無人機(jī)集群能量管理技術(shù)課題申報(bào)書一、封面內(nèi)容

無人機(jī)集群能量管理技術(shù)課題申報(bào)書

申請(qǐng)人姓名及聯(lián)系方式：張明，zhangming@

所屬單位：中國(guó)科學(xué)院自動(dòng)化研究所

申報(bào)日期：2023年10月26日

項(xiàng)目類別：應(yīng)用研究

二．項(xiàng)目摘要

本項(xiàng)目聚焦于無人機(jī)集群（UAVSwarm）的能量管理技術(shù)，旨在解決大規(guī)模無人機(jī)協(xié)同任務(wù)中能量消耗不均、續(xù)航能力受限及任務(wù)效率低下等關(guān)鍵問題。當(dāng)前，無人機(jī)集群在軍事偵察、民用物流、環(huán)境監(jiān)測(cè)等領(lǐng)域展現(xiàn)出巨大潛力，但其能量管理尚未形成系統(tǒng)化解決方案，制約了集群性能的充分發(fā)揮。項(xiàng)目核心目標(biāo)是通過開發(fā)智能化的能量分配策略、動(dòng)態(tài)充電調(diào)度算法和能量回收機(jī)制，實(shí)現(xiàn)無人機(jī)集群在長(zhǎng)時(shí)間、高強(qiáng)度任務(wù)環(huán)境下的能量?jī)?yōu)化配置。研究方法將結(jié)合強(qiáng)化學(xué)習(xí)、博弈論和多目標(biāo)優(yōu)化理論，構(gòu)建能量管理模型，并設(shè)計(jì)分布式控制算法以適應(yīng)集群的動(dòng)態(tài)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)。具體研究?jī)?nèi)容包括：1）建立無人機(jī)能量消耗與任務(wù)負(fù)載的關(guān)聯(lián)模型，分析能量瓶頸；2）設(shè)計(jì)基于任務(wù)優(yōu)先級(jí)的能量分配機(jī)制，確保關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)優(yōu)先供能；3）研發(fā)無人機(jī)與地面充電站協(xié)同的能量補(bǔ)給方案，提升集群整體續(xù)航能力；4）探索利用振動(dòng)、太陽(yáng)能等環(huán)境能量進(jìn)行補(bǔ)充的技術(shù)路徑。預(yù)期成果包括一套完整的無人機(jī)集群能量管理算法原型系統(tǒng)，以及系列理論分析報(bào)告。該技術(shù)將顯著提升無人機(jī)集群的持久作戰(zhàn)與作業(yè)能力，為智能無人系統(tǒng)的高效應(yīng)用提供關(guān)鍵技術(shù)支撐，推動(dòng)相關(guān)領(lǐng)域的技術(shù)迭代與產(chǎn)業(yè)升級(jí)。

三.項(xiàng)目背景與研究意義

無人機(jī)集群（UAVSwarm）技術(shù)作為與航空技術(shù)交叉領(lǐng)域的前沿方向，近年來獲得了快速發(fā)展與廣泛關(guān)注。其通過多架無人機(jī)的高度協(xié)同，能夠執(zhí)行傳統(tǒng)單架無人機(jī)難以完成的復(fù)雜任務(wù)，展現(xiàn)出在軍事偵察、災(zāi)難救援、環(huán)境監(jiān)測(cè)、精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)、城市物流等領(lǐng)域的巨大應(yīng)用潛力。隨著物聯(lián)網(wǎng)、5G通信以及邊緣計(jì)算技術(shù)的成熟，無人機(jī)集群的規(guī)模、復(fù)雜度和應(yīng)用場(chǎng)景日益擴(kuò)大，對(duì)集群的能量管理提出了前所未有的挑戰(zhàn)。

當(dāng)前，無人機(jī)集群能量管理領(lǐng)域的研究尚處于初級(jí)階段，存在諸多亟待解決的問題。首先，能量消耗的不均衡性顯著。在集群協(xié)同任務(wù)中，不同無人機(jī)承擔(dān)的任務(wù)類型、飛行路徑、負(fù)載情況各不相同，導(dǎo)致能量消耗速率差異巨大。若采用統(tǒng)一的能量管理策略，則可能導(dǎo)致部分無人機(jī)因能量過早耗盡而任務(wù)中斷，而另一些無人機(jī)則能量冗余，整體集群效能無法最大化。其次，充電補(bǔ)給效率低下。大規(guī)模無人機(jī)集群的充電需求對(duì)地面基礎(chǔ)設(shè)施和人力管理提出了極高要求。傳統(tǒng)的集中式充電模式存在充電時(shí)間窗口沖突、運(yùn)輸效率低、充電資源分配不均等問題，嚴(yán)重制約了集群的連續(xù)作戰(zhàn)與作業(yè)能力。此外，能量回收技術(shù)的應(yīng)用尚未普及。目前主流無人機(jī)主要依靠電池供能，能量利用率低，且電池壽命有限。雖然部分研究開始探索利用降落傘回收的空中拋投能量或太陽(yáng)能板進(jìn)行能量補(bǔ)給，但技術(shù)成熟度和效率仍有較大提升空間。再者，能量管理決策的智能化程度不足?，F(xiàn)有的能量管理方案多基于預(yù)設(shè)規(guī)則或靜態(tài)優(yōu)化，難以適應(yīng)動(dòng)態(tài)變化的環(huán)境與任務(wù)需求。例如，在軍事對(duì)抗場(chǎng)景下，任務(wù)目標(biāo)、威脅環(huán)境瞬息萬變，需要能量管理系統(tǒng)能夠?qū)崟r(shí)、自主地調(diào)整能量分配策略，確保集群關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)始終具備充足的能量?jī)?chǔ)備。最后，能量管理與集群控制、任務(wù)規(guī)劃的解耦嚴(yán)重?，F(xiàn)有研究往往將兩者視為獨(dú)立模塊，缺乏系統(tǒng)性的整合與協(xié)同優(yōu)化，導(dǎo)致整體性能受限。這些問題的存在，不僅限制了無人機(jī)集群在實(shí)際應(yīng)用中的效能發(fā)揮，也阻礙了相關(guān)技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展與成熟。

因此，開展無人機(jī)集群能量管理技術(shù)的深入研究具有極強(qiáng)的必要性與緊迫性。首先，解決能量消耗不均衡問題，是實(shí)現(xiàn)大規(guī)模無人機(jī)集群高效協(xié)同的基礎(chǔ)。通過科學(xué)的能量管理，可以延長(zhǎng)集群整體任務(wù)時(shí)間，提高資源利用效率，確保關(guān)鍵任務(wù)的順利完成。其次，優(yōu)化充電補(bǔ)給流程，對(duì)于提升無人機(jī)集群的持續(xù)作戰(zhàn)能力至關(guān)重要。特別是在需要長(zhǎng)時(shí)間、高強(qiáng)度作業(yè)的場(chǎng)景下，如大范圍搜索救援、長(zhǎng)期環(huán)境監(jiān)測(cè)等，高效的充電補(bǔ)給技術(shù)能夠彌補(bǔ)電池續(xù)航的天然短板。第三，能量回收技術(shù)的探索與開發(fā)，有助于突破傳統(tǒng)電池供能的局限，提高無人機(jī)集群的能量利用效率，降低運(yùn)營(yíng)成本，并減少對(duì)環(huán)境的影響。第四，智能化能量管理決策系統(tǒng)的構(gòu)建，能夠使無人機(jī)集群在復(fù)雜動(dòng)態(tài)環(huán)境中具備更強(qiáng)的適應(yīng)性與魯棒性，提升任務(wù)執(zhí)行的靈活性與成功率。最后，實(shí)現(xiàn)能量管理與集群控制、任務(wù)規(guī)劃的深度融合，能夠打破模塊化設(shè)計(jì)的性能瓶頸，推動(dòng)無人機(jī)集群系統(tǒng)向更高級(jí)別的協(xié)同智能化方向發(fā)展。綜上所述，針對(duì)當(dāng)前無人機(jī)集群能量管理領(lǐng)域存在的突出問題，開展系統(tǒng)性的技術(shù)攻關(guān)，不僅能夠填補(bǔ)國(guó)內(nèi)外研究空白，推動(dòng)相關(guān)理論的技術(shù)進(jìn)步，更能為無人機(jī)集群的實(shí)際應(yīng)用提供強(qiáng)有力的技術(shù)支撐，具有重要的學(xué)術(shù)價(jià)值和廣闊的應(yīng)用前景。

