【技術實現(xiàn)步驟摘要】
本申請屬于探測資源籌劃，更具體地，涉及一種交互式的態(tài)勢探測資源感知和籌劃方法及系統(tǒng)。
技術介紹
1、在無人機或無人艇等無人平臺集群執(zhí)行探測或搜救任務時，為實現(xiàn)對目標或目標群的及時發(fā)現(xiàn)和實時跟蹤，需要實時把控集群的探測資源，快速籌劃經濟可行的資源探測方案。
2、目前應用于探測資源籌劃的方法可以分為兩類。一類采用以動態(tài)規(guī)劃、啟發(fā)式搜索為代表的傳統(tǒng)算法解決對探測資源的籌劃，這一類方法需要采用特征工程的方法，首先將模型的輸入進行高階抽象，然后帶入相應的數(shù)學和算法模型求解。這一類方法具有求解迅速、結果穩(wěn)定等優(yōu)點。然而，這一類方法嚴重依賴專家經驗且往往基于統(tǒng)計學假設，從而導致該類方法推導出的方案不是最優(yōu)解，或者給出的方案有時不可行。另一類則是基于深度學習的方法，這一類方法更加智能，屬于數(shù)據(jù)驅動的“端到端”的分析方法，具備對任務、態(tài)勢的自主識別能力，多采用強化學習的方式。該類方法以規(guī)范的格式輸入任務和狀態(tài)，直接輸出調度方案。然而，這一類方法往往無法實現(xiàn)方案的人工干預，而且當面對高動態(tài)任務環(huán)境時模型處理的效率較低。與此同時，目前的方案籌劃大多僅考慮了可以接受控制的集群內部節(jié)點，忽視了集群之間的協(xié)作。
3、綜上所述，在無人協(xié)同場景下，現(xiàn)有深度學習方法對目標進行探測或搜救時，存在難以人工干預、學習效率低以及忽視集群外協(xié)作節(jié)點的缺陷，造成任務執(zhí)行的靈活性和效率較差。
技術實現(xiàn)思路
1、針對現(xiàn)有技術的缺陷，本申請的目的在于提供一種交互式的態(tài)勢探測資源感知和籌劃方法，旨在解決探測任務
2、第一方面，本申請?zhí)峁┮环N交互式的態(tài)勢探測資源感知和籌劃方法，包括：
3、實時收集和組織集群內外的探測資源；
4、獲取探測任務的態(tài)勢信息并根據(jù)所述態(tài)勢信息實時感知探測任務中探測目標的目標狀態(tài)信息；
5、根據(jù)節(jié)點狀態(tài)信息和目標狀態(tài)信息計算確定探測節(jié)點和探測目標的多種關系信息；
6、將探測任務、節(jié)點狀態(tài)信息、目標狀態(tài)信息、關系信息結合用戶輸入指令、第一協(xié)同請求作為輸入信息，將所述輸入信息輸入至多模態(tài)大模型中進行任務理解；
7、利用多模態(tài)大模型根據(jù)探測任務的任務類型調用多個不同的專業(yè)模型并行生成籌劃方案，并利用大模型控制各籌劃方案的推演和優(yōu)選。
8、可選地，利用多模態(tài)大模型根據(jù)探測任務的任務類型調用多個不同的專業(yè)模型并行生成籌劃方案，并利用大模型控制各籌劃方案的推演和優(yōu)選，包括：
9、結合所述第一協(xié)同請求與其他集群節(jié)點進行交互，并基于內部資源協(xié)調和外部資源運行和請求的原則，利用多模態(tài)大模型并行調用廣泛使用的多型動態(tài)規(guī)劃、啟發(fā)式搜索和深度強化學習專業(yè)模型，從而生成多種不同的備選籌劃方案；
10、采用提示學習的方式運用大模型，從可調度性、經濟性、可維護性以及效率性多個維度對各專業(yè)模型生成的籌劃方案進行推演，依據(jù)推演得分對方案進行排序，推薦優(yōu)選方案。
11、其中，所述第一協(xié)同請求為來自其他集群或節(jié)點的規(guī)范化探測資源的協(xié)同請求。
12、可選地，還包括：
