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面向城市作战多无人机侦察任务的订单生成机制
Mission-Order Generation Mechanism for Multi-UAV Reconnaissance in Urban Road Networks
投稿时间:2026-08-04  修订日期:2026-08-18
DOI:
中文关键词:  城市侦察  多无人机协同  侦察订单生成  道路网络  动态任务组织
English Keywords:urban reconnaissance  multi-UAV cooperation  reconnaissance order generation  road network  dynamic task organization
基金项目:国家自然科学基金资助项目
作者单位邮编
王泽宇 北京理工大学 100081
刘畅* 北京理工大学 100081
李娟 北京理工大学 100081
杨东晓 北京理工大学 100081
张芸浩 北京理工大学 100081
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中文摘要:
      针对多无人机执行城市未知区域侦察任务时,粗粒度侦察需求难以直接转化为自主竞单输入、执行反馈易与观测结论混淆的问题,提出一种侦察任务订单生成机制。该机制以连通道路簇为基本空间单元构建候选订单池,通过分阶段发布、履约—观测分离、道路状态更新和事件触发增量订单生成,实现侦察需求随执行反馈滚动演化,并在不改变基于共识的捆绑算法(Consensus-Based Bundle Algorithm,CBBA)竞价与冲突消解过程的条件下形成闭环。在S1场景30次重复实验中,分阶段发布将CBBA峰值输入由50个降至10个,错误负证据均值由22.77条降至0,完整方案的事件—订单追溯完整率达到100%;在500个道路簇和50架无人机的S5场景下,订单侧各子环节计算时间中位数均不超过10.11ms。结果表明,所提机制能够在不改变标准CBBA竞价与冲突消解过程的条件下,实现粗粒度侦察需求的结构化生成、执行反馈分流和事件驱动的动态订单演化,并保持较低的订单侧计算开销。
English Summary:
      To transform coarse-grained reconnaissance requirements into autonomous bidding inputs and separate execution feedback from observation conclusions, a reconnaissance task order generation mechanism was proposed for multi-UAV reconnaissance in unknown urban areas. Connected road clusters were used as basic spatial units, with staged release, execution–observation separation, road-state updating, and event-triggered incremental order generation, while preserving the standard CBBA procedure. In S1, the peak CBBA input decreased from 50 to 10, erroneous negative evidence from 22.77 to 0, and event–order traceability reached 100%. In S5 with 500 road clusters and 50 UAVs, the median computation time of each order-processing stage was below 10.11 ms, demonstrating efficient dynamic order generation.
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