ZIP无人车和无人机混合异构多智能体系统一致性；异构混合系统；无人机；无人车；一致性； 190.95KB

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  2. 无人车与无人机混合异构多智能体系统一致性分.txt 2.12KB
  3. 无人车和无人机混.txt 127B
  4. 无人车和无人机混合异构多智能体系.doc 2.27KB
  5. 无人车和无人机混合异构多智能体系统一致性.html 4.15KB
  6. 无人车和无人机混合异构多智能体系统的一致.txt 2.13KB
  7. 无人车和无人机混合异构多智能体系统的一致性.txt 2.16KB
  8. 无人车和无人机混合异构多智能体系统的一致性研究.txt 2.34KB
  9. 自动驾驶路径规划仿真模型的深度分析与模.txt 2.29KB

资源介绍:

无人车和无人机混合异构多智能体系统一致性；异构混合系统；无人机；无人车；一致性；
<link href="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/css/base.min.css" rel="stylesheet"/><link href="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/css/fancy.min.css" rel="stylesheet"/><link href="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/90213517/2/raw.css" rel="stylesheet"/><div id="sidebar" style="display: none"><div id="outline"></div></div><div class="pf w0 h0" data-page-no="1" id="pf1"><div class="pc pc1 w0 h0"><img alt="" class="bi x0 y0 w1 h1" src="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/90213517/bg1.jpg"/><div class="t m0 x1 h2 y1 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">无人车和无人机混合异构多智能体系统的一致性研究</div><div class="t m0 x1 h2 y2 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">一<span class="ff2">、</span>引言</div><div class="t m0 x1 h2 y3 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">随着科技的飞速发展<span class="ff3">，</span>无人车和无人机作为新一代智能系统的代表<span class="ff3">，</span>已经广泛应用于军事<span class="ff2">、</span>民用<span class="ff2">、</span>科</div><div class="t m0 x1 h2 y4 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">研等多个领域<span class="ff2">。</span>无人车和无人机的混合异构多智能体系统一致性研究<span class="ff3">，</span>成为了当前人工智能领域的一</div><div class="t m0 x1 h2 y5 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">个研究热点<span class="ff2">。</span>本文将探讨无人车和无人机混合异构多智能体系统的一致性<span class="ff3">，</span>以及这一研究领域的重要</div><div class="t m0 x1 h2 y6 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">性和挑战<span class="ff2">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y7 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">二<span class="ff2">、</span>无人车和无人机的概述</div><div class="t m0 x1 h2 y8 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">无人车<span class="ff3">，</span>也称为自动驾驶汽车<span class="ff3">，</span>主要依靠先进的传感器<span class="ff2">、</span>高速计算机处理器<span class="ff2">、</span>导航系统等技术实现自</div><div class="t m0 x1 h2 y9 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">主驾驶<span class="ff2">。</span>而无人机则依靠先进的飞行控制系统<span class="ff2">、<span class="ff4">GPS<span class="_ _0"> </span></span></span>定位<span class="ff2">、</span>遥控等技术实现自主飞行<span class="ff2">。</span>两者的共同点</div><div class="t m0 x1 h2 ya ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">是都具有高度的自主性<span class="ff3">，</span>能够在复杂环境中完成任务<span class="ff2">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 yb ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">三<span class="ff2">、</span>异构混合系统的一致性</div><div class="t m0 x1 h2 yc ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">异构混合系统是指由不同类型<span class="ff2">、</span>不同功能的智能体组成的系统<span class="ff2">。</span>在无人车和无人机的混合系统中<span class="ff3">，</span>由</div><div class="t m0 x1 h2 yd ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">于两者在物理结构<span class="ff2">、</span>动力学特性<span class="ff2">、</span>控制系统等方面存在显著差异<span class="ff3">，</span>因此实现系统的一致性是一项巨大</div><div class="t m0 x1 h2 ye ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">的挑战<span class="ff2">。</span>为了实现系统的一致性<span class="ff3">，</span>需要对无人车和无人机进行协同设计<span class="ff3">，</span>实现信息共享和协同决策<span class="ff2">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 yf ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">四<span class="ff2">、</span>无人车和无人机混合异构多智能体系统的一致性的挑战与解决方案</div><div class="t m0 x1 h2 y10 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">在实现无人车和无人机混合异构多智能体系统的一致性过程中<span class="ff3">，</span>主要面临以下几个挑战<span class="ff3">：</span></div><div class="t m0 x1 h2 y11 ff4 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">1.<span class="_ _1"> </span><span class="ff1">信息不一致<span class="ff3">：</span>由于无人车和无人机的传感器类型<span class="ff2">、</span>数据采集方式等存在差异<span class="ff3">，</span>导致两者的信息不</span></div><div class="t m0 x2 h2 y12 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">一致<span class="ff2">。</span>为了解决这个问题<span class="ff3">，</span>需要设计高效的信息融合算法<span class="ff3">，</span>对两者的信息进行融合处理<span class="ff2">。</span></div></div><div class="pi" data-data='{"ctm":[1.568627,0.000000,0.000000,1.568627,0.000000,0.000000]}'></div></div>
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