CN111314119A - 不确定环境下无人平台信息感知网络快速重构方法和装置 - Google Patents
不确定环境下无人平台信息感知网络快速重构方法和装置 Download PDFInfo
- Publication number
- CN111314119A CN111314119A CN202010062246.7A CN202010062246A CN111314119A CN 111314119 A CN111314119 A CN 111314119A CN 202010062246 A CN202010062246 A CN 202010062246A CN 111314119 A CN111314119 A CN 111314119A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- information
- unmanned platform
- information interaction
- topology
- interaction topology
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
Images
Classifications
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
- H04L41/00—Arrangements for maintenance, administration or management of data switching networks, e.g. of packet switching networks
- H04L41/12—Discovery or management of network topologies
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Data Exchanges In Wide-Area Networks (AREA)
Abstract
本发明提供一种不确定环境下无人平台信息感知网络快速重构方法和装置,涉及人工智能领域。包括以下步骤:本发明实施例通过获取未发生通信干扰时的无人平台信息感知网络、无人平台初始信息交互拓扑T1、因通信干扰而中断的通信链接E1;基于E1和T1获取T1中的中断通信链接E2;将E2从初始信息交互拓扑T1中删除,得到信息交互拓扑T2;判断信息交互拓扑T2是否能够保证无人平台正常执行信息感知任务,若是,则T2即为最终的信息交互拓扑;若否,则基于无人平台信息感知网络和信息交互拓扑T2获取备用边集合;基于备用边集合添加备用边到T2中,得到最终的信息交互拓扑。本发明在更新无人平台的信息交互拓扑时效率高。
Description
技术领域
本发明涉及人工智能技术领域,具体涉及一种不确定环境下无人平台信息感知网络快速重构方法和装置。
背景技术
无人平台是指无人驾驶的、完全按遥控操作或者按预编程序自主运作的一种平台,具体包括机器人和智能体等等,由于其不需要人为操作的特点而被广泛应用于各种领域。然而单个无人平台在执行信息感知任务时能力略显不足,为提升执行信息感知任务的效率,往往采用多个无人平台共同组成信息感知网络,并在此网络的基础上选择一个合适的信息交互拓扑进行信息交互以执行信息感知任务。
无人平台执行信息感知任务时,由于复杂的外部环境影响,无人平台之间的通信链接会发生故障,导致无人平台之间不能交换信息,从而导致无人平台不能继续工作。现有技术在应对此问题时,通过寻找出所有的故障链接,并停用这些通信链接,得到新的无人平台信息感知网络,将新的无人平台信息感知网络对应的信息交互拓扑作为维持无人平台工作的信息交互拓扑,以此继续工作。
然而本申请的发明人发现,现有技术的方法在实际应用时,获取新的信息交互拓扑花费的时间较长,效率较低。在这个时间断层中,无人平台之间有可能发生碰撞而无法完成任务,因此现有技术存在效率低的缺点。
发明内容
(一)解决的技术问题
针对现有技术的不足,本发明提供了一种不确定环境下无人平台信息感知网络快速重构方法和装置,解决了现有技术效率低的技术问题。
(二)技术方案
为实现以上目的,本发明通过以下技术方案予以实现:
本发明解决其技术问题所提供的一种不确定环境下无人平台信息感知网络快速重构方法,所述重构方法由计算机执行,包括以下步骤:
S1、获取无人平台未发生通信干扰时的无人平台二维空间内的信息感知网络、无人平台初始信息交互拓扑T1;获取因通信干扰而中断的通信链接E1;
S2、基于E1和T1获取T1中的中断通信链接E2;将E2从初始信息交互拓扑T1中删除,得到信息交互拓扑T2;
S3、判断所述信息交互拓扑T2是否能够保证无人平台正常执行信息感知任务,若是,则T2即为最终的信息交互拓扑;若否,则跳转到S4;
S4、基于所述无人平台二维空间内的信息感知网络和信息交互拓扑T2获取备用边集合;
S5、基于所述备用边集合添加备用边到T2中,得到最终的信息交互拓扑。
优选的,在S3中,判断所述信息交互拓扑T2是否能够保证无人平台正常执行信息感知任务,包括:
