無(wú)人機(jī)集群協(xié)同感知與目標(biāo)跟蹤課題申報(bào)書(shū)一、封面內(nèi)容

無(wú)人機(jī)集群協(xié)同感知與目標(biāo)跟蹤課題申報(bào)書(shū)。申請(qǐng)人張明，聯(lián)系方所屬單位中國(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(lèi)別應(yīng)用研究。

二．項(xiàng)目摘要

本項(xiàng)目旨在研究無(wú)人機(jī)集群協(xié)同感知與目標(biāo)跟蹤的關(guān)鍵技術(shù)，以提升復(fù)雜環(huán)境下目標(biāo)探測(cè)、識(shí)別與跟蹤的精度和效率。項(xiàng)目核心內(nèi)容圍繞無(wú)人機(jī)集群的分布式感知架構(gòu)、協(xié)同數(shù)據(jù)融合算法、動(dòng)態(tài)目標(biāo)跟蹤策略以及通信優(yōu)化機(jī)制展開(kāi)。研究目標(biāo)包括構(gòu)建基于多傳感器融合的無(wú)人機(jī)集群感知系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)目標(biāo)信息的實(shí)時(shí)共享與協(xié)同處理；開(kāi)發(fā)自適應(yīng)的分布式目標(biāo)跟蹤算法，提高目標(biāo)跟蹤的魯棒性和實(shí)時(shí)性；設(shè)計(jì)高效的通信協(xié)議，降低集群協(xié)同過(guò)程中的通信延遲與能耗。研究方法將采用理論分析、仿真實(shí)驗(yàn)與實(shí)際測(cè)試相結(jié)合的技術(shù)路線(xiàn)，首先通過(guò)理論建模分析無(wú)人機(jī)集群的協(xié)同感知機(jī)理，然后利用仿真平臺(tái)驗(yàn)證算法性能，最后通過(guò)實(shí)際飛行試驗(yàn)評(píng)估系統(tǒng)效果。預(yù)期成果包括一套完整的無(wú)人機(jī)集群協(xié)同感知與目標(biāo)跟蹤技術(shù)方案，包括感知算法庫(kù)、跟蹤策略庫(kù)和通信協(xié)議規(guī)范；發(fā)表高水平學(xué)術(shù)論文3篇以上，申請(qǐng)發(fā)明專(zhuān)利2項(xiàng)以上；培養(yǎng)相關(guān)領(lǐng)域?qū)I(yè)人才5名以上，為無(wú)人機(jī)集群在智能安防、精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)等領(lǐng)域的應(yīng)用提供技術(shù)支撐。本項(xiàng)目的研究將推動(dòng)無(wú)人機(jī)集群技術(shù)的理論創(chuàng)新與應(yīng)用突破，具有重要的學(xué)術(shù)價(jià)值和應(yīng)用前景。

三.項(xiàng)目背景與研究意義

無(wú)人機(jī)技術(shù)作為近年來(lái)發(fā)展最為迅速的領(lǐng)域之一，已經(jīng)在軍事、民用和商業(yè)等多個(gè)方面展現(xiàn)出巨大的應(yīng)用潛力。特別是在軍事偵察、民用安防、精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)、環(huán)境監(jiān)測(cè)等領(lǐng)域，無(wú)人機(jī)集群協(xié)同作業(yè)的能力成為衡量其先進(jìn)性的重要指標(biāo)。然而，無(wú)人機(jī)集群在執(zhí)行復(fù)雜任務(wù)時(shí)，面臨著感知范圍有限、目標(biāo)識(shí)別困難、跟蹤精度不高、通信帶寬受限以及環(huán)境適應(yīng)性差等諸多挑戰(zhàn)。這些問(wèn)題嚴(yán)重制約了無(wú)人機(jī)集群在實(shí)際場(chǎng)景中的應(yīng)用效果，特別是在需要高精度、實(shí)時(shí)性強(qiáng)的目標(biāo)感知與跟蹤任務(wù)中，現(xiàn)有技術(shù)難以滿(mǎn)足需求。

當(dāng)前，無(wú)人機(jī)集群協(xié)同感知與目標(biāo)跟蹤技術(shù)的研究主要集中在以下幾個(gè)方面：一是分布式感知算法的研究，通過(guò)多架無(wú)人機(jī)搭載不同傳感器，實(shí)現(xiàn)感知信息的互補(bǔ)與融合，提高目標(biāo)探測(cè)的全面性和準(zhǔn)確性；二是協(xié)同數(shù)據(jù)融合技術(shù)的開(kāi)發(fā)，利用先進(jìn)的信號(hào)處理和機(jī)器學(xué)習(xí)算法，對(duì)多源感知數(shù)據(jù)進(jìn)行融合處理，提取更豐富的目標(biāo)特征；三是動(dòng)態(tài)目標(biāo)跟蹤策略的研究，針對(duì)目標(biāo)運(yùn)動(dòng)的復(fù)雜性和不確定性，設(shè)計(jì)自適應(yīng)的跟蹤算法，提高目標(biāo)跟蹤的魯棒性和實(shí)時(shí)性；四是通信優(yōu)化機(jī)制的研究，通過(guò)優(yōu)化通信協(xié)議和拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，降低通信延遲和能耗，提高無(wú)人機(jī)集群的協(xié)同效率。

盡管在上述方面已經(jīng)取得了一定的研究成果，但仍然存在許多亟待解決的問(wèn)題。首先，現(xiàn)有無(wú)人機(jī)集群的感知系統(tǒng)往往缺乏有效的協(xié)同機(jī)制，導(dǎo)致感知信息存在冗余和缺失，影響了目標(biāo)探測(cè)的全面性和準(zhǔn)確性。其次，目標(biāo)跟蹤算法在處理高速、變向、多目標(biāo)場(chǎng)景時(shí)，容易出現(xiàn)跟蹤丟失和抖動(dòng)現(xiàn)象，難以滿(mǎn)足實(shí)際應(yīng)用的需求。此外，通信帶寬的有限性和環(huán)境復(fù)雜性的影響，使得無(wú)人機(jī)集群在協(xié)同作業(yè)時(shí)，難以實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)、高效的數(shù)據(jù)傳輸和任務(wù)協(xié)調(diào)。這些問(wèn)題不僅影響了無(wú)人機(jī)集群的應(yīng)用效果，也限制了其在更多領(lǐng)域的推廣和應(yīng)用。

