一种用于无人集群的智能行为管控方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种用于无人集群的智能行为管控方法及装置，该方法包括预设目标任务

【技术实现步骤摘要】
一种用于无人集群的智能行为管控方法及装置


[0001]本专利技术属于无人集群智能控制
，具体为一种用于无人集群的智能行为管控方法及装置
。

技术介绍

[0002]以智能机器人和无人机为代表的智能无人集群系统正成为科技发展主流方向和战略性新兴产业
。
同时智能无人集群系统也呈现出规模化
、
网络化
、
集群化的发展趋势
。
智能无人集群系统的发展面临诸多制约，例如软硬件体系结构异构多样性与群体互操作性的矛盾，节点个体自主性与群体行为协同性的矛盾，节点能力受限性与集群应用复杂性的矛盾等
。
因此，提升无人集群系统智能化
、
自主化和协同化水平亟待解决两个关键科学问题：一是智能无人集群系统的非确定行为的可控性，二是大规模自主群体的智能协同性
。
[0003]工作环境
、
任务以及交互的复杂性使得智能无人集群系统中个体之间难以协同，进而难以采取有效的协同行动
。
为此，研究智能行为管控的抽象和一般化建模方法，实现个体自主行为到群体协同行为的关联和管控机理，是解决管控系统的构造以及智能行为管控问题的重要途径
。