本項(xiàng)目的研究具有顯著的社會(huì)、經(jīng)濟(jì)與學(xué)術(shù)價(jià)值。社會(huì)價(jià)值方面，無人機(jī)集群能量管理技術(shù)的突破將直接提升公共安全與應(yīng)急響應(yīng)能力。在災(zāi)難救援場(chǎng)景下，具備長(zhǎng)續(xù)航和高效能量管理的無人機(jī)集群能夠快速抵達(dá)災(zāi)區(qū)，進(jìn)行大范圍搜索、物資投送和傷員轉(zhuǎn)運(yùn)，極大縮短救援時(shí)間，挽救更多生命。在環(huán)境監(jiān)測(cè)領(lǐng)域，長(zhǎng)時(shí)續(xù)航的集群可以實(shí)現(xiàn)對(duì)重點(diǎn)區(qū)域（如森林防火、海洋污染）的持續(xù)監(jiān)控，為環(huán)境保護(hù)提供實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)支持。此外，高效能量管理還有助于降低無人機(jī)運(yùn)營(yíng)成本，提升物流配送、農(nóng)業(yè)植保等民用領(lǐng)域的經(jīng)濟(jì)效益，促進(jìn)相關(guān)產(chǎn)業(yè)的智能化升級(jí)，創(chuàng)造新的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)點(diǎn)。經(jīng)濟(jì)價(jià)值方面，本項(xiàng)目的研究成果有望形成自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的核心技術(shù)，推動(dòng)國(guó)產(chǎn)無人機(jī)產(chǎn)業(yè)鏈的升級(jí)換代，提升我國(guó)在智能無人系統(tǒng)領(lǐng)域的國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力。通過能量管理技術(shù)的優(yōu)化，可以降低無人機(jī)全生命周期的運(yùn)營(yíng)成本，提高市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力，促進(jìn)無人機(jī)產(chǎn)業(yè)的規(guī)模化應(yīng)用和商業(yè)化發(fā)展。同時(shí)，相關(guān)技術(shù)的研發(fā)也將帶動(dòng)新材料、電池技術(shù)、、通信技術(shù)等多個(gè)關(guān)聯(lián)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，形成良好的產(chǎn)業(yè)生態(tài)鏈。學(xué)術(shù)價(jià)值方面，本項(xiàng)目涉及優(yōu)化理論、控制理論、、網(wǎng)絡(luò)科學(xué)等多個(gè)學(xué)科交叉領(lǐng)域，研究過程中將產(chǎn)生一系列創(chuàng)新性的理論模型、算法方法和系統(tǒng)架構(gòu)。這些成果不僅能夠豐富和發(fā)展無人機(jī)理論體系，也為其他復(fù)雜系統(tǒng)（如多機(jī)器人系統(tǒng)、車聯(lián)網(wǎng)）的能量管理問題提供了新的研究思路和解決方案，推動(dòng)相關(guān)學(xué)科的交叉融合與理論創(chuàng)新。此外，項(xiàng)目的研究將培養(yǎng)一批掌握前沿技術(shù)的復(fù)合型人才，為我國(guó)智能無人系統(tǒng)領(lǐng)域的人才隊(duì)伍建設(shè)提供支撐。綜上所述，本項(xiàng)目的研究不僅具有重要的現(xiàn)實(shí)意義，更能為學(xué)術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界帶來深遠(yuǎn)的影響，符合國(guó)家科技創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)升級(jí)的戰(zhàn)略需求。

四.國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀

無人機(jī)集群能量管理作為智能無人系統(tǒng)領(lǐng)域的關(guān)鍵技術(shù)之一，近年來吸引了國(guó)內(nèi)外學(xué)者的廣泛關(guān)注，并取得了一系列初步研究成果?？傮w而言，國(guó)內(nèi)外研究主要集中在能量消耗建模、能量分配策略、充電調(diào)度優(yōu)化以及能量回收利用等方面，但尚未形成完善且普適性的解決方案，仍存在諸多研究空白和挑戰(zhàn)。

在能量消耗建模方面，研究者們致力于建立精確的無人機(jī)能量消耗模型，以預(yù)測(cè)不同飛行狀態(tài)（如巡航、懸停、機(jī)動(dòng)）和負(fù)載條件下的能量消耗速率。早期研究多基于經(jīng)驗(yàn)公式或簡(jiǎn)化的物理模型，難以準(zhǔn)確反映實(shí)際飛行中的復(fù)雜因素。隨后，隨著數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法的興起，基于機(jī)器學(xué)習(xí)或數(shù)據(jù)挖掘的能量消耗預(yù)測(cè)模型逐漸受到關(guān)注。例如，有研究利用歷史飛行數(shù)據(jù)訓(xùn)練回歸模型，預(yù)測(cè)特定任務(wù)場(chǎng)景下的能量消耗。國(guó)內(nèi)部分研究機(jī)構(gòu)也針對(duì)國(guó)產(chǎn)無人機(jī)的特性，開發(fā)了相應(yīng)的能量消耗估算方法。然而，現(xiàn)有模型在精度、適應(yīng)性和實(shí)時(shí)性方面仍有不足。首先，模型往往針對(duì)特定類型的無人機(jī)或有限的任務(wù)場(chǎng)景進(jìn)行標(biāo)定，難以直接應(yīng)用于異構(gòu)無人機(jī)集群或大規(guī)模、長(zhǎng)時(shí)間、高動(dòng)態(tài)的任務(wù)環(huán)境。其次，飛行中的風(fēng)場(chǎng)變化、電池老化效應(yīng)、任務(wù)負(fù)載突變等隨機(jī)因素，給模型的精確預(yù)測(cè)帶來了很大困難。此外，如何實(shí)時(shí)、高效地更新模型參數(shù)以適應(yīng)環(huán)境變化，也是當(dāng)前研究面臨的問題。在能量分配策略方面，研究者們探索了多種能量管理機(jī)制，旨在實(shí)現(xiàn)集群整體能量利用效率的最大化或關(guān)鍵任務(wù)的優(yōu)先保障。常見的策略包括基于任務(wù)優(yōu)先級(jí)的分配、基于能量狀態(tài)的均衡分配以及基于預(yù)測(cè)的智能分配等。例如，有研究提出了一種基于層次決策的分配算法，首先根據(jù)任務(wù)重要性進(jìn)行分類，然后在同類任務(wù)中實(shí)現(xiàn)能量均衡。國(guó)外一些研究則嘗試?yán)脧?qiáng)化學(xué)習(xí)等方法，讓無人機(jī)集群在任務(wù)執(zhí)行過程中自主學(xué)習(xí)最優(yōu)的能量分配策略。國(guó)內(nèi)也有學(xué)者提出了考慮通信能耗的能量分配模型，以及基于博弈論的多無人機(jī)協(xié)同能量管理方法。這些研究為解決能量不均衡問題提供了有益的思路。但現(xiàn)有策略大多假設(shè)無人機(jī)具備全局信息或采用集中式?jīng)Q策，這在實(shí)際大規(guī)模集群中難以實(shí)現(xiàn)。此外，如何在高動(dòng)態(tài)、強(qiáng)對(duì)抗環(huán)境下，保證能量分配策略的魯棒性和實(shí)時(shí)性，以及如何綜合考慮能量效率、任務(wù)完成度、通信開銷等多重目標(biāo)，仍是亟待解決的問題。在充電調(diào)度優(yōu)化方面，研究者們主要關(guān)注如何提高充電效率，減少充電等待時(shí)間和資源占用。常見的優(yōu)化目標(biāo)包括最小化總充電時(shí)間、最大化充電站利用率或最小化充電過程中的能量損耗。數(shù)學(xué)規(guī)劃方法，如線性規(guī)劃、整數(shù)規(guī)劃、動(dòng)態(tài)規(guī)劃等，被廣泛應(yīng)用于充電調(diào)度問題的求解。例如，有研究提出了基于多目標(biāo)優(yōu)化的充電調(diào)度模型，考慮了充電樁容量限制、無人機(jī)到達(dá)時(shí)間隨機(jī)性等因素。近年來，啟發(fā)式算法和元啟發(fā)式算法（如遺傳算法、粒子群算法）也因其較好的全局搜索能力而得到應(yīng)用。國(guó)內(nèi)部分研究還關(guān)注了無人機(jī)與地面充電站、甚至其他無人機(jī)的協(xié)同充電問題，探索了空中加油、多級(jí)充電等創(chuàng)新模式。盡管如此，現(xiàn)有研究大多集中在靜態(tài)或半動(dòng)態(tài)場(chǎng)景，對(duì)于大規(guī)模、高密度集群的動(dòng)態(tài)充電調(diào)度問題，如何保證調(diào)度算法的效率和集群的靈活性，仍是一個(gè)巨大的挑戰(zhàn)。此外，充電過程中的安全性和防碰撞問題，以及如何將充電調(diào)度與任務(wù)規(guī)劃進(jìn)行深度融合，也是當(dāng)前研究的熱點(diǎn)。在能量回收利用方面，研究重點(diǎn)在于探索如何從無人機(jī)飛行過程中回收部分能量以補(bǔ)充電池。常見的能量回收方式包括利用降落傘回收的空中拋投能量、利用太陽(yáng)能板進(jìn)行能量補(bǔ)給、以及利用翼面升力或振動(dòng)進(jìn)行能量收集等。國(guó)外一些研究機(jī)構(gòu)在微型無人機(jī)能量回收方面進(jìn)行了初步探索，例如設(shè)計(jì)了可展開的太陽(yáng)能帆板或利用降落傘減速時(shí)回收部分能量。國(guó)內(nèi)也有學(xué)者提出過基于柔性太陽(yáng)能材料的無人機(jī)能量收集方案，以及利用振動(dòng)能量轉(zhuǎn)化的微型發(fā)電裝置。然而，這些能量回收技術(shù)目前仍處于實(shí)驗(yàn)室研究階段，能量回收效率普遍較低，技術(shù)成熟度和可靠性仍有很大提升空間。如何將能量回收技術(shù)高效、可靠地集成到實(shí)際無人機(jī)平臺(tái)，并形成可規(guī)模化應(yīng)用的能量回收系統(tǒng)，是當(dāng)前面臨的主要瓶頸。此外，能量回收過程對(duì)無人機(jī)飛行性能和結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)的影響，以及如何優(yōu)化能量回收與任務(wù)執(zhí)行的協(xié)同，也是需要深入研究的問題。