因此，開(kāi)展無(wú)人機(jī)集群協(xié)同感知與目標(biāo)跟蹤技術(shù)的研究具有重要的理論意義和應(yīng)用價(jià)值。從理論角度來(lái)看，本項(xiàng)目的研究將推動(dòng)分布式感知、協(xié)同數(shù)據(jù)融合、動(dòng)態(tài)目標(biāo)跟蹤以及通信優(yōu)化等領(lǐng)域的理論發(fā)展，為無(wú)人機(jī)集群協(xié)同作業(yè)提供新的技術(shù)思路和方法。從應(yīng)用角度來(lái)看，本項(xiàng)目的研究成果將直接應(yīng)用于智能安防、精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)、環(huán)境監(jiān)測(cè)等領(lǐng)域，提高目標(biāo)探測(cè)和跟蹤的精度和效率，為相關(guān)行業(yè)提供技術(shù)支撐。

本項(xiàng)目的研究具有以下社會(huì)、經(jīng)濟(jì)和學(xué)術(shù)價(jià)值：首先，從社會(huì)價(jià)值來(lái)看，無(wú)人機(jī)集群協(xié)同感知與目標(biāo)跟蹤技術(shù)的應(yīng)用將顯著提高社會(huì)安全水平，特別是在智能安防領(lǐng)域，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)重點(diǎn)區(qū)域、大型活動(dòng)的實(shí)時(shí)監(jiān)控，有效預(yù)防和打擊犯罪行為。其次，從經(jīng)濟(jì)價(jià)值來(lái)看，本項(xiàng)目的研究成果將推動(dòng)無(wú)人機(jī)產(chǎn)業(yè)鏈的發(fā)展，促進(jìn)相關(guān)產(chǎn)業(yè)的升級(jí)和轉(zhuǎn)型，創(chuàng)造新的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)點(diǎn)。最后，從學(xué)術(shù)價(jià)值來(lái)看，本項(xiàng)目的研究將推動(dòng)相關(guān)學(xué)科的理論創(chuàng)新，培養(yǎng)一批高水平的科研人才，為我國(guó)在無(wú)人機(jī)技術(shù)領(lǐng)域的國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)中提供有力支持。

四.國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀

無(wú)人機(jī)集群協(xié)同感知與目標(biāo)跟蹤是近年來(lái)無(wú)人機(jī)技術(shù)領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)，吸引了國(guó)內(nèi)外眾多研究機(jī)構(gòu)和企業(yè)的關(guān)注。國(guó)內(nèi)外學(xué)者在該領(lǐng)域已經(jīng)開(kāi)展了大量的研究工作，取得了一定的成果，但也存在一些尚未解決的問(wèn)題和研究空白。

在國(guó)內(nèi)，無(wú)人機(jī)技術(shù)的研究起步相對(duì)較晚，但發(fā)展迅速。國(guó)內(nèi)學(xué)者在無(wú)人機(jī)集群協(xié)同感知與目標(biāo)跟蹤方面主要集中在以下幾個(gè)方面：一是分布式感知算法的研究，通過(guò)多架無(wú)人機(jī)搭載不同傳感器，實(shí)現(xiàn)感知信息的互補(bǔ)與融合，提高目標(biāo)探測(cè)的全面性和準(zhǔn)確性。例如，一些研究機(jī)構(gòu)提出了基于多傳感器融合的無(wú)人機(jī)集群感知系統(tǒng)，利用可見(jiàn)光、紅外和激光雷達(dá)等多種傳感器，實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)的全方位探測(cè)。二是協(xié)同數(shù)據(jù)融合技術(shù)的開(kāi)發(fā)，利用先進(jìn)的信號(hào)處理和機(jī)器學(xué)習(xí)算法，對(duì)多源感知數(shù)據(jù)進(jìn)行融合處理，提取更豐富的目標(biāo)特征。例如，一些學(xué)者提出了基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)和粒子濾波的協(xié)同數(shù)據(jù)融合算法，有效提高了目標(biāo)識(shí)別的準(zhǔn)確率。三是動(dòng)態(tài)目標(biāo)跟蹤策略的研究，針對(duì)目標(biāo)運(yùn)動(dòng)的復(fù)雜性和不確定性，設(shè)計(jì)自適應(yīng)的跟蹤算法，提高目標(biāo)跟蹤的魯棒性和實(shí)時(shí)性。例如，一些研究機(jī)構(gòu)開(kāi)發(fā)了基于卡爾曼濾波和深度學(xué)習(xí)的動(dòng)態(tài)目標(biāo)跟蹤算法，有效解決了目標(biāo)跟蹤丟失和抖動(dòng)的問(wèn)題。四是通信優(yōu)化機(jī)制的研究，通過(guò)優(yōu)化通信協(xié)議和拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，降低通信延遲和能耗，提高無(wú)人機(jī)集群的協(xié)同效率。例如，一些學(xué)者提出了基于論和博弈論的通信優(yōu)化算法，有效提高了無(wú)人機(jī)集群的通信效率和魯棒性。

盡管?chē)?guó)內(nèi)在無(wú)人機(jī)集群協(xié)同感知與目標(biāo)跟蹤方面取得了一定的成果，但與國(guó)外先進(jìn)水平相比，還存在一些差距。首先，國(guó)內(nèi)在分布式感知算法的研究方面，還缺乏系統(tǒng)的理論框架和有效的算法設(shè)計(jì)方法，導(dǎo)致感知信息的融合效果不夠理想。其次，在協(xié)同數(shù)據(jù)融合技術(shù)方面，國(guó)內(nèi)的研究主要集中在傳統(tǒng)的信號(hào)處理算法，缺乏對(duì)深度學(xué)習(xí)等先進(jìn)機(jī)器學(xué)習(xí)算法的深入研究和應(yīng)用。此外，在動(dòng)態(tài)目標(biāo)跟蹤策略方面，國(guó)內(nèi)的研究還主要集中在對(duì)標(biāo)跟蹤和傳統(tǒng)的跟蹤算法，缺乏對(duì)基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)跟蹤算法的深入研究。最后，在通信優(yōu)化機(jī)制方面，國(guó)內(nèi)的研究還主要集中在對(duì)標(biāo)通信協(xié)議，缺乏對(duì)新型通信技術(shù)和協(xié)議的深入研究。