判断所述中断通信链接E2构成的集合是否为空集,若是,则T2能够保证无人平台正常执行信息感知任务;若否,则T2不能保证无人平台正常执行信息感知任务。
优选的,在S4中,所述备用边集合的获取方法包括:
基于所述信息交互拓扑T2获取无向图R1;
将所述中断的通信链接E1从所述无人平台二维空间内的信息感知网络中删除,得到无人平台信息感知网络;
获取所述无人平台信息感知网络对应的无向图R2;
将所述R1中的边从所述R2中删除,得到剩余的边作为备用边;所有的备用边构成备用边集合。
优选的,在S5中,所述最终的信息交互拓扑的获取方法包括:
获取所述无向图R1对应的刚度矩阵M1;
将一条备用边L添加到所述刚度矩阵M1中,得到刚度矩阵M2,并判断:所述刚度矩阵M2的秩是否为满秩;
若否,则不进行操作,并将T2命名为T3;
若是,则将所述备用边L添加到T2中,得到信息交互拓扑T3,并将刚度矩阵M1中的数据更新为M2中的数据;
判断T3是否为二维最小刚性图,若是,则T3为最终的信息交互拓扑,若否,则继续添加下一条备用边,并重复以上步骤。
本发明解决其技术问题所提供的一种不确定环境下无人平台信息感知网络快速重构装置,所述装置包括计算机,所述计算机包括:
至少一个存储单元;
至少一个处理单元;
其中,所述至少一个存储单元中存储有至少一条指令,所述至少一条指令由所述至少一个处理单元加载并执行以实现以下步骤:
S1、获取无人平台未发生通信干扰时的无人平台二维空间内的信息感知网络、无人平台初始信息交互拓扑T1;获取因通信干扰而中断的通信链接E1;
S2、基于E1和T1获取T1中的中断通信链接E2;将E2从初始信息交互拓扑T1中删除,得到信息交互拓扑T2;
S3、判断所述信息交互拓扑T2是否能够保证无人平台正常执行信息感知任务,若是,则T2即为最终的信息交互拓扑;若否,则跳转到S4;
S4、基于所述无人平台二维空间内的信息感知网络和信息交互拓扑T2获取备用边集合;
S5、基于所述备用边集合添加备用边到T2中,得到最终的信息交互拓扑。
优选的,在S3中,判断所述信息交互拓扑T2是否能够保证无人平台正常执行信息感知任务,包括:
判断所述中断通信链接E2构成的集合是否为空集,若是,则T2能够保证无人平台正常执行信息感知任务;若否,则T2不能保证无人平台正常执行信息感知任务。
优选的,在S4中,所述备用边集合的获取方法包括:
基于所述信息交互拓扑T2获取无向图R1;
将所述中断的通信链接E1从所述无人平台二维空间内的信息感知网络中删除,得到无人平台信息感知网络;
获取所述无人平台信息感知网络对应的无向图R2;
将所述R1中的边从所述R2中删除,得到剩余的边作为备用边;所有的备用边构成备用边集合。
优选的,在S5中,所述最终的信息交互拓扑的获取方法包括:
获取所述无向图R1对应的刚度矩阵M1;
将一条备用边L添加到所述刚度矩阵M1中,得到刚度矩阵M2,并判断:所述刚度矩阵M2的秩是否为满秩;
若否,则不进行操作,并将T2命名为T3;
若是,则将所述备用边L添加到T2中,得到信息交互拓扑T3,并将刚度矩阵M1中的数据更新为M2中的数据;
判断T3是否为二维最小刚性图,若是,则T3为最终的信息交互拓扑,若否,则继续添加下一条备用边,并重复以上步骤。
(三)有益效果
本发明提供了一种不确定环境下无人平台信息感知网络快速重构方法和装置。与现有技术相比,具备以下有益效果:
本发明通过获取无人平台未发生通信干扰时的无人平台信息感知网络、无人平台初始信息交互拓扑T1;获取因通信干扰而中断的通信链接E1;基于E1和T1获取T1中的中断通信链接E2;将E2从初始信息交互拓扑T1中删除,得到信息交互拓扑T2;判断信息交互拓扑T2是否能够保证无人平台正常执行信息感知任务,若是,则T2即为最终的信息交互拓扑;若否,则基于无人平台信息感知网络和信息交互拓扑T2获取备用边集合;基于备用边集合添加备用边到T2中,得到最终的信息交互拓扑。本发明添加备用边到发生故障的信息交互拓扑中,得到完整的无人平台执行任务对应的信息交互拓扑,使得无人平台在执行任务时可以稳定地保持队型,效率高。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术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发明的一些实施例,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,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例提供的不确定环境下无人平台信息感知网络快速重构方法的整体流程图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
本申请实施例通过提供一种不确定环境下无人平台信息感知网络快速重构方法和装置,解决了现有技术效率低的技术问题,提高了无人平台工作时的效率。
本申请实施例的技术方案为解决上述技术问题,总体思路如下:
