成果介绍：
人工智能的迅猛发展，催生了无人机在军事侦察、农业植保、环境监测、灾害救援等多个领域展现出广阔的应用前景。然而，随着应用场景日趋复杂和多样，其任务执行效率低下，应用推广受阻。如何突破上述瓶颈，设计科学、高效的智能规划方法与控制技术尤为关键。针对上述问题，课题组开展科技攻关，取得了一系列的创新性成果， 具体如下：
1）提出了多策略融合的无人机航迹规划方法。针对静态障碍物众多、威胁源多样的复杂飞行环境中高效规划的技术难题，提出了基于差分进化思想的多策略融合无人机航迹规划方法，实现了飞行航迹的精确规划；针对威胁动态多变的飞行环境中紧急避障的技术难题；提出了基于知识引导的自适应动态多模态无人机航迹规划方法，实现了飞行航迹的实时规划。2）提出了多无人机网络信息传输不精确下的自适应优化方法。针对无人机在信息传输过程中存在数据丢失的技术难题，提出了基于删失回归模型的自适应优化方法，实现了无人机网络信息的高效传输；针对无人机在信息传输受干扰的技术难题，提出了基于偏差补偿策略的自适应优化方法，实现了无人机网络信息的高可靠传输。3）提出了多无人机移动传感器网络的智能优化方法。针对高干扰环境下无人机移动传感网络的信道优化问题，提出了基于模糊推理的抗干扰多信道优化方法，有效降低了高干扰下的网络信道时延，实现了多机快速组网；针对高动态背景下无人机传感网络负载的路由拓扑控制的技术难题，提出了基于多因子约束的蚁群分簇网络路由优化方法，优化了簇内和簇间的网络拓扑，有效提升了网络节点的生存时间与拓扑稳定性。
集成以上创新技术，自主研制了AI智能识别无人机，采用双目视觉加IMU融合定位，在机器人操作系统环境上搭建智能避障平台，支持航线规划，自主返航，自主避障，能够处理图片、视频、USB相机、网络摄像头等多种来源的目标检测，实现了对特定目标的智能识别和自主跟踪，通过无人机与地面控制站的实时信息智能交互和协同决策，提升了无人机追踪目标的效率和精度；在此基础上，开发出空-地协同智能控制系统，采用STM32H743飞行控制器和国产实时操作系统的飞行控制系统，定位精度达到10cm，提高了无人机-车集群系统的协同作业能力和任务执行效能；系统架构采用协同优化技术、100TOPS模块、AI识别算法与其它模块相结合的模式，整体性能优于国内外同类产品。经由院士领衔的专家组评价，在无人机智能规划与控制方面取得的创新技术达到国际先进水平。
潜在应用：
目前相关的一些技术已经和一些相关企业进行了合作,整机推广应用正在进行中。
技术优势：
基于多策略融合的无人机航迹规划方法
多无人机网络信息传输不精确下的自适应优化方法
多无人机移动传感网络的智能优化方法
知识产权：
发明专利：基于模糊推理的多无人机传感网络多信道时延优化方法（专利号：ZL202211094192.8）
发明专利：基于全局最优头脑风暴算法的无人机三维路径设计方法（专利号：ZL201910328414.X）
发明专利：一种无人机静态航迹规划方法和装置（专利号：ZL202010987540.9）
合作模式：
知识产权许可、转让、作价入股等方式