13、通過多模態(tài)大模型輸出第二協(xié)同請求，所述第二協(xié)同請求為對可見的其他集群或節(jié)點的協(xié)同請求，所述第二協(xié)同請求供其他節(jié)點使用以實現(xiàn)資源優(yōu)化和任務協(xié)同。
14、可選地，所述節(jié)點狀態(tài)信息是對集群節(jié)點內外探測節(jié)點按照固定時間周期實時收集得到的；所述節(jié)點狀態(tài)信息包括時間位置信息、探測手段、探測范圍、性能參數(shù)以及續(xù)航里程信息。
15、可選地，根據(jù)所述態(tài)勢信息實時感知探測任務的目標狀態(tài)信息，包括：
16、按照固定時間周期實時感知探測目標的時間位置信息和多模態(tài)信息；
17、根據(jù)節(jié)點狀態(tài)信息和目標狀態(tài)信息確定探測節(jié)點和探測目標的多種關系信息，包括：
18、根據(jù)探測節(jié)點的時間位置信息和探測目標的時間位置信息，確定探測節(jié)點和探測目標的距離和探測能力匹配度。
19、可選地，將所述輸入信息輸入至多模態(tài)大模型中進行任務理解，包括：
20、將所述輸入信息輸入至多模態(tài)大模型中進行統(tǒng)一編碼，得到編碼向量；
21、利用所述多模態(tài)大模型的多層神經網絡編碼器，對所述編碼向量進行壓縮調整，得到壓縮特征；
22、基于所述壓縮特征模型分析，以實現(xiàn)多模態(tài)大模型的任務理解。
23、可選地，所述方法還包括：
24、接收用戶的第一輸入，所述第一輸入為自然語言干預任務指令；
25、將所述壓縮特征結合自然語言干預任務，實現(xiàn)所述多模態(tài)大模型的任務理解。
26、第二方面，本申請還提供一種交互式的態(tài)勢探測資源感知和籌劃系統(tǒng)，包括：
27、節(jié)點信息獲取模塊，用于獲取集群節(jié)點內外探測節(jié)點的節(jié)點狀態(tài)信息；
28、感知模塊，用于獲取探測任務的態(tài)勢信息并根據(jù)所述態(tài)勢信息實時感知探測任務中探測目標的目標狀態(tài)信息；
29、關系信息獲取模塊，用于根據(jù)節(jié)點狀態(tài)信息和目標狀態(tài)信息確定探測節(jié)點和探測目標的多種關系信息；
30、模型理解模塊，用于將探測任務、節(jié)點狀態(tài)信息、目標狀態(tài)信息、關系信息結合用戶輸入指令、第一協(xié)同請求作為輸入信息，將所述輸入信息輸入至多模態(tài)大模型中進行任務理解；
31、方案生成模塊，用于利用多模態(tài)大模型根據(jù)探測任務的任務類型調用多個不同的專業(yè)模型，基于專業(yè)模型并行生成籌劃方案，并從各所述籌劃方案中選取優(yōu)選方案。
32、第三方面，本申請?zhí)峁┮环N電子設備，包括：至少一個存儲器，用于存儲程序；至少一個處理器，用于執(zhí)行存儲器存儲的程序，當存儲器存儲的程序被執(zhí)行時，處理器用于執(zhí)行第一方面或第一方面的任一種可能的實現(xiàn)方式所描述的方法。
33、第四方面，本申請?zhí)峁┮环N計算機可讀存儲介質，計算機可讀存儲介質存儲有計算機程序，當計算機程序在處理器上運行時，使得處理器執(zhí)行第一方面或第一方面的任一種可能的實現(xiàn)方式所描述的方法。
34、第五方面，本申請?zhí)峁┮环N計算機程序產品，當計算機程序產品在處理器上運行時，使得處理器執(zhí)行第一方面或第一方面的任一種可能的實現(xiàn)方式所描述的方法。
35、可以理解的是，上述第二方面至第五方面的有益效果可以參見上述第一方面中的相關描述，在此不再贅述。
36、總體而言，通過本申請所構思的以上技術方案與現(xiàn)有技術相比，具有以下有益效果：
