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Multi-Objective Distributed Task Allocation for UAV Swarms with Limited Interactions
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OA
AI
DOI：10.3390/drones10080639.png)
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摘要
En 中文
无人机（UAVs）因其低成本、高效率、灵活性、可靠性和强环境适应性等优势经历了快速发展。为充分利用无人机集群在多任务场景中的潜力，优化任务分配已成为提升无人机集群效率的关键方向。尽管现有任务分配方法已取得有前景的成果，但分布式无人机集群中的频繁机间信息交换会产生巨大的通信开销，尤其在应急救援和山地作业等资源受限应用中。在此背景下，为减少机间交互同时保持任务分配的解决方案质量，本文首先分析了影响无人机间通信交互的因素。基于此分析，我们利用历史竞价信息推断其他无人机的位置，并采用估计策略解决任务冲突，从而减少通信迭代。此外，我们提出了一种基于竞价的分组方法以消除无效的通信交互。最后，我们引入了一种基于减少三角网络拓扑数量的网络简化算法，以优化通信网络结构。仿真结果表明，所提出的算法在显著减少机间交互的同时保持了分配的任务数量，在所有评估的仿真设置中，任务等待时间的最大增幅仅为约8%。
Keyword:
UAV swarm
limited interactions
estimation strategies
bidding-based grouping method
network simplification algorithm
期刊
D
IF:
4.8
论文数:
3.9K
被引数:
8.3K
机构
暂无机构信息
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