在國(guó)外，無(wú)人機(jī)集群協(xié)同感知與目標(biāo)跟蹤的研究起步較早，已經(jīng)取得了一系列重要的成果。國(guó)外學(xué)者在無(wú)人機(jī)集群協(xié)同感知與目標(biāo)跟蹤方面主要集中在以下幾個(gè)方面：一是分布式感知算法的研究，通過(guò)多架無(wú)人機(jī)搭載不同傳感器，實(shí)現(xiàn)感知信息的互補(bǔ)與融合，提高目標(biāo)探測(cè)的全面性和準(zhǔn)確性。例如，美國(guó)國(guó)防高級(jí)研究計(jì)劃局（DARPA）資助了一系列無(wú)人機(jī)集群協(xié)同感知項(xiàng)目，利用多架無(wú)人機(jī)搭載不同傳感器，實(shí)現(xiàn)了對(duì)目標(biāo)的全方位探測(cè)。二是協(xié)同數(shù)據(jù)融合技術(shù)的開(kāi)發(fā)，利用先進(jìn)的信號(hào)處理和機(jī)器學(xué)習(xí)算法，對(duì)多源感知數(shù)據(jù)進(jìn)行融合處理，提取更豐富的目標(biāo)特征。例如，一些國(guó)際知名的研究機(jī)構(gòu)提出了基于深度學(xué)習(xí)和貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的協(xié)同數(shù)據(jù)融合算法，有效提高了目標(biāo)識(shí)別的準(zhǔn)確率。三是動(dòng)態(tài)目標(biāo)跟蹤策略的研究，針對(duì)目標(biāo)運(yùn)動(dòng)的復(fù)雜性和不確定性，設(shè)計(jì)自適應(yīng)的跟蹤算法，提高目標(biāo)跟蹤的魯棒性和實(shí)時(shí)性。例如，一些國(guó)際知名的研究機(jī)構(gòu)開(kāi)發(fā)了基于深度學(xué)習(xí)和卡爾曼濾波的動(dòng)態(tài)目標(biāo)跟蹤算法，有效解決了目標(biāo)跟蹤丟失和抖動(dòng)的問(wèn)題。四是通信優(yōu)化機(jī)制的研究，通過(guò)優(yōu)化通信協(xié)議和拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，降低通信延遲和能耗，提高無(wú)人機(jī)集群的協(xié)同效率。例如，一些國(guó)際知名的研究機(jī)構(gòu)提出了基于論和博弈論的通信優(yōu)化算法，有效提高了無(wú)人機(jī)集群的通信效率和魯棒性。

盡管?chē)?guó)外在無(wú)人機(jī)集群協(xié)同感知與目標(biāo)跟蹤方面取得了一定的成果，但也存在一些尚未解決的問(wèn)題和研究空白。首先，在分布式感知算法的研究方面，國(guó)外的研究還缺乏對(duì)無(wú)人機(jī)集群協(xié)同感知機(jī)理的深入理解，導(dǎo)致感知信息的融合效果不夠理想。其次，在協(xié)同數(shù)據(jù)融合技術(shù)方面，國(guó)外的研究主要集中在傳統(tǒng)的信號(hào)處理算法，缺乏對(duì)深度學(xué)習(xí)等先進(jìn)機(jī)器學(xué)習(xí)算法的深入研究和應(yīng)用。此外，在動(dòng)態(tài)目標(biāo)跟蹤策略方面，國(guó)外的研究還主要集中在對(duì)標(biāo)跟蹤和傳統(tǒng)的跟蹤算法，缺乏對(duì)基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)跟蹤算法的深入研究。最后，在通信優(yōu)化機(jī)制方面，國(guó)外的研究還主要集中在對(duì)標(biāo)通信協(xié)議，缺乏對(duì)新型通信技術(shù)和協(xié)議的深入研究。

綜上所述，國(guó)內(nèi)外在無(wú)人機(jī)集群協(xié)同感知與目標(biāo)跟蹤方面已經(jīng)取得了一定的成果，但也存在一些尚未解決的問(wèn)題和研究空白。未來(lái)，需要進(jìn)一步加強(qiáng)在這方面的研究，推動(dòng)無(wú)人機(jī)集群協(xié)同感知與目標(biāo)跟蹤技術(shù)的理論創(chuàng)新和應(yīng)用突破。具體而言，需要加強(qiáng)以下幾個(gè)方面的工作：一是加強(qiáng)無(wú)人機(jī)集群協(xié)同感知機(jī)理的研究，提出更有效的分布式感知算法，提高目標(biāo)探測(cè)的全面性和準(zhǔn)確性；二是加強(qiáng)協(xié)同數(shù)據(jù)融合技術(shù)的研究，利用先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，對(duì)多源感知數(shù)據(jù)進(jìn)行融合處理，提取更豐富的目標(biāo)特征；三是加強(qiáng)動(dòng)態(tài)目標(biāo)跟蹤策略的研究，開(kāi)發(fā)基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)跟蹤算法，提高目標(biāo)跟蹤的魯棒性和實(shí)時(shí)性；四是加強(qiáng)通信優(yōu)化機(jī)制的研究，提出更有效的通信協(xié)議和拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，降低通信延遲和能耗，提高無(wú)人機(jī)集群的協(xié)同效率。通過(guò)加強(qiáng)這些方面的研究，可以推動(dòng)無(wú)人機(jī)集群協(xié)同感知與目標(biāo)跟蹤技術(shù)的理論創(chuàng)新和應(yīng)用突破，為無(wú)人機(jī)技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展提供有力支持。

