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由感知到动作决策一体化的类脑导航技术研究现状与未来发展 总被引:1,自引:0,他引:1
随着脑与神经科学以及人工智能技术的持续发展,昆虫和哺乳动物大脑导航机理启发下的感知/认知/路径规划/动作决策一体化类脑导航技术得到了较大发展,可以实现由原始感知信息输入到导航动作决策的直接输出,呈现出接近动物端到端面向目标导航的智能行为,具有提高密集型无人机集群导航鲁棒性、准确性、实时响应动作、自主智能性以及计算效率的潜力。阐述了昆虫和哺乳动物大脑导航机理及其互补对称关系,以及昆虫和哺乳动物大脑导航机理启发的端到端类脑导航技术内涵;论述了类脑导航技术研究进展,包括类脑环境感知、类脑空间认知、面向目标类脑导航;分析了类脑导航向智能化、神经形态系统以及群体导航发展的新趋势;最后讨论了类脑导航技术应用于无人机密集集群系统时存在的挑战。 相似文献
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Recently, unmanned aerial vehicles (UAVs) acting as relay platforms have attracted considerable attention due to the advantages of extending coverage and improving connectivity for long-range communications. Specifically, in the scenario where the access point (AP) is mobile, a UAV needs to find an efficient path to guarantee the connectivity of the relay link. Motivated by this fact, this paper proposes an optimal design for beamforming (BF) and UAV path planning. First of all, we study a dual-hop amplify-and-forward (AF) wireless relay network, in which a UAV is used as relay between a mobile AP and a fixed base station (BS). In the network, both of the AP and the BS are equipped with multiple antennas, whereas the UAV has a single antenna. Then, we obtain the output signal~to-noise ratio (SNR) of the dual-hop relay network. Based on the criterion of maximizing the output SNR, we develop an optimal design to obtain the solution of the optimal BF weight vector and the UAV heading angle. Next, we derive the closed-form outage probability (OP) expression to investigate the performance of the dual-hop relay network conveniently. Finally, computer simulations show that the proposed approach can obtain nearly optimal flying path and OP performance, indicating the effectiveness of the proposed algorithm. Furthermore, we find that increasing the antenna number at the BS or the maximal heading angle can significantly improve the performance of the considered relay network. 相似文献
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