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关键词： Reinforcement learning  

摘要： Traditional optimization methods struggle with efficiency, while reinforcement learning approaches often yield low solution quality and high training costs. In response, this paper proposes an attention mechanism-based reinforcement learning method. A dynamic attention strategy network with multi-information fusion is designed to improve solution quality. A visibility-graph approach is employed to simplify threat zone constraints and speed up convergence, and a decoding sequence reordering mechanism is introduced for further performance optimization of the solution. The simulation results show that the method generates high-quality solutions within milliseconds, achieving total rewards that approach or even surpass those obtained by traditional solvers such as Ortools and PyVRP within several seconds to hundreds of seconds. The training efficiency is enhanced significantly, with the training time per epoch reducing from several hours to about 30 minutes. © 2026, Acta Simulata Systematica Sinica. All rights reserved.

关键词： 大豆玉米带状复合种植   作物分类   无人机   多光谱影像   遥感技术   机器学习  

摘要： 针对大豆玉米带状复合种植模式下的作物分类问题,提出了基于无人机多光谱遥感数据的高精度分类方法。采用大疆经纬M100无人机搭载Micasense RedEdge多光谱相机获取试验区遥感影像,并计算植被指数与纹理信息,以构建分类特征集。通过最佳指数因子(OIF)、变异系数与相对差异系数、ReliefF-Pearson方法分别筛选最优波段特征、植被指数特征与纹理特征,并采用随机森林(RF)与支持向量机(SVM)两种机器学习算法构建作物分类模型。试验结果表明:仅基于波段特征的分类模型易受“椒盐效应”影响,分类精度较低;加入植被指数后,分类精度显著提高,NDVI、DVI、RVI等指数对作物分类贡献较大;进一步引入纹理特征可提升大豆与玉米的分类精度,但可能降低非作物类别的识别准确率。综合评估分类效果,SVM分类器在多特征组合下表现最佳,总体分类精度达到99.45%,Kappa系数达99.04%,优于RF分类器。基于高分辨率无人机多光谱遥感数据,融合植被指数与纹理特征,可有效提升作物分类精度,为带状复合种植模式下的作物精细化监测提供科学依据。

关键词： 细胞型脉冲神经P系统   航迹规划   多无人机   灰狼优化算法  

摘要： 针对复杂三维环境下多无人机无法在可接受的精度和时间范围内估计飞行轨迹的问题,将膜系统与灰狼优化算法相结合,提出一种融入细胞型脉冲神经P系统结合灰狼优化的多无人机航迹规划算法(CSP-GWO)。依赖膜系统架构模拟多无人机并行工作场景,依赖并行性功能模拟灰狼优化器社会层次结构和行为;在灰狼优化器中引入新型分层运算符的模糊变体,用来模拟算法狩猎过程以增强算法探索性,保证收敛速度;在IEEE CEC基准函数上进行了测试,验证了所提算法的择优性和鲁棒性。CSP-GWO分别在3个不同规模的无人机数量中规划了一条更可行、更稳定的轨道路径,在确保航迹代价最小的同时,具有更短的仿真时间,验证了其在多无人机航迹规划问题中的有效性。

关键词： 蜣螂算法   主动并行双边搜索   自然衰减种群优化法   选择边界收敛策略  

摘要： 针对蜣螂算法在无人机航迹规划中存在的种群多样性匮乏、收敛迟缓和全局探索力不足等问题,提出了一种融合多策略的更优蜣螂优化算法(BDBO).该算法将动态学习的佳点集初始化、基于时间选择的主动并行双边搜索、自然衰减种群机制及融合Sigmoid的边界收敛策略嵌入航迹规划全过程:在全局阶段迅速扩大可行航迹空间,在局部阶段精细调整航迹最优点,从而同步提升收敛速度与求解精度.以航迹长度、飞行安全、平滑度及高度代价的加权和为目标函数,在CEC2017及三维山地环境进行验证.结果表明:BDBO所得航迹的适应度值较对比的四种算法平均降低19.47%、25.51%、20.85%和3.97%,充分证明了BDBO在无人机三维航迹规划中的有效性与优越性.

关键词： 无人机   周自翔   中国海警局  

摘要： 周自翔长沙航空职业技术学院定向培养警士无人机应用技术专业2022届毕业生,2021年入伍,现为中国海警局执法员,中士警衔,荣立个人二等功1次,2024年全国装备维修职业技能大赛无人机装调检修工赛项银奖获得者。

关键词： 无人机   无人船测量   LiDAR   库容曲线   DEM   信息化  

摘要： 针对水库库容因长期淤积与人为侵占衰减问题,文章提出一种空地水一体化测量方法,以实现库容曲线的精准更新。该方法采用无人机激光雷达获取陆上地形,无人船测深系统采集水下数据,通过多源数据融合构建水陆一体化的数字高程模型(DEM),进而基于DEM方格网法与等高线法计算库容。在山东某水库的实例应用中,成功获取了高精度的现势库容曲线,清晰揭示了与历史曲线相比的特征库容变化量,从而为水库的安全运行评估、淤积动态诊断及兴利调度方案优化提供了核心基础数据。