五.研究目標(biāo)與內(nèi)容

本項(xiàng)目旨在攻克無(wú)人機(jī)集群協(xié)同感知與目標(biāo)跟蹤中的關(guān)鍵技術(shù)難題，構(gòu)建一套高效、魯棒的無(wú)人機(jī)集群協(xié)同感知與目標(biāo)跟蹤理論體系、算法庫(kù)和系統(tǒng)原型，為無(wú)人機(jī)集群在復(fù)雜環(huán)境下的智能應(yīng)用提供核心支撐。為實(shí)現(xiàn)此總體目標(biāo)，項(xiàng)目設(shè)定以下具體研究目標(biāo)：

1.構(gòu)建基于多模態(tài)傳感信息的無(wú)人機(jī)集群分布式協(xié)同感知模型，顯著提升復(fù)雜環(huán)境下目標(biāo)探測(cè)的完備性和精度。

2.研發(fā)面向無(wú)人機(jī)集群的分布式協(xié)同數(shù)據(jù)融合算法，實(shí)現(xiàn)多源異構(gòu)感知信息的有效融合與智能解析，提高目標(biāo)識(shí)別的置信度。

3.設(shè)計(jì)自適應(yīng)的無(wú)人機(jī)集群動(dòng)態(tài)目標(biāo)跟蹤策略，增強(qiáng)系統(tǒng)在目標(biāo)快速運(yùn)動(dòng)、密集交互及環(huán)境劇烈變化下的跟蹤穩(wěn)定性和魯棒性。

4.建立高效的無(wú)人機(jī)集群協(xié)同通信與任務(wù)分配機(jī)制，降低通信瓶頸，提高集群整體協(xié)同效能和任務(wù)完成率。

5.實(shí)現(xiàn)無(wú)人機(jī)集群協(xié)同感知與目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)的軟硬件集成與驗(yàn)證，驗(yàn)證關(guān)鍵技術(shù)指標(biāo)的優(yōu)越性，形成可演示的原型系統(tǒng)。

為達(dá)成上述研究目標(biāo)，本項(xiàng)目將圍繞以下幾個(gè)核心內(nèi)容展開(kāi)深入研究：

1.**無(wú)人機(jī)集群分布式協(xié)同感知理論與算法研究：**

***研究問(wèn)題：**如何設(shè)計(jì)分布式感知架構(gòu)，使無(wú)人機(jī)集群能夠高效協(xié)作，覆蓋大范圍感知區(qū)域，彌補(bǔ)單架無(wú)人機(jī)感知盲區(qū)，并融合多源傳感信息以提升目標(biāo)探測(cè)和識(shí)別的準(zhǔn)確性？

***研究?jī)?nèi)容：**

*研究基于論或博弈論的無(wú)人機(jī)集群協(xié)同感知模型，分析信息交互對(duì)感知性能的影響，建立分布式感知效能評(píng)估體系。

*研究多模態(tài)傳感器（如可見(jiàn)光、紅外、激光雷達(dá)）的協(xié)同配置與數(shù)據(jù)同步策略，探索基于時(shí)空信息關(guān)聯(lián)的多模態(tài)數(shù)據(jù)融合方法。

*研究無(wú)人機(jī)集群在動(dòng)態(tài)環(huán)境下的感知覆蓋優(yōu)化問(wèn)題，設(shè)計(jì)能夠適應(yīng)環(huán)境變化和任務(wù)需求的無(wú)人機(jī)隊(duì)形與感知策略。

***假設(shè)：**通過(guò)設(shè)計(jì)優(yōu)化的分布式協(xié)同感知算法和隊(duì)形控制策略，無(wú)人機(jī)集群的整體感知效能（目標(biāo)探測(cè)概率、虛警率）將顯著優(yōu)于單架無(wú)人機(jī)或簡(jiǎn)單編隊(duì)。

***具體研究問(wèn)題：**

*如何量化描述無(wú)人機(jī)集群中信息共享對(duì)整體感知覆蓋和目標(biāo)檢測(cè)性能的提升？

*如何設(shè)計(jì)魯棒的分布式目標(biāo)檢測(cè)算法，以處理傳感器噪聲、遮擋和視差問(wèn)題？

*如何實(shí)現(xiàn)不同類(lèi)型傳感器數(shù)據(jù)的精確時(shí)空對(duì)齊與有效融合？

2.**無(wú)人機(jī)集群協(xié)同數(shù)據(jù)融合與目標(biāo)識(shí)別算法研究：**

***研究問(wèn)題：**如何有效融合無(wú)人機(jī)集群采集到的冗余且可能沖突的多源感知信息，實(shí)現(xiàn)對(duì)復(fù)雜背景下目標(biāo)的精確識(shí)別與狀態(tài)估計(jì)？

***研究?jī)?nèi)容：**

*研究基于深度學(xué)習(xí)的分布式特征融合方法，利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取多源感知數(shù)據(jù)的深層語(yǔ)義特征，并進(jìn)行協(xié)同融合。

*研究基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)或粒子濾波的分布式狀態(tài)估計(jì)與目標(biāo)識(shí)別算法，融合不同無(wú)人機(jī)的觀測(cè)信息，進(jìn)行目標(biāo)狀態(tài)跟蹤和身份確認(rèn)。

*研究處理數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)不確定性和信息沖突的機(jī)制，設(shè)計(jì)能夠自適應(yīng)調(diào)整權(quán)重或置信度的融合策略。

***假設(shè)：**通過(guò)引入先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)融合算法，無(wú)人機(jī)集群協(xié)同生成的目標(biāo)識(shí)別結(jié)果將具有更高的精度和更強(qiáng)的魯棒性，能夠有效抑制噪聲和干擾。

***具體研究問(wèn)題：**

*如何設(shè)計(jì)有效的分布式特征提取網(wǎng)絡(luò)，以適應(yīng)不同傳感器數(shù)據(jù)的特點(diǎn)并實(shí)現(xiàn)跨模態(tài)特征對(duì)齊？