本发明实施例通过获取无人平台未发生通信干扰时的无人平台信息感知网络、无人平台初始信息交互拓扑T1;获取因通信干扰而中断的通信链接E1;基于E1和T1获取T1中的中断通信链接E2;将E2从初始信息交互拓扑T1中删除,得到信息交互拓扑T2;判断信息交互拓扑T2是否能够保证无人平台正常执行信息感知任务,若是,则T2即为最终的信息交互拓扑;若否,则基于无人平台信息感知网络和信息交互拓扑T2获取备用边集合;基于备用边集合添加备用边到T2中,得到最终的信息交互拓扑。本发明实施例添加备用边到发生故障的信息交互拓扑中,得到完整的无人平台执行任务对应的信息交互拓扑,使得无人平台在执行任务时可以稳定地保持队型,效率高。
为了更好的理解上述技术方案,下面将结合说明书附图以及具体的实施方式对上述技术方案进行详细的说明。
本发明实施例提供了一种不确定环境下无人平台信息感知网络快速重构方法,该方法由计算机执行,如图1所示,包括以下步骤:
S1、获取无人平台未发生通信干扰时的无人平台信息感知网络、无人平台初始信息交互拓扑T1;获取因通信干扰而中断的通信链接E1;
S2、基于E1和T1获取T1中的中断通信链接E2;将E2从初始信息交互拓扑T1中删除,得到信息交互拓扑T2;
S3、判断上述信息交互拓扑T2是否能够保证无人平台正常执行信息感知任务,若是,则T2即为最终的信息交互拓扑;若否,则跳转到S4;
S4、基于上述无人平台信息感知网络和信息交互拓扑T2获取备用边集合;
S5、基于上述备用边集合添加备用边到T2中,得到最终的信息交互拓扑。
本发明实施例通过获取无人平台未发生通信干扰时的无人平台信息感知网络、无人平台初始信息交互拓扑T1;获取因通信干扰而中断的通信链接E1;基于E1和T1获取T1中的中断通信链接E2;将E2从初始信息交互拓扑T1中删除,得到信息交互拓扑T2;判断信息交互拓扑T2是否能够保证无人平台正常执行信息感知任务,若是,则T2即为最终的信息交互拓扑;若否,则基于无人平台信息感知网络和信息交互拓扑T2获取备用边集合;基于备用边集合添加备用边到T2中,得到最终的信息交互拓扑。本发明实施例添加备用边到发生故障的信息交互拓扑中,得到完整的无人平台执行任务对应的信息交互拓扑,使得无人平台在执行任务时可以稳定地保持队型,效率高。
具体的,本发明实施例在具体实施时,由地面控制中心的计算机执行,继而将计算结果发给每个无人平台,实现无人平台执行任务需要的信息交互拓扑的快速生成。
下面对各步骤进行具体分析。
在步骤S1中,获取无人平台未发生通信干扰时的无人平台信息感知网络、无人平台初始信息交互拓扑T1;获取因通信干扰而中断的通信链接E1。
具体的,首先获取无人平台未发生通信故障时的无人平台信息感知网络D1和初始信息交互拓扑T1。
本发明实施例设定共n个AGENT通过AGENT之间的通信链接以形成一个信息感知网络。该信息感知网络中n个位置分别编号为{1,2,…,n},所有无人平台构成二维空间内的阵型。
具体的,信息感知网络表示为G=(V,E)。
其中:
V={vi},1≤i≤n是无人平台代表的节点的集合,其中vi表示AGENTi,即第i个无人平台。
E={eij},1≤i,j≤n是每两个无人平台节点构成的边的集合,其中边eij表示AGENTi和AGENTj之间的通信链接,使得AGENTi和AGENTj之间可以相互发送信息。
无人平台的初始信息交互拓扑T1=(V,E*)。
E*是信息交互拓扑中的通信链接对应的边集合。
再获取无人平台发生通信故障时无人平台中断的通信链接E1。具体的,中断的通信链接可以为一条也可以为多条,在本发明实施例中E1指代所有的中断的通信链接构成的边集合。
在步骤S2中,基于E1和T1获取T1中的中断通信链接E2;将E2从初始信息交互拓扑T1中删除,得到信息交互拓扑T2。
基于E1和T1获取T1中的中断通信链接E2。
具体的,E2为初始信息交互拓扑T1中的中断通信链接。即:
E2=E*∩E1
再将E2从初始信息交互拓扑T1中删除,得到信息交互拓扑T2。
在步骤S3中,判断上述信息交互拓扑T2是否能够保证无人平台正常执行信息感知任务,若是,则T2即为最终的信息交互拓扑;若否,则跳转到S4。
具体的,判断方法为:
判断上述中断通信链接E2构成的集合是否为空集。若满足条件,则T2能够保证无人平台正常执行信息感知任务;若不满足条件,则T2不能保证无人平台正常执行信息感知任务。
需要说明的是,对于初始信息交互拓扑来说,中断的通信链接E1可能对初始信息交互拓扑T1没有影响,即此时依然可以使用T1作为无人平台的信息交互拓扑并继续工作。
即:当T1中没有中断的通信链接时(中断通信链接E2构成的集合为空集),E1对T1没有影响。此时可继续采用T1作为无人平台工作的信息交互拓扑。
在步骤S4中,基于上述无人平台信息感知网络和信息交互拓扑T2获取备用边集合。
具体的,备用边集合的获取方法包括:
基于上述信息交互拓扑T2获取无向图R1。
将上述中断的通信链接E1从上述无人平台信息感知网络中删除,得到无人平台信息感知网络D2。
获取上述无人平台信息感知网络D2对应的无向图R2;
将上述R1中的边从所述R2中删除,得到剩余的边作为备用边;所有的备用边构成备用边集合E。
在步骤S5中,基于上述备用边集合添加备用边到T2中,得到最终的信息交互拓扑。
具体的,最终的信息交互拓扑的获取方法包括:
获取上述无向图R1对应的刚度矩阵M1。