37、(1)本申請實施例通過實時收集和融合探測節(jié)點和目標的狀態(tài)信息，能夠快速適應環(huán)境變化，提高探測任務的靈活性。利用多模態(tài)大模型進行任務理解，能夠更準確地理解復雜的探測任務，提高任務執(zhí)行的準確性和效率。通過并行調用多個專業(yè)模型生成籌劃方案，能夠在短時間內生成多個可行方案，提高探測任務的效率。通過綜合考慮方案的可行性、經濟性以及協(xié)同請求，能夠選擇最優(yōu)方案，提高探測任務的執(zhí)行效率。
38、(2)本申請不同于傳統(tǒng)機器學習和深度學習方法，本申請的交互式方案可以充分發(fā)揮人本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種交互式的態(tài)勢探測資源感知和籌劃方法，其特征在于，包括：
2.根據(jù)權利要求1所述的態(tài)勢探測資源感知和籌劃方法，其特征在于，利用多模態(tài)大模型根據(jù)探測任務的任務類型調用多個不同的專業(yè)模型并行生成籌劃方案，并利用大模型控制各籌劃方案的推演和優(yōu)選，包括：
3.根據(jù)權利要求1所述的態(tài)勢探測資源感知和籌劃方法，其特征在于，還包括：
4.根據(jù)權利要求1所述的態(tài)勢探測資源感知和籌劃方法，其特征在于，所述節(jié)點狀態(tài)信息是對集群節(jié)點內外探測節(jié)點按照固定時間周期實時收集得到的；所述節(jié)點狀態(tài)信息包括時間位置信息、探測手段、探測范圍、性能參數(shù)以及續(xù)航里程信息。
5.根據(jù)權利要求1所述的態(tài)勢探測資源感知和籌劃方法，其特征在于，根據(jù)所述態(tài)勢信息實時感知探測任務的目標狀態(tài)信息，包括：
6.根據(jù)權利要求1所述的態(tài)勢探測資源感知和籌劃方法，其特征在于，將所述輸入信息輸入至多模態(tài)大模型中進行任務理解，包括：
7.根據(jù)權利要求6所述的態(tài)勢探測資源感知和籌劃方法，其特征在于，所述方法還包括：
8.一種交互式的態(tài)勢探測資源感知和籌劃系統(tǒng)
9.一種電子設備，其特征在于，包括：
10.一種計算機可讀存儲介質，所述計算機可讀存儲介質存儲有計算機程序，其特征在于，當所述計算機程序在處理器上運行時，使得所述處理器執(zhí)行如權利要求1-7任一所述的方法。
...【技術特征摘要】
1.一種交互式的態(tài)勢探測資源感知和籌劃方法，其特征在于，包括：
2.根據(jù)權利要求1所述的態(tài)勢探測資源感知和籌劃方法，其特征在于，利用多模態(tài)大模型根據(jù)探測任務的任務類型調用多個不同的專業(yè)模型并行生成籌劃方案，并利用大模型控制各籌劃方案的推演和優(yōu)選，包括：
3.根據(jù)權利要求1所述的態(tài)勢探測資源感知和籌劃方法，其特征在于，還包括：
4.根據(jù)權利要求1所述的態(tài)勢探測資源感知和籌劃方法，其特征在于，所述節(jié)點狀態(tài)信息是對集群節(jié)點內外探測節(jié)點按照固定時間周期實時收集得到的；所述節(jié)點狀態(tài)信息包括時間位置信息、探測手段、探測范圍、性能參數(shù)以及續(xù)航里程信息。
5.根據(jù)權利要求1所述的態(tài)勢...
【專利技術屬性】
技術研發(fā)人員：王朝陽，涂一田，劉顥，葛順，李琳，劉洋，周洋，
申請(專利權)人：中國船舶集團有限公司第七〇九研究所，
類型：發(fā)明
國別省市：
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