*如何建立精確描述多源信息不確定性的概率模型，并應(yīng)用于分布式狀態(tài)估計(jì)？

*如何在融合過(guò)程中動(dòng)態(tài)評(píng)估各源信息的可靠性，并進(jìn)行自適應(yīng)權(quán)重分配？

3.**無(wú)人機(jī)集群自適應(yīng)動(dòng)態(tài)目標(biāo)跟蹤策略研究：**

***研究問(wèn)題：**如何設(shè)計(jì)分布式、自適應(yīng)的目標(biāo)跟蹤策略，使無(wú)人機(jī)集群能夠協(xié)同對(duì)高速、變向、多目標(biāo)場(chǎng)景下的目標(biāo)進(jìn)行穩(wěn)定、精確的持續(xù)跟蹤？

***研究?jī)?nèi)容：**

*研究基于多無(wú)人機(jī)協(xié)同測(cè)量的分布式目標(biāo)跟蹤算法，如分布式卡爾曼濾波、分布式粒子濾波等，提高目標(biāo)狀態(tài)估計(jì)的精度和魯棒性。

*研究目標(biāo)行為預(yù)測(cè)與跟蹤決策的協(xié)同機(jī)制，使無(wú)人機(jī)能夠根據(jù)目標(biāo)軌跡預(yù)測(cè)調(diào)整自身位置和觀測(cè)策略，實(shí)現(xiàn)更緊密的跟蹤。

*研究多目標(biāo)跟蹤中的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)與身份維持問(wèn)題，設(shè)計(jì)能夠處理目標(biāo)間交互、遮擋和身份切換的分布式算法。

***假設(shè)：**通過(guò)設(shè)計(jì)自適應(yīng)的分布式跟蹤算法和隊(duì)形保持策略，無(wú)人機(jī)集群將能夠在復(fù)雜動(dòng)態(tài)場(chǎng)景下實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)的穩(wěn)定、精確跟蹤，跟蹤丟失率和位置誤差將顯著降低。

***具體研究問(wèn)題：**

*如何設(shè)計(jì)分布式目標(biāo)跟蹤算法，以最小化跟蹤誤差并適應(yīng)目標(biāo)的非線(xiàn)性運(yùn)動(dòng)模型？

*如何在分布式環(huán)境下實(shí)現(xiàn)高效的多目標(biāo)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)？

*如何根據(jù)目標(biāo)動(dòng)態(tài)和跟蹤誤差，動(dòng)態(tài)調(diào)整無(wú)人機(jī)隊(duì)形和觀測(cè)策略？

4.**無(wú)人機(jī)集群協(xié)同通信與任務(wù)分配機(jī)制研究：**

***研究問(wèn)題：**如何設(shè)計(jì)高效、魯棒的無(wú)人機(jī)集群協(xié)同通信協(xié)議和動(dòng)態(tài)任務(wù)分配機(jī)制，以支持感知、跟蹤等任務(wù)的實(shí)時(shí)信息交互和任務(wù)協(xié)同，同時(shí)降低通信開(kāi)銷(xiāo)和系統(tǒng)能耗？

***研究?jī)?nèi)容：**

*研究基于通信或代數(shù)拓?fù)淅碚摰臒o(wú)人機(jī)集群分布式信息傳播模型，優(yōu)化信息交互路徑與拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，降低通信延遲。

*研究面向任務(wù)驅(qū)動(dòng)的分布式協(xié)同任務(wù)分配算法，根據(jù)目標(biāo)狀態(tài)、無(wú)人機(jī)能力和環(huán)境約束，動(dòng)態(tài)優(yōu)化任務(wù)分配方案，提高任務(wù)完成效率。

*研究利用本地信息進(jìn)行決策的分布式控制策略，減少對(duì)中心節(jié)點(diǎn)的依賴(lài)，提高系統(tǒng)的魯棒性和可擴(kuò)展性。

***假設(shè)：**通過(guò)設(shè)計(jì)優(yōu)化的通信協(xié)議和任務(wù)分配算法，無(wú)人機(jī)集群的協(xié)同效率和任務(wù)完成率將得到顯著提升，同時(shí)系統(tǒng)能耗和通信瓶頸得到有效緩解。

***具體研究問(wèn)題：**

*如何設(shè)計(jì)低延遲、高可靠性的分布式通信協(xié)議，以適應(yīng)動(dòng)態(tài)變化的無(wú)人機(jī)隊(duì)形？

*如何在信息不完整的情況下，實(shí)現(xiàn)高效的分布式任務(wù)分配與協(xié)調(diào)？

*如何平衡通信開(kāi)銷(xiāo)與系統(tǒng)能耗，設(shè)計(jì)節(jié)能的分布式協(xié)同機(jī)制？

5.**無(wú)人機(jī)集群協(xié)同感知與目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)原型研制與驗(yàn)證：**

***研究問(wèn)題：**如何將上述研究的關(guān)鍵技術(shù)和算法集成到一個(gè)軟硬件結(jié)合的原型系統(tǒng)中，并在實(shí)際或高仿真環(huán)境中驗(yàn)證其性能？

***研究?jī)?nèi)容：**

*設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)無(wú)人機(jī)集群的硬件平臺(tái)（或基于仿真平臺(tái)的高保真模擬），集成感知、計(jì)算和通信單元。

*開(kāi)發(fā)基于ROS或類(lèi)似框架的軟件架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)各模塊的功能集成與協(xié)同工作。

*構(gòu)建包含復(fù)雜動(dòng)態(tài)場(chǎng)景的仿真測(cè)試環(huán)境，對(duì)所提出的算法進(jìn)行充分的仿真驗(yàn)證和性能評(píng)估。

*（若條件允許）實(shí)際飛行試驗(yàn)，在真實(shí)環(huán)境中驗(yàn)證系統(tǒng)的可行性和性能。

***假設(shè)：**集成后的原型系統(tǒng)將能夠在設(shè)定的復(fù)雜場(chǎng)景下，穩(wěn)定、高效地執(zhí)行協(xié)同感知與目標(biāo)跟蹤任務(wù)，驗(yàn)證各項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)指標(biāo)的有效性。

***具體研究問(wèn)題：**

*如何實(shí)現(xiàn)感知、融合、跟蹤、通信、決策等模塊的有效軟硬件集成？

*如何構(gòu)建逼真的仿真環(huán)境以模擬實(shí)際飛行中的物理約束和干擾因素？

*如何設(shè)計(jì)全面的性能評(píng)估指標(biāo)體系，以量化評(píng)價(jià)原型系統(tǒng)的協(xié)同效能？

六.研究方法與技術(shù)路線(xiàn)

本項(xiàng)目將采用理論分析、仿真實(shí)驗(yàn)與實(shí)際測(cè)試相結(jié)合的研究方法，系統(tǒng)性地解決無(wú)人機(jī)集群協(xié)同感知與目標(biāo)跟蹤中的關(guān)鍵技術(shù)問(wèn)題。研究方法的選擇充分考慮了問(wèn)題的復(fù)雜性、研究的階段性以及成果驗(yàn)證的需求，旨在確保研究的科學(xué)性、系統(tǒng)性和有效性。

1.**研究方法：**

***理論分析方法：**針對(duì)無(wú)人機(jī)集群協(xié)同感知與目標(biāo)跟蹤中的關(guān)鍵數(shù)學(xué)和物理問(wèn)題，采用論、優(yōu)化理論、概率論與隨機(jī)過(guò)程、以及機(jī)器學(xué)習(xí)理論等，建立相應(yīng)的理論模型和數(shù)學(xué)框架。對(duì)分布式感知模型、協(xié)同數(shù)據(jù)融合算法、動(dòng)態(tài)目標(biāo)跟蹤策略以及通信優(yōu)化機(jī)制進(jìn)行嚴(yán)格的數(shù)學(xué)推導(dǎo)和分析，為算法設(shè)計(jì)和性能評(píng)估提供理論基礎(chǔ)。例如，利用論分析無(wú)人機(jī)節(jié)點(diǎn)間的信息交互拓?fù)?，建立分布式感知效能的理論模型；利用?yōu)化理論求解感知覆蓋和任務(wù)分配的最優(yōu)策略；利用概率論描述感知信息的不確定性，并應(yīng)用于狀態(tài)估計(jì)和目標(biāo)識(shí)別。

***仿真實(shí)驗(yàn)方法：**構(gòu)建高保真的無(wú)人機(jī)集群協(xié)同感知與目標(biāo)跟蹤仿真平臺(tái)。該平臺(tái)將包括無(wú)人機(jī)動(dòng)力學(xué)模型、傳感器模型（可見(jiàn)光、紅外、激光雷達(dá)等）、環(huán)境模型（城市、鄉(xiāng)村、復(fù)雜地形等）、目標(biāo)模型（運(yùn)動(dòng)模式、尺寸、特征等）以及通信模型。在仿真環(huán)境中，對(duì)所提出的分布式感知算法、協(xié)同數(shù)據(jù)融合算法、動(dòng)態(tài)目標(biāo)跟蹤策略和通信優(yōu)化機(jī)制進(jìn)行大量的仿真實(shí)驗(yàn)，評(píng)估其在不同場(chǎng)景、不同參數(shù)設(shè)置下的性能表現(xiàn)（如目標(biāo)探測(cè)概率、虛警率、跟蹤精度、定位誤差、通信效率等）。仿真實(shí)驗(yàn)將覆蓋從單目標(biāo)簡(jiǎn)單場(chǎng)景到多目標(biāo)復(fù)雜場(chǎng)景，從靜態(tài)環(huán)境到動(dòng)態(tài)環(huán)境，全面驗(yàn)證算法的魯棒性和有效性。通過(guò)仿真，可以高效、低成本地探索不同的算法設(shè)計(jì)和參數(shù)配置，為實(shí)際系統(tǒng)開(kāi)發(fā)提供重要的指導(dǎo)。

***實(shí)際測(cè)試方法：**（若條件允許）搭建實(shí)際的無(wú)人機(jī)測(cè)試平臺(tái)，在受控或半受控的實(shí)際環(huán)境中進(jìn)行飛行試驗(yàn)。選擇具有代表性的場(chǎng)景（如空曠場(chǎng)地、簡(jiǎn)單建筑群附近等），對(duì)集成有研究成果的原型系統(tǒng)進(jìn)行測(cè)試。收集實(shí)際飛行數(shù)據(jù)，包括無(wú)人機(jī)位姿數(shù)據(jù)、傳感器數(shù)據(jù)、通信數(shù)據(jù)以及目標(biāo)真實(shí)軌跡數(shù)據(jù)（若可標(biāo)定）。對(duì)實(shí)際測(cè)試數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和分析，驗(yàn)證算法在真實(shí)環(huán)境下的性能、穩(wěn)定性和實(shí)用性，并與仿真結(jié)果進(jìn)行對(duì)比分析，評(píng)估模型的準(zhǔn)確性和算法的泛化能力。實(shí)際測(cè)試將幫助發(fā)現(xiàn)仿真中未考慮到的因素，進(jìn)一步優(yōu)化算法和系統(tǒng)設(shè)計(jì)。

***數(shù)據(jù)收集與分析方法：**數(shù)據(jù)收集將覆蓋仿真和實(shí)際測(cè)試兩個(gè)環(huán)節(jié)。仿真數(shù)據(jù)包括無(wú)人機(jī)傳感器數(shù)據(jù)、計(jì)算節(jié)點(diǎn)處理結(jié)果、通信鏈路狀態(tài)等。實(shí)際測(cè)試數(shù)據(jù)包括無(wú)人機(jī)傳感器數(shù)據(jù)、飛行控制數(shù)據(jù)、通信數(shù)據(jù)以及（若可能）地面真實(shí)目標(biāo)信息。數(shù)據(jù)分析將采用多種統(tǒng)計(jì)方法和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，如蒙特卡洛模擬評(píng)估不確定性，卡爾曼濾波或粒子濾波評(píng)估目標(biāo)狀態(tài)估計(jì)精度，ROC曲線(xiàn)分析目標(biāo)檢測(cè)性能，以及聚類(lèi)分析等評(píng)估多目標(biāo)跟蹤效果。利用MATLAB、Python等工具進(jìn)行數(shù)據(jù)處理、可視化分析和性能評(píng)估，最終形成量化的研究成果報(bào)告。