将一条备用边L添加到上述刚度矩阵M1中,得到刚度矩阵M2,并判断:上述刚度矩阵M2的秩是否为满秩。
若否,则不进行操作,并将T2命名为T3;若是,则将上述备用边L添加到T2中,得到信息交互拓扑T3,并将刚度矩阵M1中的数据更新为M2中的数据。
判断T3是否为二维最小刚性图,若是,则T3为最终的信息交互拓扑,若否,则继续添加下一条备用边,并重复以上步骤。
具体的,还可表示为以下算法步骤:
得到的最终的信息交互拓扑即为无人平台继续工作时所执行的信息交互拓扑。本发明实施例提供的方法相比于现有技术,提出了一种基于边添加操作的求解算法;因此方法相对简洁,方法整体的时间复杂度较低,可以快速计算出无人平台信息感知网络的信息交互拓扑,减少了计算信息交互拓扑所消耗的能量,提高了无人平台协同执行态势感知任务的效率,使得无人平台在协同执行态势感知任务时更加高效稳定。
本发明实施例还提供了一种不确定环境下无人平台信息感知网络快速重构装置,上述装置包括计算机,上述计算机包括:
至少一个存储单元;
至少一个处理单元;
其中,上述至少一个存储单元中存储有至少一条指令,上述至少一条指令由上述至少一个处理单元加载并执行以实现以下步骤:
S1、获取无人平台未发生通信干扰时的无人平台信息感知网络、无人平台初始信息交互拓扑T1;获取因通信干扰而中断的通信链接E1;
S2、基于E1和T1获取T1中的中断通信链接E2;将E2从初始信息交互拓扑T1中删除,得到信息交互拓扑T2;
S3、判断上述信息交互拓扑T2是否能够保证无人平台正常执行信息感知任务,若是,则T2即为最终的信息交互拓扑;若否,则跳转到S4;
S4、基于上述无人平台信息感知网络和信息交互拓扑T2获取备用边集合;
S5、基于上述备用边集合添加备用边到T2中,得到最终的信息交互拓扑。
可理解的是,本发明实施例提供的上述重构装置与上述重构方法相对应,其有关内容的解释、举例、有益效果等部分可以参考不确定环境下无人平台信息感知网络快速重构方法中的相应内容,此处不再赘述。
综上所述,与现有技术相比,具备以下有益效果:
本发明实施例通过获取无人平台未发生通信干扰时的无人平台信息感知网络、无人平台初始信息交互拓扑T1;获取因通信干扰而中断的通信链接E1;基于E1和T1获取T1中的中断通信链接E2;将E2从初始信息交互拓扑T1中删除,得到信息交互拓扑T2;判断信息交互拓扑T2是否能够保证无人平台正常执行信息感知任务,若是,则T2即为最终的信息交互拓扑;若否,则基于无人平台信息感知网络和信息交互拓扑T2获取备用边集合;基于备用边集合添加备用边到T2中,得到最终的信息交互拓扑。本发明实施例添加备用边到发生故障的信息交互拓扑中,得到完整的无人平台执行任务对应的信息交互拓扑,使得无人平台在执行任务时可以稳定地保持队型,效率高,安全可靠性高。
需要说明的是,通过以上的实施方式的描述,本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现。基于这样的理解,上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中,如ROM/RAM、磁碟、光盘等,包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机,服务器,或者网络设备等)执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。在此处所提供的说明书中,说明了大量具体细节。然而,能够理解,本发明的实施例可以在没有这些具体细节的情况下实践。在一些实例中,并未详细示出公知的方法、结构和技术,以便不模糊对本说明书的理解。
在本文中,诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来,而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且,术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含,从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素,而且还包括没有明确列出的其他要素,或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下,由语句“包括一个……”限定的要素,并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
以上实施例仅用以说明本发明的技术方案,而非对其限制;尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明,本领域的普通技术人员应当理解:其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改,或者对其中部分技术特征进行等同替换;而这些修改或者替换,并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。
Claims (8)