技术实现思路

[0004]本专利技术所要解决的技术问题在于，提供一种用于无人集群的智能行为管控方法及装置，能够将计算压力从资源受限的物理个体，转移至资源丰富的后端虚拟环境，并增强物理个体间的协作，提升目标任务的执行效率
。
[0005]为了解决上述技术问题，本专利技术实施例第一方面公开了一种用于无人集群的智能行为方法，所述方法包括：
[0006]S1
，预设目标任务
、
物理集群和虚拟环境；所述虚拟环境，包括三维虚拟场景和虚拟集群，分别用于模拟物理环境和物理集群；
[0007]所述物理集群和虚拟集群，分别包括
P
个物理个体和
P
个虚拟个体；所述
P
大于1；
[0008]S2
，利用物理集群，在所述物理环境中执行所述目标任务；
[0009]S3
，利用所述物理集群实时获取全局物理环境信息；
[0010]S4
，利用所述虚拟环境进行推演，并控制所述物理集群
。
[0011]作为一种可选的实施方式，本专利技术实施例第一方面中，所述利用物理集群，在所述物理环境中执行所述目标任务，包括：
[0012]S21
，预设物理个体控制模型；
[0013]S22
，将所述目标任务分解为
P
个个体任务；
[0014]S23
，将所述物理个体控制模型，分别部署于
P
个所述物理个体；
[0015]S24
，将
P
个个体任务分别发送至对应的所述物理个体；
[0016]S25
，将
P
个所述个体控制模型的模型任务目标，分别设置为对应的所述个体任务；
[0017]S26
，所述
P
个物理个体在所述个体控制模型的控制下，在所述物理环境中分别执
行对应的所述个体任务，实现以协同方式执行目标任务
。
[0018]作为一种可选的实施方式，本专利技术实施例第一方面中，所述利用所述物理集群实时获取全局物理环境信息，包括：
[0019]S31
，分别利用
P
个所述物理个体，实时采集对应的个体物理环境信息，并发送至所述虚拟环境；
[0020]S32
，利用所述虚拟环境对
P
个所述个体物理环境信息进行融合，得到所述全局物理环境信息
。
[0021]作为一种可选的实施方式，本专利技术实施例第一方面中，所述分别利用
P
个所述物理个体，实时采集对应的个体物理环境信息，并发送至所述虚拟环境，包括：
[0022]S311
，
P
个所述物理个体分别利用第一话题转换模块，对对应的所述个体物理环境信息进行转换，得到
P
个第一个体场景话题；
[0023]S312
，
P
个所述物理个体分别利用第二话题转换模块，对对应的所述第一个体场景话题进行转换，得到
P
个第二个体场景话题并发布；
[0024]S313
，所述虚拟环境订阅并获取
P
个所述物理个体的所述第二个体场景话题；
[0025]S314
，所述虚拟环境利用所述第二话题转换模块，分别对
P
个所述第二个体场景话题进行转换，得到
P
个所述第一个体场景话题；
[0026]S315
，所述虚拟环境利用所述第一话题转换模块，分别对
P
个所述第一个体场景话题进行转换，得到
P
个所述个体物理环境信息
。
[0027]作为一种可选的实施方式，本专利技术实施例第一方面中，所述利用所述虚拟环境进行推演，并控制所述物理集群，包括：
[0028]S41
，利用所述虚拟环境进行模拟推演，获取
N
个虚拟推演环境；所述
N
大于1；
[0029]S42
，分别对
N
个所述虚拟推演环境进行评估，得到
N
个评估值；
[0030]S43
，选择所述评估值最高的任一所述虚拟推演环境，作为最优推演环境；
[0031]S44
，利用所述最优虚拟推演环境，控制所述物理集群
。
[0032]作为一种可选的实施方式，本专利技术实施例第一方面中，所述利用所述虚拟环境进行模拟推演，获取
N
个虚拟推演环境，包括：
[0033]S411
，预设
N
个虚拟群体决策模型；
[0034]S412
，创建
N
个与所述虚拟环境完全相同的虚拟推演环境；
[0035]S413
，分别利用
N
个所述虚拟群体决策模型，控制对应的所述虚拟推演环境中的所述虚拟集群执行所述目标任务，直到运行时间达到推演时间阈值，得到
N
个虚拟推演环境
。
[0036]作为一种可选的实施方式，本专利技术实施例第一方面中，所述利用所述最优虚拟推演环境，控制所述物理集群，包括：
[0037]S441
，计算每个所述虚拟个体，在所述最优虚拟推演环境和所述虚拟环境中的
M1个个体状态之差，得到第一状态差异值集合；所述
M1大于等于1；
[0038]S442
，删除每个所述虚拟个体的所述第一状态差异值集合中，小于对应的状态差异阈值的状态差异值，得到每个所本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种用于无人集群的智能行为管控方法，其特征在于，所述方法包括：
S1
，预设目标任务
、
物理集群和虚拟环境；所述虚拟环境，包括三维虚拟场景和虚拟集群，分别用于模拟物理环境和物理集群；所述物理集群和虚拟集群，分别包括
P
个物理个体和
P
个虚拟个体；所述
P
大于1；
S2
，利用物理集群，在所述物理环境中执行所述目标任务；
S3
，利用所述物理集群实时获取全局物理环境信息；
S4
，利用所述虚拟环境进行推演，并控制所述物理集群
。2.
根据权利要求1所述的用于无人集群的智能行为管控方法，其特征在于，所述利用物理集群，在所述物理环境中执行所述目标任务，包括：
S21
，预设物理个体控制模型；
S22
，将所述目标任务分解为
P
个个体任务；
S23
，将所述物理个体控制模型，分别部署于
P
个所述物理个体；
S24
，将
P
个个体任务分别发送至对应的所述物理个体；
S25
，将
P
个所述个体控制模型的模型任务目标，分别设置为对应的所述个体任务；
S26
，所述
P
个物理个体在所述个体控制模型的控制下，在所述物理环境中分别执行对应的所述个体任务，实现以协同方式执行目标任务
。3.
根据权利要求1所述的用于无人集群的智能行为管控方法，其特征在于，所述利用所述物理集群实时获取全局物理环境信息，包括：
S31
，分别利用
P
个所述物理个体，实时采集对应的个体物理环境信息，并发送至所述虚拟环境；
S32
，利用所述虚拟环境对
P
个所述个体物理环境信息进行融合，得到所述全局物理环境信息
。4.
根据权利要求3所述的用于无人集群的智能行为管控方法，其特征在于，所述分别利用
P
个所述物理个体，实时采集对应的个体物理环境信息，并发送至所述虚拟环境，包括：
S311
，
P
个所述物理个体分别利用第一话题转换模块，对对应的所述个体物理环境信息进行转换，得到
P
个第一个体场景话题；
S312
，
P
个所述物理个体分别利用第二话题转换模块，对对应的所述第一个体场景话题进行转换，得到
P
个第二个体场景话题并发布；
S313
，所述虚拟环境订阅并获取
P
个所述物理个体的所述第二个体场景话题；
S314
，所述虚拟环境利用所述第二话题转换模块，分别对
P
个所述第二个体场景话题进行转换，得到
P
个所述第一个体场景话题；
S315
，所述虚拟环境利用所述第一话题转换模块，分别对
P
个所述第一个体场景话题进行转换，得到
P
个所述个体物理环境信息
。5.
根据权利要求1所述的用于无人集群的智能行为管控方法，其特征在于，所述利用所述虚拟环境进行推演，并控制所述物理集群，包括：
S41
，利用所述虚拟环境进行模拟推演，获取
N
个虚拟推演环境；所述
N
大于1；
S42
，分别对
N
个所述虚拟推演环境进行评估，得到
N
个评估值；
S43
，选择所述评估值...

【专利技术属性】
技术研发人员：王凯，田甜，张立旺，张珂，史殿习，杨烟台，周晨磊，
申请(专利权)人：天津滨海人工智能创新中心，
类型：发明
国别省市：