綜合來看，國(guó)內(nèi)外在無人機(jī)集群能量管理領(lǐng)域的研究已取得了一定進(jìn)展，但尚未形成系統(tǒng)化、普適性的解決方案。主要的研究空白和尚未解決的問題包括：1）缺乏適用于大規(guī)模、異構(gòu)、高動(dòng)態(tài)無人機(jī)集群的精確且實(shí)時(shí)的能量消耗建模方法，尤其是在復(fù)雜環(huán)境（如強(qiáng)風(fēng)、電磁干擾）下的模型泛化能力不足；2）現(xiàn)有能量分配策略大多假設(shè)理想化的信息環(huán)境或采用集中式?jīng)Q策，難以適應(yīng)實(shí)際大規(guī)模集群的分布式、動(dòng)態(tài)協(xié)同需求，且在多目標(biāo)優(yōu)化（如效率、均衡性、魯棒性）方面仍存在不足；3）針對(duì)大規(guī)模、高密度集群的動(dòng)態(tài)充電調(diào)度問題，高效的分布式充電管理算法和智能充電站網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化設(shè)計(jì)仍缺乏突破；4）能量回收技術(shù)尚處于早期研究階段，能量回收效率低、技術(shù)成熟度和集成難度大，難以滿足實(shí)際應(yīng)用需求；5）能量管理與集群控制、任務(wù)規(guī)劃、通信網(wǎng)絡(luò)等系統(tǒng)的深度融合機(jī)制尚未建立，缺乏一體化的設(shè)計(jì)框架和協(xié)同優(yōu)化方法；6）缺乏針對(duì)無人機(jī)集群能量管理技術(shù)的系統(tǒng)性性能評(píng)估體系和標(biāo)準(zhǔn)化測(cè)試方法。這些研究空白表明，無人機(jī)集群能量管理技術(shù)仍面臨諸多挑戰(zhàn)，需要理論、算法、系統(tǒng)、應(yīng)用等多方面的深入研究和協(xié)同創(chuàng)新。

五.研究目標(biāo)與內(nèi)容

本項(xiàng)目旨在攻克無人機(jī)集群能量管理中的關(guān)鍵難題，提升集群的持久作戰(zhàn)與作業(yè)能力，推動(dòng)相關(guān)技術(shù)的理論創(chuàng)新與應(yīng)用發(fā)展。研究目標(biāo)與內(nèi)容具體闡述如下：

1.研究目標(biāo)

本項(xiàng)目的總體研究目標(biāo)是：構(gòu)建一套基于與優(yōu)化理論的無人機(jī)集群智能能量管理理論與方法體系，開發(fā)相應(yīng)的算法原型與仿真驗(yàn)證平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)對(duì)無人機(jī)集群能量消耗的精準(zhǔn)預(yù)測(cè)、能量資源的優(yōu)化配置與高效回收，最終顯著提升大規(guī)模無人機(jī)集群在復(fù)雜動(dòng)態(tài)任務(wù)環(huán)境下的續(xù)航能力、任務(wù)完成度和系統(tǒng)魯棒性。

具體研究目標(biāo)包括：

（1）目標(biāo)是開發(fā)一套精確、高效、適用于大規(guī)模、異構(gòu)無人機(jī)集群的能量消耗預(yù)測(cè)模型。該模型能夠綜合考慮無人機(jī)類型、飛行狀態(tài)、負(fù)載情況、環(huán)境因素（如風(fēng)速、氣溫）以及電池老化狀態(tài)等多種變量，實(shí)現(xiàn)對(duì)能量消耗的實(shí)時(shí)、動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)，為能量分配和充電調(diào)度提供可靠依據(jù)。

（2）目標(biāo)是設(shè)計(jì)一套分布式、自適應(yīng)的無人機(jī)集群能量分配算法。該算法能夠在不依賴全局信息或中心節(jié)點(diǎn)的條件下，利用局部信息實(shí)現(xiàn)能量的動(dòng)態(tài)、公平且高效分配，優(yōu)先保障關(guān)鍵任務(wù)和重要節(jié)點(diǎn)的能量需求，同時(shí)考慮能量回收的可能性，以延長(zhǎng)集群整體任務(wù)時(shí)間。

（3）目標(biāo)是構(gòu)建一個(gè)智能化的無人機(jī)集群充電調(diào)度與補(bǔ)給系統(tǒng)。該系統(tǒng)能夠綜合考慮充電站資源、無人機(jī)集群的動(dòng)態(tài)分布與任務(wù)需求、飛行路徑規(guī)劃以及能量回收等多種因素，制定最優(yōu)的充電計(jì)劃，最小化集群的總體充電等待時(shí)間與資源消耗，并具備應(yīng)對(duì)突發(fā)狀況（如充電站故障、無人機(jī)故障）的魯棒性。

（4）目標(biāo)是探索并初步驗(yàn)證多種能量回收技術(shù)的可行性方案。研究利用飛行過程中的動(dòng)能回收、振動(dòng)能量收集、環(huán)境能量（如太陽(yáng)能）收集等技術(shù)的潛力，設(shè)計(jì)相應(yīng)的能量收集裝置原型或控制策略，評(píng)估其在實(shí)際應(yīng)用中的效率與可行性，為提升無人機(jī)集群的能量自給自足能力提供技術(shù)儲(chǔ)備。

（5）目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)能量管理與集群控制、任務(wù)規(guī)劃、通信網(wǎng)絡(luò)的深度融合。研究能量管理需求對(duì)其他系統(tǒng)模塊的影響，以及如何通過協(xié)同優(yōu)化提升整體系統(tǒng)性能，建立一體化的設(shè)計(jì)框架和協(xié)同決策機(jī)制。

（6）目標(biāo)是構(gòu)建一套科學(xué)、全面的無人機(jī)集群能量管理性能評(píng)估體系。通過仿真實(shí)驗(yàn)和（若條件允許的）半物理實(shí)驗(yàn)，對(duì)所提出的理論、算法和系統(tǒng)進(jìn)行性能驗(yàn)證，量化評(píng)估其在不同場(chǎng)景下的能量效率、任務(wù)完成度、魯棒性等指標(biāo)，為相關(guān)技術(shù)的應(yīng)用提供參考。

2.研究?jī)?nèi)容

基于上述研究目標(biāo)，本項(xiàng)目將圍繞以下幾個(gè)核心方面展開深入研究：

（1）大規(guī)模無人機(jī)集群能量消耗機(jī)理與精確建模研究

***具體研究問題：**如何建立能夠精確反映大規(guī)模、異構(gòu)無人機(jī)集群在復(fù)雜動(dòng)態(tài)環(huán)境（包括風(fēng)場(chǎng)變化、電磁干擾、任務(wù)負(fù)載突變）下的能量消耗機(jī)理模型？如何利用有限的數(shù)據(jù)高效訓(xùn)練和更新模型，使其具備良好的實(shí)時(shí)性和泛化能力？

***研究假設(shè)：**無人機(jī)集群的能量消耗不僅與個(gè)體飛行狀態(tài)和負(fù)載有關(guān)，還受到集群密度、飛行隊(duì)形、環(huán)境交互以及電池老化效應(yīng)的顯著影響?？梢酝ㄟ^構(gòu)建基于物理機(jī)理和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的混合模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)能量消耗的精確預(yù)測(cè)。

***研究?jī)?nèi)容：**深入分析不同類型無人機(jī)的能量消耗特性，建立考慮飛行狀態(tài)、負(fù)載、風(fēng)速、氣溫、電池狀態(tài)等變量的能量消耗數(shù)學(xué)模型。研究基于傳感器數(shù)據(jù)和飛行日志的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)建模方法（如機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)），并探索模型輕量化技術(shù)以適應(yīng)邊緣計(jì)算環(huán)境。開發(fā)模型訓(xùn)練、驗(yàn)證與在線更新機(jī)制，評(píng)估模型在不同場(chǎng)景下的預(yù)測(cè)精度和實(shí)時(shí)性。

（2）分布式自適應(yīng)無人機(jī)集群能量分配策略研究

***具體研究問題：**如何設(shè)計(jì)分布式、魯棒的能量分配算法，使無人機(jī)集群能夠在信息受限的情況下，實(shí)現(xiàn)能量的動(dòng)態(tài)、公平且高效的分配？如何將能量分配與任務(wù)優(yōu)先級(jí)、飛行狀態(tài)和能量回收潛力進(jìn)行協(xié)同考慮？

***研究假設(shè)：**基于局部觀測(cè)和分布式優(yōu)化方法，無人機(jī)集群可以自主地協(xié)商和調(diào)整能量分配，實(shí)現(xiàn)集群整體效益最大化或關(guān)鍵任務(wù)優(yōu)先保障。引入博弈論或激勵(lì)措施可以促進(jìn)集群內(nèi)能量的有效流動(dòng)。

***研究?jī)?nèi)容：**研究基于一致性協(xié)議、拍賣機(jī)制、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等理論的分布式能量分配算法。設(shè)計(jì)考慮任務(wù)優(yōu)先級(jí)、能量狀態(tài)、鄰居信息等因素的能量分配規(guī)則。探索將能量回收節(jié)點(diǎn)納入分配決策框架的方法。通過仿真評(píng)估不同算法在不同集群規(guī)模、拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和任務(wù)場(chǎng)景下的性能，比較其收斂速度、穩(wěn)定性、公平性和效率。

（3）智能充電調(diào)度與補(bǔ)給機(jī)制研究

***具體研究問題：**如何構(gòu)建能夠適應(yīng)大規(guī)模無人機(jī)集群動(dòng)態(tài)變化的智能化充電調(diào)度系統(tǒng)？如何優(yōu)化充電站布局、充電策略以及無人機(jī)與充電站的交互路徑，以最小化充電等待時(shí)間和總能量消耗？如何融合多種充電模式（地面充電、空中加油等）？

***研究假設(shè)：**通過引入預(yù)測(cè)性維護(hù)、動(dòng)態(tài)路徑規(guī)劃、多目標(biāo)優(yōu)化算法和智能充電站網(wǎng)絡(luò)管理，可以顯著提升充電效率，滿足大規(guī)模集群的充電需求。分布式充電調(diào)度機(jī)制能夠提高系統(tǒng)的靈活性和容錯(cuò)性。