1.一种不确定环境下无人平台信息感知网络快速重构方法,其特征在于,所述重构方法由计算机执行,包括以下步骤:
S1、获取无人平台未发生通信干扰时的无人平台二维空间内的信息感知网络、无人平台初始信息交互拓扑T1;获取因通信干扰而中断的通信链接E1;
S2、基于E1和T1获取T1中的中断通信链接E2;将E2从初始信息交互拓扑T1中删除,得到信息交互拓扑T2;
S3、判断所述信息交互拓扑T2是否能够保证无人平台正常执行信息感知任务,若是,则T2即为最终的信息交互拓扑;若否,则跳转到S4;
S4、基于所述无人平台二维空间内的信息感知网络和信息交互拓扑T2获取备用边集合;
S5、基于所述备用边集合添加备用边到T2中,得到最终的信息交互拓扑。
2.如权利要求1所述的重构方法,其特征在于,在S3中,判断所述信息交互拓扑T2是否能够保证无人平台正常执行信息感知任务,包括:
判断所述中断通信链接E2构成的集合是否为空集,若是,则T2能够保证无人平台正常执行信息感知任务;若否,则T2不能保证无人平台正常执行信息感知任务。
3.如权利要求1所述的重构方法,其特征在于,在S4中,所述备用边集合的获取方法包括:
基于所述信息交互拓扑T2获取无向图R1;
将所述中断的通信链接E1从所述无人平台二维空间内的信息感知网络中删除,得到无人平台信息感知网络;
获取所述无人平台信息感知网络对应的无向图R2;
将所述R1中的边从所述R2中删除,得到剩余的边作为备用边;所有的备用边构成备用边集合。
4.如权利要求3所述的重构方法,其特征在于,在S5中,所述最终的信息交互拓扑的获取方法包括:
获取所述无向图R1对应的刚度矩阵M1;
将一条备用边L添加到所述刚度矩阵M1中,得到刚度矩阵M2,并判断:所述刚度矩阵M2的秩是否为满秩;
若否,则不进行操作,并将T2命名为T3;
若是,则将所述备用边L添加到T2中,得到信息交互拓扑T3,并将刚度矩阵M1中的数据更新为M2中的数据;
判断T3是否为二维最小刚性图,若是,则T3为最终的信息交互拓扑,若否,则继续添加下一条备用边,并重复以上步骤。
5.一种不确定环境下无人平台信息感知网络快速重构装置,其特征在于,所述装置包括计算机,所述计算机包括:
至少一个存储单元;
至少一个处理单元;
其中,所述至少一个存储单元中存储有至少一条指令,所述至少一条指令由所述至少一个处理单元加载并执行以实现以下步骤:
S1、获取无人平台未发生通信干扰时的无人平台二维空间内的信息感知网络、无人平台初始信息交互拓扑T1;获取因通信干扰而中断的通信链接E1;
S2、基于E1和T1获取T1中的中断通信链接E2;将E2从初始信息交互拓扑T1中删除,得到信息交互拓扑T2;
S3、判断所述信息交互拓扑T2是否能够保证无人平台正常执行信息感知任务,若是,则T2即为最终的信息交互拓扑;若否,则跳转到S4;
S4、基于所述无人平台二维空间内的信息感知网络和信息交互拓扑T2获取备用边集合;
S5、基于所述备用边集合添加备用边到T2中,得到最终的信息交互拓扑。
6.如权利要求5所述的重构装置,其特征在于,在S3中,判断所述信息交互拓扑T2是否能够保证无人平台正常执行信息感知任务,包括:
判断所述中断通信链接E2构成的集合是否为空集,若是,则T2能够保证无人平台正常执行信息感知任务;若否,则T2不能保证无人平台正常执行信息感知任务。
7.如权利要求5所述的重构装置,其特征在于,在S4中,所述备用边集合的获取方法包括:
基于所述信息交互拓扑T2获取无向图R1;
将所述中断的通信链接E1从所述无人平台二维空间内的信息感知网络中删除,得到无人平台信息感知网络;
获取所述无人平台信息感知网络对应的无向图R2;
将所述R1中的边从所述R2中删除,得到剩余的边作为备用边;所有的备用边构成备用边集合。
8.如权利要求7所述的重构装置,其特征在于,在S5中,所述最终的信息交互拓扑的获取方法包括:
获取所述无向图R1对应的刚度矩阵M1;
将一条备用边L添加到所述刚度矩阵M1中,得到刚度矩阵M2,并判断:所述刚度矩阵M2的秩是否为满秩;
若否,则不进行操作,并将T2命名为T3;
若是,则将所述备用边L添加到T2中,得到信息交互拓扑T3,并将刚度矩阵M1中的数据更新为M2中的数据;
判断T3是否为二维最小刚性图,若是,则T3为最终的信息交互拓扑,若否,则继续添加下一条备用边,并重复以上步骤。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202010062246.7A CN111314119B (zh) | 2020-01-19 | 2020-01-19 | 不确定环境下无人平台信息感知网络快速重构方法和装置 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202010062246.7A CN111314119B (zh) | 2020-01-19 | 2020-01-19 | 不确定环境下无人平台信息感知网络快速重构方法和装置 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN111314119A true CN111314119A (zh) | 2020-06-19 |