2.**技術(shù)路線(xiàn)：**

本項(xiàng)目的研究將按照以下技術(shù)路線(xiàn)和關(guān)鍵步驟展開(kāi)：

***階段一：理論建模與基礎(chǔ)算法設(shè)計(jì)（第1-6個(gè)月）**

***關(guān)鍵步驟1：**深入分析無(wú)人機(jī)集群協(xié)同感知與目標(biāo)跟蹤的理論基礎(chǔ)，梳理現(xiàn)有技術(shù)的優(yōu)缺點(diǎn)，明確本項(xiàng)目的研究切入點(diǎn)和創(chuàng)新方向。

***關(guān)鍵步驟2：**構(gòu)建無(wú)人機(jī)集群分布式協(xié)同感知的理論模型，研究信息交互對(duì)感知邊界和分辨率的影響，設(shè)計(jì)基于論的感知效能評(píng)估框架。

***關(guān)鍵步驟3：**設(shè)計(jì)多源異構(gòu)感知信息的時(shí)空對(duì)齊與初步融合算法，為后續(xù)深度融合奠定基礎(chǔ)。

***關(guān)鍵步驟4：**研發(fā)面向分布式環(huán)境的協(xié)同數(shù)據(jù)融合算法框架，初步探索基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)或深度學(xué)習(xí)的融合方法。

***階段二：核心算法研發(fā)與仿真驗(yàn)證（第7-18個(gè)月）**

***關(guān)鍵步驟5：**研發(fā)基于多無(wú)人機(jī)協(xié)同測(cè)量的分布式目標(biāo)跟蹤算法，包括分布式狀態(tài)估計(jì)和目標(biāo)識(shí)別算法。

***關(guān)鍵步驟6：**研究目標(biāo)行為預(yù)測(cè)與跟蹤決策的協(xié)同機(jī)制，設(shè)計(jì)能夠自適應(yīng)調(diào)整的跟蹤策略。

***關(guān)鍵步驟7：**研發(fā)無(wú)人機(jī)集群協(xié)同通信與任務(wù)分配算法，優(yōu)化信息交互路徑與任務(wù)分配方案。

***關(guān)鍵步驟8：**構(gòu)建高保真仿真平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)理論模型和算法的可運(yùn)行環(huán)境。

***關(guān)鍵步驟9：**在仿真環(huán)境中對(duì)設(shè)計(jì)的各項(xiàng)核心算法進(jìn)行系統(tǒng)性的性能測(cè)試與參數(shù)調(diào)優(yōu)，評(píng)估算法在不同場(chǎng)景下的魯棒性和有效性。

***階段三：系統(tǒng)集成與實(shí)際測(cè)試（第19-30個(gè)月）**（若條件允許）

***關(guān)鍵步驟10：**基于仿真驗(yàn)證結(jié)果，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)無(wú)人機(jī)集群協(xié)同感知與目標(biāo)跟蹤的原型系統(tǒng)，包括硬件集成和軟件架構(gòu)開(kāi)發(fā)。

***關(guān)鍵步驟11：**構(gòu)建包含復(fù)雜動(dòng)態(tài)場(chǎng)景的實(shí)際測(cè)試環(huán)境。

***關(guān)鍵步驟12：**在實(shí)際環(huán)境中對(duì)原型系統(tǒng)進(jìn)行飛行測(cè)試，收集真實(shí)數(shù)據(jù)。

***關(guān)鍵步驟13：**對(duì)實(shí)際測(cè)試數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和分析，驗(yàn)證原型系統(tǒng)的性能，并與仿真結(jié)果進(jìn)行對(duì)比。

***階段四：成果總結(jié)與提煉（第31-36個(gè)月）**

***關(guān)鍵步驟14：**系統(tǒng)總結(jié)研究過(guò)程中的理論成果、算法創(chuàng)新和實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)。

***關(guān)鍵步驟15：**撰寫(xiě)高質(zhì)量學(xué)術(shù)論文，申請(qǐng)相關(guān)發(fā)明專(zhuān)利。

***關(guān)鍵步驟16：**整理研究報(bào)告，形成完整的技術(shù)文檔和原型系統(tǒng)交付成果。

通過(guò)上述技術(shù)路線(xiàn)，本項(xiàng)目將逐步深入，從理論建模到算法設(shè)計(jì)，再到仿真驗(yàn)證和實(shí)際測(cè)試，最終形成一套完整、高效、魯棒的無(wú)人機(jī)集群協(xié)同感知與目標(biāo)跟蹤技術(shù)方案，實(shí)現(xiàn)研究目標(biāo)，并為相關(guān)領(lǐng)域的應(yīng)用提供有力支撐。

七．創(chuàng)新點(diǎn)

本項(xiàng)目針對(duì)無(wú)人機(jī)集群協(xié)同感知與目標(biāo)跟蹤領(lǐng)域的關(guān)鍵挑戰(zhàn)，提出了一系列創(chuàng)新性的研究思路和技術(shù)方案，旨在突破現(xiàn)有技術(shù)的瓶頸，提升無(wú)人機(jī)集群的智能化水平。項(xiàng)目的創(chuàng)新點(diǎn)主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：

1.**分布式協(xié)同感知模型與算法的理論創(chuàng)新：**

***創(chuàng)新性：**提出基于動(dòng)態(tài)論和時(shí)空信息融合的無(wú)人機(jī)集群分布式協(xié)同感知模型，突破傳統(tǒng)感知模型在復(fù)雜動(dòng)態(tài)環(huán)境下的局限性。不同于以往將無(wú)人機(jī)視為靜態(tài)或簡(jiǎn)單交互節(jié)點(diǎn)的建模方式，本項(xiàng)目將無(wú)人機(jī)的運(yùn)動(dòng)、隊(duì)形變化以及信息交互視為動(dòng)態(tài)演化過(guò)程，構(gòu)建能夠描述這種動(dòng)態(tài)性的論模型，并以此為基礎(chǔ)設(shè)計(jì)分布式感知算法。