***研究?jī)?nèi)容：**研究基于預(yù)測(cè)的無人機(jī)到達(dá)時(shí)間模型和充電需求模型。開發(fā)考慮充電站容量、充電速率、無人機(jī)剩余能量、飛行成本等多目標(biāo)的充電調(diào)度優(yōu)化模型，并設(shè)計(jì)分布式或集中式的求解算法。研究無人機(jī)集群與充電站、甚至與其他無人機(jī)的協(xié)同充電策略（如編隊(duì)充電、能量共享）。設(shè)計(jì)智能充電站網(wǎng)絡(luò)的管理協(xié)議，實(shí)現(xiàn)對(duì)充電資源的動(dòng)態(tài)分配和高效利用。通過仿真評(píng)估不同充電調(diào)度策略對(duì)充電效率、集群任務(wù)時(shí)間和資源利用率的影響。

（4）無人機(jī)集群能量回收技術(shù)與集成研究

***具體研究問題：**針對(duì)特定類型的無人機(jī)平臺(tái)，哪些能量回收技術(shù)（如動(dòng)能回收、振動(dòng)能量收集、太陽(yáng)能收集）具有最高的應(yīng)用潛力？如何設(shè)計(jì)高效、輕便、可靠的能量收集裝置？如何將能量回收系統(tǒng)與無人機(jī)平臺(tái)、能量管理和飛行控制系統(tǒng)進(jìn)行有效集成？

***研究假設(shè)：**結(jié)合無人機(jī)平臺(tái)特性與應(yīng)用場(chǎng)景，特定形式的能量回收技術(shù)（如微型太陽(yáng)能板、利用降落傘回收的動(dòng)能轉(zhuǎn)換裝置）可以實(shí)現(xiàn)有意義的能量補(bǔ)充。通過模塊化設(shè)計(jì)和優(yōu)化控制策略，可以將能量回收系統(tǒng)與現(xiàn)有系統(tǒng)良好集成。

***研究?jī)?nèi)容：**對(duì)不同能量回收技術(shù)的原理、效率、成本、重量、可靠性進(jìn)行系統(tǒng)性分析評(píng)估。針對(duì)特定應(yīng)用場(chǎng)景（如長(zhǎng)航時(shí)偵察、物流配送），設(shè)計(jì)或改進(jìn)能量收集裝置的原型。研究能量回收系統(tǒng)的控制策略，如能量存儲(chǔ)管理、回收能量與主電池能量的協(xié)同使用。研究能量回收系統(tǒng)對(duì)無人機(jī)飛行性能、結(jié)構(gòu)強(qiáng)度和控制穩(wěn)定性的影響，并提出相應(yīng)的補(bǔ)償或優(yōu)化措施。通過仿真或?qū)嶒?yàn)評(píng)估能量回收系統(tǒng)的性能和對(duì)集群續(xù)航能力的提升效果。

（5）能量管理與集群協(xié)同決策機(jī)制研究

***具體研究問題：**能量管理需求如何影響集群的任務(wù)規(guī)劃、編隊(duì)控制、通信調(diào)度等？如何建立能量管理與集群其他子系統(tǒng)之間的一體化協(xié)同決策框架？如何通過協(xié)同優(yōu)化提升整體系統(tǒng)性能？

***研究假設(shè)：**能量管理不是孤立的子系統(tǒng)，而是需要與集群的其他子系統(tǒng)進(jìn)行深度耦合與協(xié)同。通過設(shè)計(jì)統(tǒng)一的性能評(píng)價(jià)函數(shù)和分布式協(xié)同優(yōu)化算法，可以實(shí)現(xiàn)能量管理與集群整體任務(wù)的同步優(yōu)化。

***研究?jī)?nèi)容：**分析能量消耗對(duì)任務(wù)規(guī)劃（如路徑選擇、任務(wù)分配）、編隊(duì)控制（如隊(duì)形保持、避障）和通信網(wǎng)絡(luò)（如數(shù)據(jù)傳輸負(fù)載）的影響。設(shè)計(jì)考慮能量約束的分布式任務(wù)規(guī)劃算法。研究能量狀態(tài)信息在集群通信網(wǎng)絡(luò)中的傳播與利用機(jī)制。構(gòu)建一體化的協(xié)同決策模型，將能量效率、任務(wù)完成度、系統(tǒng)魯棒性等多個(gè)目標(biāo)納入統(tǒng)一優(yōu)化框架，并設(shè)計(jì)相應(yīng)的分布式求解方法。

（6）無人機(jī)集群能量管理性能評(píng)估體系研究

***具體研究問題：**如何建立科學(xué)、全面的性能評(píng)估指標(biāo)體系來衡量無人機(jī)集群能量管理技術(shù)的效果？如何構(gòu)建逼真的仿真平臺(tái)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證？

***研究假設(shè)：**可以通過定義一系列量化指標(biāo)（如平均續(xù)航時(shí)間、任務(wù)成功率、能量均衡度、充電效率、系統(tǒng)魯棒性等），并結(jié)合仿真平臺(tái)，對(duì)不同的能量管理策略進(jìn)行客觀、全面的性能比較。

***研究?jī)?nèi)容：**定義一套涵蓋能量效率、任務(wù)完成度、系統(tǒng)魯棒性、實(shí)時(shí)性、公平性等方面的性能評(píng)估指標(biāo)。開發(fā)或利用現(xiàn)有仿真平臺(tái)，構(gòu)建能夠模擬大規(guī)模無人機(jī)集群、復(fù)雜環(huán)境、動(dòng)態(tài)任務(wù)和能量管理機(jī)制的仿真環(huán)境。設(shè)計(jì)一系列對(duì)比實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證本項(xiàng)目提出的理論、算法和系統(tǒng)的性能優(yōu)勢(shì)。分析不同因素（如集群規(guī)模、環(huán)境復(fù)雜度、算法參數(shù)）對(duì)性能的影響。

六.研究方法與技術(shù)路線

為實(shí)現(xiàn)項(xiàng)目研究目標(biāo)，本項(xiàng)目將采用理論分析、建模仿真與實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證相結(jié)合的研究方法，遵循系統(tǒng)性的技術(shù)路線，分階段推進(jìn)各項(xiàng)研究?jī)?nèi)容。具體研究方法與技術(shù)路線闡述如下：

1.研究方法

（1）**理論分析與建模方法：**針對(duì)無人機(jī)能量消耗、能量分配、充電調(diào)度和能量回收等核心問題，運(yùn)用運(yùn)籌學(xué)、優(yōu)化理論、控制理論、論、博弈論等數(shù)學(xué)工具，建立相應(yīng)的理論模型和數(shù)學(xué)規(guī)劃模型。分析模型的性質(zhì)、求解復(fù)雜度，并設(shè)計(jì)相應(yīng)的求解算法或算法框架。例如，在能量分配方面，將研究基于線性規(guī)劃、整數(shù)規(guī)劃或多目標(biāo)優(yōu)化的分配模型；在充電調(diào)度方面，將研究考慮時(shí)間、成本、約束的多目標(biāo)優(yōu)化模型；在能量回收方面，將分析能量轉(zhuǎn)換效率模型和控制策略。

（2）**數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)與機(jī)器學(xué)習(xí)方法：**針對(duì)能量消耗預(yù)測(cè)問題，利用歷史飛行數(shù)據(jù)、傳感器數(shù)據(jù)等，采用機(jī)器學(xué)習(xí)（如回歸分析、支持向量機(jī)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）和深度學(xué)習(xí)方法，構(gòu)建高精度、適應(yīng)性的能量消耗預(yù)測(cè)模型。研究模型的特征工程、訓(xùn)練策略和泛化能力。在能量管理決策中，探索應(yīng)用強(qiáng)化學(xué)習(xí)等方法，讓無人機(jī)集群在仿真環(huán)境中自主學(xué)習(xí)最優(yōu)的能量管理策略。

（3）**仿真實(shí)驗(yàn)方法：**構(gòu)建無人機(jī)集群能量管理的仿真平臺(tái)，該平臺(tái)將包含無人機(jī)動(dòng)力學(xué)模型、環(huán)境模型（風(fēng)場(chǎng)、電磁干擾等）、任務(wù)模型、通信模型以及能量消耗、分配、充電、回收等核心機(jī)制模塊。利用該平臺(tái)進(jìn)行大規(guī)模、多場(chǎng)景的仿真實(shí)驗(yàn)，以驗(yàn)證和評(píng)估所提出的理論模型、算法和系統(tǒng)的性能。仿真實(shí)驗(yàn)將覆蓋不同集群規(guī)模、拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)、任務(wù)類型、環(huán)境條件和能量管理策略組合，以全面評(píng)估方法的魯棒性和有效性。

（4）**分布式算法設(shè)計(jì)與驗(yàn)證：**針對(duì)大規(guī)模集群的分布式特性，設(shè)計(jì)基于共識(shí)協(xié)議、信息擴(kuò)散、局部?jī)?yōu)化與全局協(xié)調(diào)思想的分布式能量管理算法。通過理論分析（如收斂性、穩(wěn)定性）和仿真實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證算法的有效性和分布式特性。研究節(jié)點(diǎn)間通信拓?fù)?、信息延遲等因素對(duì)分布式算法性能的影響。

（5）**實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)分析方法：**對(duì)仿真實(shí)驗(yàn)和（若條件允許的）半物理實(shí)驗(yàn)收集的數(shù)據(jù)，運(yùn)用統(tǒng)計(jì)分析、性能指標(biāo)計(jì)算、對(duì)比分析等方法，對(duì)所提出的能量管理策略進(jìn)行定量評(píng)估。分析不同策略在不同指標(biāo)（如能量效率、任務(wù)完成率、平均續(xù)航時(shí)間、充電時(shí)間等）上的表現(xiàn)，識(shí)別優(yōu)勢(shì)和不足，為算法優(yōu)化提供依據(jù)。

2.技術(shù)路線

本項(xiàng)目的研究將遵循以下技術(shù)路線，分階段實(shí)施：

（階段一）**基礎(chǔ)理論與模型構(gòu)建階段：**

1.**文獻(xiàn)調(diào)研與需求分析：**深入調(diào)研國(guó)內(nèi)外無人機(jī)集群能量管理領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀、技術(shù)瓶頸和發(fā)展趨勢(shì)，明確本項(xiàng)目的研究重點(diǎn)和特色。分析典型應(yīng)用場(chǎng)景對(duì)能量管理的具體需求。

2.**能量消耗機(jī)理分析與建模：**結(jié)合無人機(jī)物理特性，分析影響能量消耗的關(guān)鍵因素，建立初步的能量消耗理論模型。收集或模擬不同類型無人機(jī)、不同飛行狀態(tài)、不同負(fù)載和環(huán)境條件下的能量消耗數(shù)據(jù)。

3.**能量消耗數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型開發(fā)：**利用收集到的數(shù)據(jù)，選擇合適的機(jī)器學(xué)習(xí)或深度學(xué)習(xí)方法，訓(xùn)練能量消耗預(yù)測(cè)模型。進(jìn)行模型驗(yàn)證和優(yōu)化，提升模型的精度和泛化能力。

4.**分布式能量分配理論框架設(shè)計(jì)：**基于控制理論或博弈論，設(shè)計(jì)分布式能量分配問題的理論框架，明確核心算法的設(shè)計(jì)思路。

（階段二）**核心算法研發(fā)與仿真驗(yàn)證階段：**

1.**分布式能量分配算法開發(fā)與實(shí)現(xiàn)：**基于理論框架，設(shè)計(jì)具體的分布式能量分配算法（如基于一致性協(xié)議的算法、基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的算法等），并在仿真平臺(tái)上進(jìn)行實(shí)現(xiàn)。

2.**智能充電調(diào)度算法開發(fā)與實(shí)現(xiàn)：**建立充電調(diào)度優(yōu)化模型，設(shè)計(jì)高效的求解算法（如啟發(fā)式算法、元啟發(fā)式算法等），并在仿真平臺(tái)上進(jìn)行實(shí)現(xiàn)。

3.**能量回收技術(shù)與集成方案設(shè)計(jì)：**針對(duì)特定無人機(jī)平臺(tái)，設(shè)計(jì)能量回收裝置方案或控制策略，并在仿真環(huán)境中評(píng)估其效果。

4.**仿真平臺(tái)構(gòu)建與實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)：**完善仿真平臺(tái)的功能，包括無人機(jī)模型、環(huán)境模型、任務(wù)模型等。設(shè)計(jì)覆蓋多種場(chǎng)景的仿真實(shí)驗(yàn)，用于驗(yàn)證各核心算法的性能。

5.**仿真實(shí)驗(yàn)與初步評(píng)估：**開展大規(guī)模仿真實(shí)驗(yàn)，對(duì)比分析不同能量管理策略在各種場(chǎng)景下的性能指標(biāo)，評(píng)估算法的有效性和魯棒性。

（階段三）**系統(tǒng)集成、深化研究與性能評(píng)估階段：**

1.**能量管理與集群協(xié)同機(jī)制集成：**研究能量管理與其他子系統(tǒng)（任務(wù)規(guī)劃、編隊(duì)控制）的協(xié)同機(jī)制，在仿真平臺(tái)中進(jìn)行集成與測(cè)試。

2.**性能評(píng)估體系完善與驗(yàn)證：**完善性能評(píng)估指標(biāo)體系，通過更全面的仿真實(shí)驗(yàn)或（若條件允許的）半物理實(shí)驗(yàn)，對(duì)最終的能量管理系統(tǒng)進(jìn)行全面性能評(píng)估。

3.**算法優(yōu)化與參數(shù)調(diào)優(yōu)：**根據(jù)仿真實(shí)驗(yàn)和評(píng)估結(jié)果，對(duì)提出的算法進(jìn)行優(yōu)化改進(jìn)，調(diào)整參數(shù)，進(jìn)一步提升性能。

4.**研究總結(jié)與成果凝練：**總結(jié)研究過程中的理論創(chuàng)新、技術(shù)突破和實(shí)驗(yàn)結(jié)果，撰寫研究報(bào)告、學(xué)術(shù)論文和技術(shù)文檔，凝練項(xiàng)目成果。

在整個(gè)研究過程中，將注重理論研究的深度與實(shí)際應(yīng)用的結(jié)合，通過仿真實(shí)驗(yàn)不斷迭代和驗(yàn)證研究成果，確保研究目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)和項(xiàng)目成果的實(shí)用價(jià)值。

七．創(chuàng)新點(diǎn)

本項(xiàng)目在無人機(jī)集群能量管理領(lǐng)域，擬從理論、方法與應(yīng)用三個(gè)層面進(jìn)行深入研究，預(yù)期取得以下創(chuàng)新點(diǎn)：

1.**理論層面的創(chuàng)新：**

（1）**構(gòu)建融合物理機(jī)理與數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的混合能量消耗預(yù)測(cè)模型：**現(xiàn)有研究或側(cè)重于理論建模，難以精確捕捉實(shí)際飛行中的復(fù)雜非線性關(guān)系；或過度依賴數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)，泛化能力和物理可解釋性不足。本項(xiàng)目創(chuàng)新性地提出構(gòu)建融合能量消耗物理機(jī)理（如空氣動(dòng)力學(xué)、電機(jī)效率）與機(jī)器學(xué)習(xí)（如深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）的混合預(yù)測(cè)模型。該模型一方面利用物理約束提升模型的穩(wěn)定性和可解釋性，另一方面利用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法學(xué)習(xí)難以顯式建模的復(fù)雜非線性關(guān)系和環(huán)境干擾影響，旨在實(shí)現(xiàn)對(duì)大規(guī)模、異構(gòu)無人機(jī)集群在復(fù)雜動(dòng)態(tài)環(huán)境下的能量消耗進(jìn)行更精確、更實(shí)時(shí)的預(yù)測(cè)，為后續(xù)的能量管理決策提供更可靠的依據(jù)，這是對(duì)傳統(tǒng)能量消耗建模理論的顯著拓展。

（2）**提出基于分布式協(xié)同與多目標(biāo)優(yōu)化的能量分配框架：**現(xiàn)有分布式能量分配研究往往側(cè)重于單目標(biāo)（如均衡性或效率）或簡(jiǎn)化場(chǎng)景，難以同時(shí)應(yīng)對(duì)大規(guī)模集群、異構(gòu)節(jié)點(diǎn)、動(dòng)態(tài)任務(wù)和多目標(biāo)優(yōu)化的挑戰(zhàn)。本項(xiàng)目創(chuàng)新性地提出一個(gè)基于分布式協(xié)同與多目標(biāo)優(yōu)化的能量分配框架。該框架不僅考慮節(jié)點(diǎn)間的局部信息交互，實(shí)現(xiàn)能量的自流動(dòng)，更將任務(wù)優(yōu)先級(jí)、節(jié)點(diǎn)關(guān)鍵性、剩余續(xù)航時(shí)間、充電機(jī)會(huì)等多種因素納入多目標(biāo)優(yōu)化框架，通過設(shè)計(jì)創(chuàng)新的分布式優(yōu)化算法（如基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的分布式多目標(biāo)決策算法、分布式演化算法等），使無人機(jī)集群能夠在信息受限的情況下，自主、動(dòng)態(tài)地實(shí)現(xiàn)能量在公平性、效率、任務(wù)保障性等多目標(biāo)之間的權(quán)衡與優(yōu)化，這是對(duì)傳統(tǒng)分布式控制理論的深化和應(yīng)用拓展。

（3）**設(shè)計(jì)考慮能量回收潛力的智能充電調(diào)度機(jī)制：**現(xiàn)有充電調(diào)度研究大多假設(shè)充電是能量的唯一補(bǔ)充方式，且較少考慮能量回收對(duì)充電策略的影響。本項(xiàng)目創(chuàng)新性地將能量回收（如空中動(dòng)能回收、振動(dòng)能量收集）的可能性納入充電調(diào)度的決策過程。研究如何預(yù)測(cè)和利用能量回收為無人機(jī)補(bǔ)充的能量，設(shè)計(jì)智能充電調(diào)度機(jī)制，動(dòng)態(tài)調(diào)整無人機(jī)的充電需求、充電時(shí)機(jī)和充電站分配，實(shí)現(xiàn)充電資源與能量回收潛力的協(xié)同優(yōu)化，最小化總的充電等待時(shí)間和充電過程中的能量損耗，從而進(jìn)一步提升集群的整體任務(wù)持續(xù)性，這是對(duì)傳統(tǒng)充電調(diào)度理論的創(chuàng)新性補(bǔ)充和升級(jí)。

2.**方法層面的創(chuàng)新：**

（1）**開發(fā)基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的分布式自適應(yīng)能量管理算法：**針對(duì)大規(guī)模無人機(jī)集群環(huán)境復(fù)雜、狀態(tài)動(dòng)態(tài)變化的特點(diǎn)，本項(xiàng)目創(chuàng)新性地引入強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)，讓無人機(jī)集群通過與環(huán)境（包括其他無人機(jī)和任務(wù)環(huán)境）的交互自主學(xué)習(xí)最優(yōu)的能量管理策略。研究開發(fā)適合分布式環(huán)境的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法，使每個(gè)無人機(jī)能夠基于局部觀測(cè)和獎(jiǎng)勵(lì)信號(hào)，動(dòng)態(tài)調(diào)整自身的能量消耗模式、能量共享行為和充電決策，實(shí)現(xiàn)無需中心節(jié)點(diǎn)的自適應(yīng)能量管理。這將顯著提升能量管理系統(tǒng)的智能化水平和環(huán)境適應(yīng)能力，是對(duì)傳統(tǒng)基于規(guī)則或模型的控制方法的重要突破。

（2）**探索多源能量協(xié)同回收的控制策略：**現(xiàn)有能量回收研究多聚焦于單一回收方式或理論探索。本項(xiàng)目創(chuàng)新性地探索多種能量回收技術(shù)（如動(dòng)能回收、振動(dòng)回收、太陽(yáng)能收集）的協(xié)同利用可能性，并設(shè)計(jì)相應(yīng)的分布式控制策略。研究如何根據(jù)無人機(jī)當(dāng)前的飛行狀態(tài)、任務(wù)需求、環(huán)境條件以及不同能量回收技術(shù)的效率限制，動(dòng)態(tài)選擇和組合使用多種回收方式，實(shí)現(xiàn)能量回收效率的最大化。這將推動(dòng)能量回收技術(shù)的實(shí)用化和集成化發(fā)展，為提升無人機(jī)集群的能源自給自足能力提供新的技術(shù)路徑。

（3）**構(gòu)建一體化的能量管理與集群協(xié)同決策框架：**現(xiàn)有研究往往將能量管理與集群的其他子系統(tǒng)（如任務(wù)規(guī)劃、編隊(duì)控制）分開考慮。本項(xiàng)目創(chuàng)新性地設(shè)計(jì)一個(gè)一體化的協(xié)同決策框架，研究能量管理需求如何影響其他子系統(tǒng)，以及如何通過聯(lián)合優(yōu)化提升整體系統(tǒng)性能。將能量效率、任務(wù)完成度、系統(tǒng)魯棒性等多個(gè)目標(biāo)融入統(tǒng)一的優(yōu)化問題中，并開發(fā)相應(yīng)的分布式協(xié)同求解方法。這種方法能夠打破系統(tǒng)壁壘，實(shí)現(xiàn)能量管理與集群整體行為的深度融合，從而顯著提升無人機(jī)集群的綜合效能，這是對(duì)傳統(tǒng)分治式設(shè)計(jì)方法的一種變革。

3.**應(yīng)用層面的創(chuàng)新：**

（1）**提升大規(guī)模無人機(jī)集群的實(shí)際作戰(zhàn)與作業(yè)能力：**本項(xiàng)目的研究成果直接面向提升大規(guī)模無人機(jī)集群在復(fù)雜動(dòng)態(tài)任務(wù)環(huán)境下的持久作戰(zhàn)和持續(xù)作業(yè)能力。所提出的理論、方法和系統(tǒng)將能夠顯著延長(zhǎng)集群的整體任務(wù)時(shí)間，提高關(guān)鍵任務(wù)的完成保障率，增強(qiáng)集群在軍事偵察、應(yīng)急響應(yīng)、環(huán)境監(jiān)測(cè)等領(lǐng)域的應(yīng)用效能，具有重大的軍事和民用應(yīng)用價(jià)值。

（2）**推動(dòng)無人機(jī)集群技術(shù)的產(chǎn)業(yè)化和規(guī)?；瘧?yīng)用：**通過解決能量管理這一核心瓶頸問題，本項(xiàng)目的研究將降低無人機(jī)集群的運(yùn)營(yíng)成本和復(fù)雜度，提升系統(tǒng)的可靠性和易用性，為無人機(jī)集群在物流配送、農(nóng)業(yè)植保、城市巡檢等民用領(lǐng)域的規(guī)?；瘧?yīng)用提供關(guān)鍵技術(shù)支撐，促進(jìn)相關(guān)產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展。

（3）**形成自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的核心技術(shù)，增強(qiáng)國(guó)家競(jìng)爭(zhēng)力：**本項(xiàng)目旨在突破無人機(jī)集群能量管理領(lǐng)域的若干關(guān)鍵技術(shù)難題，形成具有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的理論模型、算法方法和系統(tǒng)原型。這些成果將有助于提升我國(guó)在智能無人系統(tǒng)領(lǐng)域的技術(shù)水平和國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力，保障相關(guān)產(chǎn)業(yè)鏈的安全可控，符合國(guó)家科技自立自強(qiáng)的戰(zhàn)略需求。

綜上所述，本項(xiàng)目在理論模型、優(yōu)化算法、控制策略以及系統(tǒng)集成等方面均具有顯著的創(chuàng)新性，預(yù)期研究成果將填補(bǔ)國(guó)內(nèi)外相關(guān)領(lǐng)域的空白，為無人機(jī)集群的智能化、高效化應(yīng)用提供強(qiáng)有力的技術(shù)支撐。

八．預(yù)期成果

本項(xiàng)目旨在攻克無人機(jī)集群能量管理中的關(guān)鍵瓶頸，預(yù)期在理論、方法、技術(shù)和應(yīng)用等多個(gè)層面取得一系列創(chuàng)新性成果，具體如下：

1.**理論成果：**

（1）**建立一套系統(tǒng)的無人機(jī)集群能量消耗理論模型：**形成一套能夠綜合考慮無人機(jī)物理特性、飛行狀態(tài)、負(fù)載、環(huán)境因素、電池老化等多重影響的能量消耗機(jī)理模型。該模型將具有更高的精度和更強(qiáng)的泛化能力，為能量預(yù)測(cè)和資源管理提供堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)。

（2）**提出一種創(chuàng)新的分布式能量分配理論框架：**構(gòu)建基于分布式協(xié)同與多目標(biāo)優(yōu)化的能量分配理論框架，明確關(guān)鍵算法的設(shè)計(jì)原理和性能邊界。為大規(guī)模復(fù)雜系統(tǒng)中的資源協(xié)同與優(yōu)化提供新的理論視角和方法論指導(dǎo)。

（3）**形成一套智能充電調(diào)度的理論體系：**建立考慮能量回收、充電站資源、集群動(dòng)態(tài)變化等因素的充電調(diào)度優(yōu)化理論模型，并分析不同調(diào)度策略的優(yōu)劣。為智能充電網(wǎng)絡(luò)的規(guī)劃與運(yùn)行提供理論依據(jù)。

（4）**深化對(duì)能量管理與集群協(xié)同機(jī)理的理論認(rèn)識(shí)：**揭示能量管理需求對(duì)集群其他子系統(tǒng)的影響規(guī)律，闡明一體化協(xié)同決策的內(nèi)在機(jī)理，為復(fù)雜系統(tǒng)的集成優(yōu)化提供理論支撐。

2.**方法成果：**

（1）**開發(fā)一套高精度的無人機(jī)集群能量消耗預(yù)測(cè)方法：**形成基于物理機(jī)理與數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)相結(jié)合的能量消耗預(yù)測(cè)算法，實(shí)現(xiàn)對(duì)復(fù)雜場(chǎng)景下能量消耗的實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確預(yù)測(cè)。

（2）**研制一套高效的分布式能量分配算法：**開發(fā)出具有良好收斂性、穩(wěn)定性和適應(yīng)性的分布式能量分配算法原型，能夠在信息受限環(huán)境下實(shí)現(xiàn)能量的動(dòng)態(tài)、公平、高效分配。

（3）**設(shè)計(jì)一套智能化的充電調(diào)度算法：**形成能夠適應(yīng)大規(guī)模集群動(dòng)態(tài)變化的智能充電調(diào)度算法，有效降低充電等待時(shí)間和資源消耗。

（4）**探索并初步驗(yàn)證多種能量回收技術(shù)方案：**形成針對(duì)特定應(yīng)用場(chǎng)景的能量回收技術(shù)方案設(shè)計(jì)方法和相應(yīng)的控制策略，為能量回收技術(shù)的實(shí)用化提供技術(shù)儲(chǔ)備。

（5）**構(gòu)建一套無人機(jī)集群能量管理與集群協(xié)同的決策方法：**形成一體化的協(xié)同決策模型和分布式求解方法，實(shí)現(xiàn)能量管理與集群整體任務(wù)的同步優(yōu)化。

3.**技術(shù)成果：**

（1）**構(gòu)建一個(gè)無人機(jī)集群能量管理仿真平臺(tái)：**開發(fā)包含無人機(jī)模型、環(huán)境模型、任務(wù)模型、通信模型以及核心能量管理模塊的仿真平臺(tái)，為算法驗(yàn)證和性能評(píng)估提供基礎(chǔ)工具。

（2）**研發(fā)一套無人機(jī)集群能量管理系統(tǒng)原型：**在仿真平臺(tái)基礎(chǔ)上，研制一套包含能量消耗預(yù)測(cè)、分布式能量分配、智能充電調(diào)度等核心功能的軟件原型系統(tǒng)，驗(yàn)證技術(shù)的可行性。

（3）**（若條件允許）開發(fā)能量回收裝置的原型樣機(jī)：**針對(duì)特定無人機(jī)平臺(tái)，開發(fā)能量回收裝置的原型樣機(jī)，并在仿真或?qū)嶋H環(huán)境中進(jìn)行初步測(cè)試。

4.**應(yīng)用價(jià)值與成果形式：**

（1）**提升無人機(jī)集群的實(shí)戰(zhàn)與作業(yè)效能：**本項(xiàng)目的成果將顯著提升無人機(jī)集群在軍事和民用場(chǎng)景下的續(xù)航能力、任務(wù)完成度和系統(tǒng)魯棒性，使其能夠執(zhí)行更長(zhǎng)時(shí)間、更復(fù)雜、更關(guān)鍵的任務(wù)，直接增強(qiáng)國(guó)家在相關(guān)領(lǐng)域的戰(zhàn)略能力和社會(huì)服務(wù)能力。

（2）**推動(dòng)無人機(jī)產(chǎn)業(yè)的規(guī)?；l(fā)展：**通過解決能量管理這一核心技術(shù)瓶頸，降低無人機(jī)集群的運(yùn)營(yíng)門檻和成本，將有力促進(jìn)無人機(jī)在物流配送、農(nóng)業(yè)植保、環(huán)境監(jiān)測(cè)、城市管理等領(lǐng)域的規(guī)?；瘧?yīng)用，催生新的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)點(diǎn)，改善社會(huì)民生。

（3）**形成自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)，增強(qiáng)國(guó)家競(jìng)爭(zhēng)力：**項(xiàng)目預(yù)期產(chǎn)生一系列高水平學(xué)術(shù)論文、技術(shù)報(bào)告、專利和軟件著作權(quán)等知識(shí)產(chǎn)權(quán)成果，提升我國(guó)在智能無人系統(tǒng)領(lǐng)域的技術(shù)水平和國(guó)際話語(yǔ)權(quán)，保障相關(guān)產(chǎn)業(yè)鏈的安全可控。

（4）**培養(yǎng)高層次人才：**項(xiàng)目執(zhí)行過程中將培養(yǎng)一批掌握無人機(jī)集群能量管理前沿技術(shù)的復(fù)合型高層次人才，為我國(guó)智能無人系統(tǒng)領(lǐng)域的人才隊(duì)伍建設(shè)提供支撐。

（5）**社會(huì)效益：**提升公共安全與應(yīng)急響應(yīng)能力（如災(zāi)害救援、搜索定位），改善環(huán)境監(jiān)測(cè)與保護(hù)效率，促進(jìn)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展，提升城市運(yùn)行智能化水平，產(chǎn)生顯著的社會(huì)效益。

綜上所述，本項(xiàng)目預(yù)期取得的成果不僅具有重要的理論創(chuàng)新價(jià)值，更具備巨大的實(shí)踐應(yīng)用潛力，能夠有效解決無人機(jī)集群發(fā)展中的核心難題，推動(dòng)相關(guān)技術(shù)的進(jìn)步和產(chǎn)業(yè)的升級(jí)，為服務(wù)國(guó)家戰(zhàn)略需求和改善社會(huì)民生做出積極貢獻(xiàn)。

九.項(xiàng)目實(shí)施計(jì)劃

為確保項(xiàng)目研究目標(biāo)的順利實(shí)現(xiàn)，本項(xiàng)目將按照科學(xué)、系統(tǒng)、有序的原則，分階段、有步驟地推進(jìn)各項(xiàng)研究任務(wù)。項(xiàng)目總周期預(yù)計(jì)為三年，具體實(shí)施計(jì)劃如下：

1.**項(xiàng)目時(shí)間規(guī)劃**

**第一階段：基礎(chǔ)理論與模型構(gòu)建階段（項(xiàng)目第1年）**

***任務(wù)分配與內(nèi)容：**

*（1.1）深入文獻(xiàn)調(diào)研，梳理國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀，明確本項(xiàng)目研究重點(diǎn)、技術(shù)路線和預(yù)期成果，完成研究方案細(xì)化與論證。

*（1.2）分析典型無人機(jī)平臺(tái)（如固定翼、多旋翼）的能量消耗特性，收集或模擬相關(guān)飛行數(shù)據(jù)。

*（1.3）基于物理原理，建立初步的能量消耗理論模型。

*（1.4）利用現(xiàn)有數(shù)據(jù)或模擬數(shù)據(jù)，選擇并訓(xùn)練基礎(chǔ)的能量消耗預(yù)測(cè)模型（如回歸模型、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)），進(jìn)行模型驗(yàn)證與初步優(yōu)化。

*（1.5）研究分布式能量分配問題的數(shù)學(xué)建模方法，設(shè)計(jì)理論框架，明確核心算法的設(shè)計(jì)思路。

*（1.6）完成本階段研究報(bào)告初稿。

***進(jìn)度安排：**

*第1-3個(gè)月：完成文獻(xiàn)調(diào)研、方案論證和任務(wù)分解。

*第4-6個(gè)月：完成能量消耗特性分析，建立初步理論模型。

*第7-9個(gè)月：完成基礎(chǔ)能量消耗預(yù)測(cè)模型的開發(fā)與驗(yàn)證。

*第10-12個(gè)月：完成分布式能量分配理論框架設(shè)計(jì)，撰寫階段性報(bào)告。

**第二階段：核心算法研發(fā)與仿真驗(yàn)證階段（項(xiàng)目第2年）**

***任務(wù)分配與內(nèi)容：**

*（2.1）基于分布式理論框架，開發(fā)分布式能量分配算法（如基于一致性協(xié)議、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等），并在仿真平臺(tái)上進(jìn)行編碼實(shí)現(xiàn)。

*（2.2）建立充電調(diào)度優(yōu)化模型，考慮多種約束與目標(biāo)，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)充電調(diào)度算法（如啟發(fā)式算法、元啟發(fā)式算法等）。

*（2.3）針對(duì)特定應(yīng)用場(chǎng)景，設(shè)計(jì)能量回收技術(shù)與控制策略，并在仿真環(huán)境中進(jìn)行初步評(píng)估。

*（2.4）完善無人機(jī)集群能量管理仿真平臺(tái)，增加能量管理模塊、更復(fù)雜的飛行環(huán)境模型和任務(wù)模型。

*（2.5）設(shè)計(jì)覆蓋多種場(chǎng)景（不同規(guī)模、拓?fù)洹⑷蝿?wù)、環(huán)境）的仿真實(shí)驗(yàn)方案。

*（2.6）開展大規(guī)模仿真實(shí)驗(yàn)，對(duì)比分析不同能量管理策略的性能，初步評(píng)估核心算法的有效性。

*（2.7）根據(jù)仿真結(jié)果，對(duì)算法進(jìn)行初步優(yōu)化。

***進(jìn)度安排：**

*第13-15個(gè)月：完成分布式能量分配算法開發(fā)與仿真實(shí)現(xiàn)。

*第16-18個(gè)月：完成充電調(diào)度算法開發(fā)與仿真實(shí)現(xiàn)。

*第19-21個(gè)月：完成能量回收方案設(shè)計(jì)與仿真評(píng)估。

*第22-24個(gè)月：完善仿真平臺(tái)，設(shè)計(jì)仿真實(shí)驗(yàn)方案。

*第25-27個(gè)月：開展仿真實(shí)驗(yàn)，進(jìn)行初步性能評(píng)估。

*第28-30個(gè)月：完成算法初步優(yōu)化，撰寫階段性報(bào)告。

**第三階段：系統(tǒng)集成、深化研究與性能評(píng)估階段（項(xiàng)目第3年）**

***任務(wù)分配與內(nèi)容：**

*（3.1）研究能量管理與其他子系統(tǒng)（任務(wù)規(guī)劃、編隊(duì)控制）的協(xié)同機(jī)制，在仿真平臺(tái)中進(jìn)行集成嘗試。

*（3.2）完善性能評(píng)估指標(biāo)體系，設(shè)計(jì)更全面的性能評(píng)估實(shí)驗(yàn)方案。

*（3.3）通過仿真實(shí)驗(yàn)（可包含與第一階段、第二階段的對(duì)比實(shí)驗(yàn)）對(duì)最終的能量管理系統(tǒng)進(jìn)行全面性能評(píng)估。

*（3.4）根據(jù)評(píng)估結(jié)果，對(duì)理論模型、算法和系統(tǒng)進(jìn)行深度優(yōu)化與參數(shù)調(diào)優(yōu)。

*（3.5）整理研究過程中的理論創(chuàng)新、技術(shù)突破、實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)和結(jié)果分析。

*（3.6）撰寫項(xiàng)目總報(bào)告、系列學(xué)術(shù)論文、技術(shù)專利申請(qǐng)材料，并進(jìn)行成果凝練與總結(jié)。

*（3.7）準(zhǔn)備項(xiàng)目結(jié)題相關(guān)材料。

***進(jìn)度安排：**

*第31-33個(gè)月：完成能量管理與集群協(xié)同機(jī)制的集成與仿真測(cè)試。

*第34-35個(gè)月：完善性能評(píng)估體系，開展全面性能評(píng)估實(shí)驗(yàn)。

*第36-37個(gè)月：進(jìn)行系統(tǒng)優(yōu)化與參數(shù)調(diào)優(yōu)。

*第38-39個(gè)月：撰寫項(xiàng)目總報(bào)告、學(xué)術(shù)論文初稿，整理專利材料。

*第40-42個(gè)月：完成成果凝練，準(zhǔn)備結(jié)題材料，進(jìn)行項(xiàng)目總結(jié)。

**項(xiàng)目節(jié)點(diǎn)：**

***階段中期檢查（項(xiàng)目第18個(gè)月）：**評(píng)估第一、二階段任務(wù)完成情況，調(diào)整后續(xù)研究計(jì)劃。

***項(xiàng)目結(jié)題評(píng)審（項(xiàng)目第42個(gè)月）：**提交項(xiàng)目成果，接受專家評(píng)審。

2.**風(fēng)險(xiǎn)管理策略**

本項(xiàng)目涉及的理論創(chuàng)新性強(qiáng)、技術(shù)難度大，可能面臨以下風(fēng)險(xiǎn)，并制定相應(yīng)的應(yīng)對(duì)策略：

（1）**技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)：**

***風(fēng)險(xiǎn)描述：**核心算法（如分布式能量分配、智能充電調(diào)度）研發(fā)失敗或性能不達(dá)標(biāo)；能量消耗預(yù)測(cè)模型精度不足；仿真平臺(tái)開發(fā)受阻或無法有效模擬復(fù)雜場(chǎng)景。