CN111314119B CN111314119B (zh) | 2023-06-27 |
Family
ID=71146844
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202010062246.7A Active CN111314119B (zh) | 2020-01-19 | 2020-01-19 | 不确定环境下无人平台信息感知网络快速重构方法和装置 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN111314119B (zh) |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111934901A (zh) * | 2020-06-24 | 2020-11-13 | 合肥工业大学 | 无人平台信息感知网络的拓扑控制方法及系统 |
CN117177328A (zh) * | 2023-08-25 | 2023-12-05 | 中国科学院自动化研究所 | 通信拓扑模型的动态更新方法、装置、电子设备及介质 |
Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN107135105A (zh) * | 2017-05-08 | 2017-09-05 | 合肥工业大学 | 无人‑有人机编队信息交互拓扑容错优化方法及装置 |
CN107797564A (zh) * | 2017-07-04 | 2018-03-13 | 合肥工业大学 | 多无人机协同编队中信息交互拓扑启发式优化方法及装置 |
CN110146103A (zh) * | 2019-06-14 | 2019-08-20 | 电子科技大学 | 考虑目标走向与能源补给的无人设备路径规划方法 |
EP3577858A1 (en) * | 2017-01-31 | 2019-12-11 | Nchain Holdings Limited | Computer-implemented system and method for updating a network's knowledge of the network's topology |
CN110609572A (zh) * | 2019-08-22 | 2019-12-24 | 合肥工业大学 | 无人机编队信息交互拓扑的启发式优化方法和装置 |
CN110609548A (zh) * | 2019-08-22 | 2019-12-24 | 合肥工业大学 | 多无人平台协同队形保持的快速优化方法和装置 |
-
2020
- 2020-01-19 CN CN202010062246.7A patent/CN111314119B/zh active Active
Patent Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
EP3577858A1 (en) * | 2017-01-31 | 2019-12-11 | Nchain Holdings Limited | Computer-implemented system and method for updating a network's knowledge of the network's topology |
CN107135105A (zh) * | 2017-05-08 | 2017-09-05 | 合肥工业大学 | 无人‑有人机编队信息交互拓扑容错优化方法及装置 |
CN107797564A (zh) * | 2017-07-04 | 2018-03-13 | 合肥工业大学 | 多无人机协同编队中信息交互拓扑启发式优化方法及装置 |
CN110146103A (zh) * | 2019-06-14 | 2019-08-20 | 电子科技大学 | 考虑目标走向与能源补给的无人设备路径规划方法 |
CN110609572A (zh) * | 2019-08-22 | 2019-12-24 | 合肥工业大学 | 无人机编队信息交互拓扑的启发式优化方法和装置 |
CN110609548A (zh) * | 2019-08-22 | 2019-12-24 | 合肥工业大学 | 多无人平台协同队形保持的快速优化方法和装置 |
Non-Patent Citations (3)
Title |
---|
LUO XIAOYUAN: "Automatic generation of min-weighted persistent formations", CHINESE PHYSICS B * |
张立鹏;魏瑞轩;刘月;郭立普;: "无人机编队构成的分散最优控制方法研究", 飞行力学 * |
王国强: "面向队形保持的无人机编队信息交互拓扑优化问题的研究", pages 5 * |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111934901A (zh) * | 2020-06-24 | 2020-11-13 | 合肥工业大学 | 无人平台信息感知网络的拓扑控制方法及系统 |