关键词： 烟草   无人机平台   收放装置   锯片式打顶装置  

摘要： 针对现有烟草打顶装置大多是以自走式作业平台为载体,而以无人机为作业平台的烟草打顶装置研究较为缺失的现状,基于无人机载荷平台设计了一种主要由菱形收放装置和打顶锯片组合的烟草打顶试验台。为验证菱形收放机构的工作性能与受力情况,对其结构尺寸进行了分析,采用ADAMS仿真软件对各关键运动构件进行动力学仿真试验与分析,得出各关键节点处受力值,验证了其结构设计的可行性;为表达锯片切割力学特性和检验其自身固有模态特征,利用图解解析方法和ANSYS Workbench有限元分析软件对其进行了剪切力学解析和模态分析,得出锯齿切断烟顶植株剪切力和锯片自身固有频率能够满足实际打顶作业要求。以无人机飞行速度为0.8 m/s、烟草打顶锯片转速为1500 r/min进行打顶试验,结果表明:打顶率在98.3%以上、烟草茎秆切割面平整度在97.2%以上、烟叶损伤率在3.2%以下,打顶性能良好,可满足实际生产需求。该装置可为后续基于无人机的烟草打顶装置关键技术研究提供参考。

关键词： 低空交通   多无人机   冲突消解   路径规划   动态风险地图  

摘要： 针对低空经济发展过程中无人机在城市复杂环境运行时面临的安全性、经济损失、社会影响及运行效率等挑战,提出了一种融合风险规避与组合策略的多无人机协同路径规划方法。首先,基于真实城市环境构建三维栅格地图,融合多源风险信息,建立了风险评估与动态风险地图模型;其次,针对单架无人机,基于动态风险地图改进路径规划算法,引导无人机主动规避高风险区域,实现了路径总风险与长度的协同最小化;再次,针对多无人机间的冲突问题,综合考虑冲突风险、路径长度、路径风险和剩余路程比等指标,构建无人机优先级计算模型,并制定组合冲突消解策略,实现了多无人机协同路径规划。试验结果表明:所提改进算法相较于Dijkstra算法、蚁群优化算法和粒子群优化算法,路径风险分别降低了6.59%、25.94%和20.24%,路径长度分别减少了9.80%、11.94%和9.54%;在多无人机协同规划中,所设计的组合冲突消解策略针对5、10、15架无人机不同规模场景,其计算耗时较路径重规划策略分别降低了24.56%、27.42%和36.42%,任务耗时较起点等待策略分别减少了2.83%、3.29%和4.09%。该方法可高效解决无人机间的冲突,最终生成兼具安全性与经济性的协同飞行路径。

关键词： 低空物流   无人机枢纽-骑手联合配送模式   Logit模型   临界运距   蒙特卡洛模拟   城市即时配送  

摘要： 针对城市即时配送中传统骑手直送模式的运力瓶颈以及无人机直接配送在高密度城市环境中面临的挑战,提出了无人机枢纽-骑手联合配送模式;采用了“骑手前端取货-无人机枢纽间运输-骑手末端配送”的三段式流程,并衍生出5种拓展模式;基于Logit模型构建了包含经济性和时效性双重属性的分担率模型,推导了新模式与既有模式效用均衡时的临界运距计算公式,评估了竞争力边界;采用蒙特卡洛模拟、基于旅行商问题的数值试验及排队论模型对枢纽间距离期望值、顺路系数及枢纽成本等关键参数进行估算;构建了符合中国城市即时配送特征的基准场景,并通过敏感性分析探究了路网条件、枢纽位置等因素对配送模式竞争力的影响。结果表明:基准场景下联合配送模式的临界运距为3.88 km,处于骑手直送模式主要服务范围内;当枢纽与供需点距离位于2.57~4.32 km且配送距离在5.17~9.49 km时,因无人机续航限制需中转,导致优势区间不连续分布;5种拓展模式的临界运距介于1.57~3.88 km,呈现差异化竞争特征,其中,需求端自提模式临界运距最低(1.57 km),适用于用户自提场景,而端到端直配和全程自主配送模式次低,但均需供给端自配枢纽,且全程自主配送模式需较高自动化水平;在多订单场景下,联合配送模式对时间敏感型货物在更广泛的距离区间内保持竞争优势。所提方法为解决无人机在城市配送中的适应性问题提供了新思路,可为无人机配送网络规划、枢纽选址布局和低空经济政策制定提供定量分析工具。

关键词： 技术媒介   话语制度   无人机治理   全球传播权力  

摘要： 民用无人机技术的跨域性、双重用途与数据能力使其物质特征嵌入了风险叙事与规范话语的生成,并在制度化进程中展现能动性。中美民用无人机治理的话语冲突和制度演进与全球秩序变迁紧密关联,需要通过构建“技术—话语—制度”的动态分析模型,揭示技术经由话语建构影响制度形态的路径。中美民用无人机治理冲突的本质是技术定义权与制度正当性的话语争夺,是技术属性、制度安排与话语权力的深度耦合。话语合法性与地缘政治互为表里,既是支配工具,亦为包容性治理提供了可能。