***應(yīng)對(duì)策略：**加強(qiáng)算法的理論分析，采用多種算法進(jìn)行對(duì)比驗(yàn)證；建立多層次的模型驗(yàn)證機(jī)制，結(jié)合物理實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行模型修正；采用模塊化設(shè)計(jì)方法開發(fā)仿真平臺(tái)，分階段實(shí)現(xiàn)功能，及時(shí)進(jìn)行技術(shù)預(yù)研和難點(diǎn)攻關(guān)；引入外部專家進(jìn)行技術(shù)指導(dǎo)。

（2）**數(shù)據(jù)風(fēng)險(xiǎn)：**

***風(fēng)險(xiǎn)描述：**缺乏足夠的高質(zhì)量無人機(jī)飛行數(shù)據(jù)用于模型訓(xùn)練與驗(yàn)證；數(shù)據(jù)獲取受限或存在隱私安全問題。

***應(yīng)對(duì)策略：**通過仿真生成模擬飛行數(shù)據(jù)，并利用公開數(shù)據(jù)集進(jìn)行初步模型訓(xùn)練；與無人機(jī)研發(fā)企業(yè)或研究機(jī)構(gòu)建立合作關(guān)系，在合規(guī)前提下獲取脫敏數(shù)據(jù)；探索利用邊緣計(jì)算技術(shù)進(jìn)行模型輕量化和數(shù)據(jù)安全存儲(chǔ)。

（3）**進(jìn)度風(fēng)險(xiǎn)：**

***風(fēng)險(xiǎn)描述：**關(guān)鍵技術(shù)攻關(guān)遇到瓶頸導(dǎo)致進(jìn)度滯后；外部環(huán)境變化（如技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)更新、應(yīng)用需求變更）影響項(xiàng)目計(jì)劃。

***應(yīng)對(duì)策略：**制定詳細(xì)的技術(shù)路線和里程碑計(jì)劃，加強(qiáng)過程管理，及時(shí)調(diào)整研究方向；建立與應(yīng)用需求方的常態(tài)化溝通機(jī)制，保持計(jì)劃的靈活性；預(yù)留一定的緩沖時(shí)間應(yīng)對(duì)突發(fā)狀況。

（4）**團(tuán)隊(duì)協(xié)作風(fēng)險(xiǎn)：**

***風(fēng)險(xiǎn)描述：**團(tuán)隊(duì)成員間協(xié)作不暢；跨學(xué)科背景的團(tuán)隊(duì)成員難以有效融合。

***應(yīng)對(duì)策略：**明確團(tuán)隊(duì)成員的角色分工和協(xié)作機(jī)制；定期召開項(xiàng)目研討會(huì)，加強(qiáng)團(tuán)隊(duì)建設(shè)；引入跨學(xué)科交流平臺(tái)，促進(jìn)知識(shí)共享與協(xié)同創(chuàng)新。

項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)將密切關(guān)注上述風(fēng)險(xiǎn)因素，制定并執(zhí)行相應(yīng)的應(yīng)對(duì)策略，確保項(xiàng)目研究按計(jì)劃推進(jìn)，并力爭(zhēng)取得預(yù)期成果。

十.項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)

本項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)由來自國(guó)內(nèi)頂尖高校和科研機(jī)構(gòu)的研究人員組成，成員涵蓋無人機(jī)控制理論、優(yōu)化算法、機(jī)器學(xué)習(xí)、通信網(wǎng)絡(luò)與系統(tǒng)工程等領(lǐng)域的專家，具備豐富的理論研究和工程實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，能夠?yàn)轫?xiàng)目研究提供全方位的技術(shù)支撐。團(tuán)隊(duì)成員的專業(yè)背景和研究經(jīng)驗(yàn)如下：

（1）**項(xiàng)目首席科學(xué)家：張明博士**

張明博士是無人機(jī)集群控制與能量管理領(lǐng)域的資深專家，長(zhǎng)期從事智能無人系統(tǒng)的基礎(chǔ)理論與應(yīng)用研究，在分布式控制理論、協(xié)同優(yōu)化算法和復(fù)雜系統(tǒng)建模方面具有深厚的學(xué)術(shù)造詣。他曾主持國(guó)家自然科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目“無人機(jī)集群協(xié)同控制理論與方法研究”，在頂級(jí)期刊發(fā)表多篇高水平學(xué)術(shù)論文，并擁有多項(xiàng)相關(guān)專利。張博士在無人機(jī)集群能量管理方面積累了豐富的經(jīng)驗(yàn)，主導(dǎo)開發(fā)了多款無人機(jī)集群仿真平臺(tái)，并深入探索了分布式能量分配與充電調(diào)度算法。其研究方向緊密結(jié)合國(guó)家戰(zhàn)略需求，致力于解決大規(guī)模無人機(jī)集群在實(shí)際應(yīng)用中面臨的能量瓶頸問題，為提升我國(guó)在智能無人系統(tǒng)領(lǐng)域的核心競(jìng)爭(zhēng)力貢獻(xiàn)力量。

（2）**項(xiàng)目副首席科學(xué)家：李強(qiáng)教授**

李強(qiáng)教授是機(jī)器學(xué)習(xí)與領(lǐng)域的權(quán)威學(xué)者，在強(qiáng)化學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等前沿技術(shù)方面取得了系列創(chuàng)新性成果，并成功應(yīng)用于無人機(jī)自主導(dǎo)航、智能決策等實(shí)際問題。他擁有多項(xiàng)自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)，并多次獲得國(guó)際領(lǐng)域的頂級(jí)獎(jiǎng)項(xiàng)。李教授的研究興趣主要集中在復(fù)雜系統(tǒng)中的決策優(yōu)化與學(xué)習(xí)理論，其團(tuán)隊(duì)在無人機(jī)集群能量管理中引入強(qiáng)化學(xué)習(xí)等技術(shù)，旨在提升能量管理系統(tǒng)的智能化水平和自適應(yīng)能力。李教授將負(fù)責(zé)項(xiàng)目中的能量消耗預(yù)測(cè)模型、分布式能量分配算法以及能量管理與集群協(xié)同決策機(jī)制的研究工作，并指導(dǎo)團(tuán)隊(duì)成員開展跨學(xué)科合作。

（3）**核心成員：王麗博士**

王麗博士是系統(tǒng)工程與優(yōu)化理論領(lǐng)域的專家，在多目標(biāo)優(yōu)化、資源分配和決策分析方面具有豐富的經(jīng)驗(yàn)。她曾參與多項(xiàng)國(guó)家級(jí)科研項(xiàng)目，專注于復(fù)雜系統(tǒng)優(yōu)化與控制問題，并在相關(guān)領(lǐng)域發(fā)表了多篇高水平論文。王博士的研究方向集中在無人機(jī)集群的能量管理與任務(wù)規(guī)劃一體化優(yōu)化，以及充電站網(wǎng)絡(luò)的規(guī)劃與調(diào)度。她將負(fù)責(zé)項(xiàng)目中充電調(diào)度優(yōu)化模型、智能充電站網(wǎng)絡(luò)管理協(xié)議以及充電策略的研究工作，并參與仿真平臺(tái)的建設(shè)與測(cè)試。

（4）**核心成員：趙陽(yáng)教授**

趙陽(yáng)教授是通信網(wǎng)絡(luò)與邊緣計(jì)算領(lǐng)域的資深專家，在無人機(jī)集群的通信保障與能量管理協(xié)同方面具有深厚的研究基礎(chǔ)。他長(zhǎng)期從事無人機(jī)通信、網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)與能量管理協(xié)同方面的研究工作，在無人機(jī)集群通信網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化、能量管理與通信資源的協(xié)同調(diào)度等方面取得了系列創(chuàng)新性成果。趙教授的研究興趣主要集中在無人機(jī)集群的通信網(wǎng)絡(luò)建模、優(yōu)化與能量管理協(xié)同機(jī)制，其團(tuán)隊(duì)在無人機(jī)集群通信網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化與能量管理協(xié)同方面具有豐富的經(jīng)驗(yàn)，并開發(fā)了多款無人機(jī)集群通信網(wǎng)絡(luò)仿真平臺(tái)。趙教授將負(fù)責(zé)項(xiàng)目中能量管理與通信網(wǎng)絡(luò)的協(xié)同機(jī)制研究，以及能量狀態(tài)信息在集群通信網(wǎng)絡(luò)中的傳播與利用機(jī)制研究工作，并指導(dǎo)團(tuán)隊(duì)成員開展通信資源分配與能量管理協(xié)同優(yōu)化算法的研究。

（5）**核心成員：孫濤博士**

孫濤博士是能量管理與控制理論領(lǐng)域的專家，在能量管理優(yōu)化與控制算法方面具有豐富的經(jīng)驗(yàn)。他長(zhǎng)期從事能量管理優(yōu)化與控制算法的研究工作，在無人機(jī)、電動(dòng)汽車等領(lǐng)域的能量管理優(yōu)化與控制算法方面取得了系列創(chuàng)新性成果。孫博士的研究興趣主要集中在能量管理優(yōu)化與控制算法，其團(tuán)隊(duì)在無人機(jī)集群能量管理優(yōu)化與控制算法方面具有豐富的經(jīng)驗(yàn)，并開發(fā)了多款無人機(jī)集群能量管理優(yōu)化與控制算法。孫博士將負(fù)責(zé)項(xiàng)目中能量消耗機(jī)理分析與建模、能量回收技術(shù)與集成研究，以及能量管理優(yōu)化控制算法的研究工作。

（6）**青年骨干：陳雪蓮**

陳雪蓮博士是機(jī)器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的青年專家，在無人機(jī)集群能量消耗預(yù)測(cè)模型、分布式能量分配算法以及數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法方面具有豐富的經(jīng)驗(yàn)。她曾參與多項(xiàng)國(guó)家級(jí)科研項(xiàng)目，專注于無人機(jī)集群的能量管理優(yōu)化與控制算法，并開發(fā)了多款無人機(jī)集群能量管理優(yōu)化與控制算法。陳博士的研究