CN117177328A (zh) * | 2023-08-25 | 2023-12-05 | 中国科学院自动化研究所 | 通信拓扑模型的动态更新方法、装置、电子设备及介质 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN111314119B (zh) | 2023-06-27 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN110794867B (zh) | 通信干扰下无人机编队信息交互拓扑智能决策方法和装置 | |
US10311356B2 (en) | Unsupervised behavior learning system and method for predicting performance anomalies in distributed computing infrastructures | |
JP2020526855A (ja) | ニューラルネットワーク構造の生成方法および装置、電子機器、ならびに記憶媒体 | |
US20240264647A1 (en) | Computing power distribution method and apparatus, and computing power server | |
CN111314119A (zh) | 不确定环境下无人平台信息感知网络快速重构方法和装置 | |
CN115993781B (zh) | 抗网络攻击无人集群系统协同控制方法、终端及存储介质 | |
Jin et al. | Conflict-based search with D* lite algorithm for robot path planning in unknown dynamic environments | |
US20230385596A1 (en) | Method and system for evaluating consistency of an engineered system | |
WO2023275764A1 (en) | Systems and methods for generation of action strategies by an autonomous system | |
Behjat et al. | Adaptive genomic evolution of neural network topologies (agent) for state-to-action mapping in autonomous agents | |
EP3525136A1 (en) | Distributed machine learning system | |
Tadewos et al. | Specification-guided behavior tree synthesis and execution for coordination of autonomous systems | |
Minelli et al. | Stop, think, and roll: Online gain optimization for resilient multi-robot topologies | |
CN111163440A (zh) | 通信干扰下无人机协同态势感知网络快速重构方法和装置 | |
CN110471445B (zh) | 多无人平台通信能耗的多阶段多目标优化方法和装置 | |
CN110879608B (zh) | 不确定环境下无人系统编队快速自适应决策方法和装置 | |
CN111314879B (zh) | 突发事件下无人平台信息感知网络快速响应方法和装置 | |
Vatankhah et al. | Active leading through obstacles using ant-colony algorithm | |
Pelta et al. | A study on diversity and cooperation in a multiagent strategy for dynamic optimization problems | |
CN111026104B (zh) | 突发事件下的多智能体系统快速响应方法和装置 | |
CN111107604B (zh) | 无人平台信息感知网络的快速优化方法和装置 | |
CN111104561B (zh) | 启发式的无人平台信息感知网络拓扑生成方法和装置 | |
EP4246375A1 (en) | Model processing method and related device | |
CN110879609B (zh) | 对抗环境下无人机编队信息交互拓扑快速重构方法和装置 | |
CN110536266B (zh) | 无人机编队通信能耗的周期性在线均衡方法和装置 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |