Método de control del grupo UAV
El método es el siguiente:
Método de control centralizado: todos los individuos en el sistema de formación se comunican entre sí y transmiten información como velocidad, posición de coordenadas y estado de movimiento entre sí. . Los sistemas que utilizan este método de control tienen mejores resultados de vuelo porque cada UAV en el sistema de formación conoce toda la información del sistema de formación y puede tomar decisiones y rutas de vuelo más científicas.
Método de control distribuido: no existe la situación mencionada anteriormente de pérdida de información debido a una gran cantidad de información. Las personas en el sistema de formación de UAV solo necesitan comunicarse con los UAV en el sitio, comunicarse con paquetes de datos y comunicarse allí. Hay menos enlaces. En comparación con el método de control centralizado, el efecto de vuelo del sistema de formación que utiliza este método de control se reducirá considerablemente.
Método de control descentralizado: no habrá comunicación entre los UAV individuales en el sistema de formación. En el sistema de formación, se acordará un punto de vuelo fijo y los UAV individuales en el sistema generalmente permanecerán conectados. entre sí. Relación relativa entre puntos fijos. Se puede ver que la cantidad de cálculo del sistema de formación que utiliza este método de control es mucho menor, pero el efecto de vuelo en formación que trae es extremadamente pobre, porque los UAV en el sistema de formación no se comunican entre sí, lo que puede causar colisiones entre drones, provocando graves accidentes.
Descripción de las características de control
Debido a la diversidad, incompletitud e incertidumbre de la información en la confrontación de enjambre, el sistema de confrontación es un proceso aleatorio dinámico complejo, y la situación de confrontación de combate aéreo cambia en En el espacio y en continua evolución en el tiempo, cada dron, como agente inteligente, debe ajustar su propia estrategia de acuerdo con ciertos criterios según la situación cambiante.
Por lo tanto, después de analizar completamente el proceso de evolución del enfrentamiento enjambre de drones, On A partir de las características y connotaciones de los drones, entendemos el mecanismo de evolución de los enjambres de UAV contra procesos dinámicos no lineales y utilizamos la dinámica de sistemas y la teoría de sistemas complejos para establecer una arquitectura de topología de red para la interacción de varios factores y la transmisión de información, lo cual es beneficioso. al control de vehículos aéreos no tripulados Análisis cuantitativo y cualitativo del proceso de enfrentamiento de clusters de máquinas.
UAV comportamiento autónomo adaptativo de confrontación en la toma de decisiones. En el enfrentamiento enjambre, un único UAV es el iniciador y ejecutor de acciones directas. Un único UAV interactúa e influye constantemente entre sí con el entorno, lo que provoca la evolución continua del proceso de enfrentamiento.
Por lo tanto, la confrontación enjambre depende en última instancia de las reglas de confrontación del UAV, es decir, el UAV adopta ciertas maniobras basadas en la postura del avión enemigo, la postura del avión amigo y su propio estado de vuelo, estado de arma, estado de salud, etc. Estrategias de ataque, como atacar aviones enemigos, evitar amenazas, apoyar aviones amigos, coordinación táctica, etc., para maximizar el daño al enemigo, revertir la situación del enemigo en la mayor medida, alterar las intenciones del enemigo en la mayor medida, y minimizar nuestras propias pérdidas, para maximizar los beneficios integrales. Maximizar los beneficios integrales en términos de maximizar las muertes del enemigo, maximizar la postura del enemigo, maximizar las intenciones del enemigo y minimizar las pérdidas propias.