利用多无人机系统进行目标监测和跟踪

       在执行野火救援任务时，消防员需要预测火灾的规模、传播速度等，以生成救援方案。可通过多无人机携带的传感器全方位估计火灾状态，但无人机集群尚不能在有限时间内推测火灾位置和蔓延态势。为此，研究人员提出了一个预测框架，可使无人机实时预测火势传播状态。该框架下，无人机可利用自适应扩展卡尔曼滤波器预测每个火点的测量协方差，并获得火点位置分布；然后通过求解旅行商问题生成无人机路径图，在到达新的节点后，无人机根据观测火点状态，计算实际与预测的残差比；最后将残差比作为误差界限代入新的扩展卡尔曼滤波器，进行下一阶段预测。实验结果表明，相比最先进的基于模型和强化学习的方法，所提框架的跟踪误差分别减少7.5倍和9.0倍。