[发明专利]无人机的应对策略生成方法和系统

说明书

本发明提供了无人机的应对策略生成方法和系统，通过获取无人机的第一运动状态参数，将第一运动状态参数进行预处理，得到第二运动状态参数；将第二运动状态参数通过规则库和应对策略库进行匹配；如果匹配成功，则得到第一行动意图和对应的第一应对策略；如果匹配不成功，则将第二运动状态参数通过人工神经网络进行计算，得到第二行动意图和对应的第二应对策略；执行第一应对策略或第二应对策略，并将执行信息反馈到无人机的运动状态中，可以使专家系统逻辑推理能力强及人工神经网络鲁棒性好，并得到高效可靠的行动意图和应对策略。

技术领域

本发明涉及无人机技术领域，尤其是涉及无人机的应对策略生成方法和系统。

背景技术

无人机是未来作战中的新型空中力量之一，无人机运动自由度相当高，运动轨迹复杂，运动参数繁复冗杂。传统的专家系统容错能力差、学习能力弱，不能准确识别无人机运动意图并做出高效应对决策。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供无人机的应对策略生成方法和系统，可以使专家系统逻辑推理能力强及人工神经网络鲁棒性好，并得到高效可靠的行动意图和应对策略。

第一方面，本发明实施例提供了无人机的应对策略生成方法，所述方法包括：

获取所述无人机的第一运动状态参数，将所述第一运动状态参数进行预处理，得到第二运动状态参数；

将所述第二运动状态参数通过规则库和应对策略库进行匹配；

如果匹配成功，则得到第一行动意图和对应的第一应对策略；

如果匹配不成功，则将所述第二运动状态参数通过人工神经网络进行计算，得到第二行动意图和对应的第二应对策略；

执行所述第一应对策略或所述第二应对策略，并将执行信息反馈到所述无人机的运动状态中。

结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第一种可能的实施方式，其中，所述将所述第二运动状态参数通过规则库和应对策略库进行匹配包括：

根据所述规则库识别所述第二运动状态参数对应的所述第一行动意图；

根据所述第一行动意图调用所述应对策略库中对应的所述第一应对策略。

结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第二种可能的实施方式，其中，所述方法还包括：

将所述第二运动状态参数、所述第一行动意图和对应的所述第一应对策略构成样本数据；

对所述样本数据进行训练，得到神经网络结构和权值。

结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第三种可能的实施方式，其中，所述将所述第一运动状态参数进行预处理，得到第二运动状态参数包括：

将所述第一运动状态参数进行筛选、坏数据处理和数据标准化，得到所述第二运动状态参数。

结合第一方面的第二种可能的实施方式，本发明实施例提供了第一方面的第四种可能的实施方式，其中，所述方法还包括：

更新所述样本数据，对更新的样本数据进行训练。

第二方面，本发明实施例还提供无人机的应对策略生成系统，所述系统包括：无人机运动状态感知模块、协调调度模块、专家系统、人工神经网络推理模块和效应器；

所述无人机运动状态感知模块，用于获取所述无人机的第一运动状态参数，将所述第一运动状态参数进行预处理，得到第二运动状态参数；

所述协调调度模块，用于调用所述专家系统，在所述第二运动状态参数与所述专家系统中的规则库和应对策略库匹配不成功的情况下，调用所述人工神经网络推理模块；