步骤S303的流程图；
[0021]图6是图5中的步骤S401的流程图；
[0022]图7是本申请实施例提供的异构智能无人集群协同定位方法的另一个流程图；
[0023]图8是本申请实施例提供的异构智能无人集群协同定位方法的又一个流程图；
[0024]图9是本申请实施例提供的电子设备的硬件结构示意图。
具体实施方式
[0025]为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种异构智能无人集群协同定位方法，其特征在于，应用于第一智能体中，所述方法包括：获取所述第一智能体的第一位置信息；若所述第一智能体与环境中第二智能体之间的距离小于预设距离阈值，获取所述第二智能体相对所述第一智能体的相对位置信息；根据所述相对位置信息和所述第一位置信息计算得到用于校准所述第二智能体位置的测量位置信息；向所述第二智能体发送所述测量位置信息，以使所述第二智能体在获取自身的第二位置信息后，根据所述第二位置信息和所述测量位置信息计算得到所述第二智能体的目标定位信息。2.根据权利要求1所述的异构智能无人集群协同定位方法，其特征在于，所述方法还包括：获取所述第二智能体的所述目标定位信息；根据所述目标定位信息和所述第一位置信息进行飞行路径规划，得到规划路径；根据所述规划路径控制所述第一智能体的飞行状态，以使所述第一智能体在所述规划路径上飞行。3.根据权利要求2所述的异构智能无人集群协同定位方法，其特征在于，所述目标定位信息表征所述第二智能体的真实位置，所述测量位置信息表征所述第二智能体的测量位置；所述根据所述目标定位信息和所述第一位置信息进行飞行路径规划，得到规划路径，包括：获取所述第二智能体的速度估计信息；根据所述目标定位信息、所述测量位置信息、所述第一位置信息和所述速度估计信息得到所述第二智能体真实位置与测量位置之间的互信息；根据所述互信息进行优化操作，以优化所述第一位置信息得到第三位置信息；根据所述第三位置信息确定所述第一智能体的规划路径。4.根据权利要求3所述的异构智能无人集群协同定位方法，其特征在于，所述第二智能体有多个；所述根据所述互信息进行优化操作，以优化所述第一位置信息得到第三位置信息，包括：最大化所述互信息，得到用于描述所述第二智能体的不确定性的目标信息，基于所述目标信息得到各个所述第二智能体的第一状态信息；根据所述第一位置信息及所述第一状态信息得到所述第一智能体及第二智能体的第二状态信息；获取所述第一智能体的速度指令，根据所述速度指令、所述第一状态信息和所述第二状态信息建立奖励函数；根据所述奖励函数调整所述速度指令，并根据调整后的所述速度指令和所述第一位置信息得到第三位置信息。5.根据权利要求4所述的异构智能无人集群协同定位方法，其特征在于，所述基于所述目标信息得到各个所述第二智能体的第一状态信息，包括：获取当前时刻下各个所述第二智能体的所述第二位置信息、所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈鑫磊，王灏洋，陈学诚，赵柏宁，黄绍伦，
申请(专利权)人：清华大学深圳国际研究生院，
类型：发明
国别省市：