***具體體現(xiàn)：**設(shè)計(jì)能夠自適應(yīng)隊(duì)形調(diào)整的分布式感知覆蓋優(yōu)化算法，使集群能夠根據(jù)任務(wù)需求和目標(biāo)分布動(dòng)態(tài)改變隊(duì)形，最大化感知效能。研發(fā)基于時(shí)空關(guān)聯(lián)特征的分布式多模態(tài)傳感器數(shù)據(jù)融合算法，不僅考慮傳感器間的空間互補(bǔ)，更注重目標(biāo)在時(shí)間和空間上的連續(xù)性特征，有效解決目標(biāo)快速運(yùn)動(dòng)和場(chǎng)景劇烈變化帶來(lái)的感知中斷和識(shí)別困難問(wèn)題。引入分布式信念傳播或消息傳遞算法處理感知過(guò)程中的不確定性信息，提高復(fù)雜背景下目標(biāo)探測(cè)的可靠性。

2.**面向無(wú)人機(jī)集群的深度學(xué)習(xí)融合與跟蹤策略創(chuàng)新：**

***創(chuàng)新性：**創(chuàng)新性地將深度學(xué)習(xí)技術(shù)深度融入無(wú)人機(jī)集群的協(xié)同數(shù)據(jù)融合與動(dòng)態(tài)目標(biāo)跟蹤環(huán)節(jié)，實(shí)現(xiàn)從數(shù)據(jù)到?jīng)Q策的端到端智能融合與跟蹤。

***具體體現(xiàn)：**研發(fā)基于聯(lián)邦學(xué)習(xí)或分布式深度學(xué)習(xí)的協(xié)同感知信息融合框架，允許無(wú)人機(jī)在保護(hù)數(shù)據(jù)隱私的前提下，共享模型參數(shù)或特征，共同提升目標(biāo)識(shí)別的精度。設(shè)計(jì)能夠進(jìn)行在線(xiàn)特征學(xué)習(xí)和自適應(yīng)模型更新的分布式深度目標(biāo)跟蹤網(wǎng)絡(luò)，使無(wú)人機(jī)集群能夠適應(yīng)目標(biāo)特征的時(shí)變性和環(huán)境的變化，有效應(yīng)對(duì)目標(biāo)隱現(xiàn)、交互遮擋等復(fù)雜跟蹤場(chǎng)景。提出基于目標(biāo)行為預(yù)測(cè)的分布式協(xié)同跟蹤決策機(jī)制，利用深度學(xué)習(xí)模型預(yù)測(cè)目標(biāo)未來(lái)軌跡，引導(dǎo)無(wú)人機(jī)進(jìn)行前瞻性的協(xié)同跟蹤，減少跟蹤丟失的可能性，并優(yōu)化集群整體能耗。

3.**高效魯棒的無(wú)人機(jī)集群協(xié)同通信與任務(wù)分配機(jī)制創(chuàng)新：**

***創(chuàng)新性：**提出基于動(dòng)態(tài)拓?fù)鋬?yōu)化和邊緣計(jì)算驅(qū)動(dòng)的無(wú)人機(jī)集群協(xié)同通信與任務(wù)分配機(jī)制，解決大規(guī)模集群通信帶寬有限、延遲高以及中心節(jié)點(diǎn)單點(diǎn)故障等問(wèn)題。

***具體體現(xiàn)：**研究基于演化算法或強(qiáng)化學(xué)習(xí)的無(wú)人機(jī)集群動(dòng)態(tài)通信拓?fù)鋬?yōu)化方法，使無(wú)人機(jī)能夠根據(jù)當(dāng)前任務(wù)、目標(biāo)位置和通信狀況，實(shí)時(shí)調(diào)整信息交互路徑和鄰居關(guān)系，構(gòu)建最優(yōu)的通信網(wǎng)絡(luò)，降低通信延遲和能耗。設(shè)計(jì)分布式、去中心化的任務(wù)分配算法，結(jié)合邊緣計(jì)算能力，使無(wú)人機(jī)能夠在本地做出快速?zèng)Q策，減少對(duì)中心節(jié)點(diǎn)的依賴(lài)，提高系統(tǒng)的魯棒性和可擴(kuò)展性，尤其適用于大規(guī)模、廣域的集群任務(wù)。提出考慮能量消耗和任務(wù)優(yōu)先級(jí)的協(xié)同通信與任務(wù)分配聯(lián)合優(yōu)化模型，實(shí)現(xiàn)集群在執(zhí)行任務(wù)過(guò)程中的節(jié)能高效運(yùn)行。

4.**系統(tǒng)集成與實(shí)際場(chǎng)景驗(yàn)證的創(chuàng)新性：**

***創(chuàng)新性：**強(qiáng)調(diào)理論研究成果向?qū)嶋H應(yīng)用的轉(zhuǎn)化，致力于構(gòu)建軟硬件一體化的原型系統(tǒng)，并在復(fù)雜的實(shí)際或高仿真環(huán)境中進(jìn)行系統(tǒng)性驗(yàn)證，填補(bǔ)現(xiàn)有研究中理論推導(dǎo)和仿真驗(yàn)證為主、實(shí)際場(chǎng)景驗(yàn)證不足的空白。

***具體體現(xiàn)：**不僅僅是提出算法，而是要將其集成到包含感知、決策、執(zhí)行單元的無(wú)人機(jī)原型系統(tǒng)或高保真仿真平臺(tái)中，實(shí)現(xiàn)算法的工程化落地。通過(guò)在包含復(fù)雜動(dòng)態(tài)目標(biāo)、復(fù)雜環(huán)境因素（如遮擋、干擾）的實(shí)際或高仿真場(chǎng)景中進(jìn)行的系統(tǒng)性測(cè)試，全面評(píng)估所提出技術(shù)方案的綜合性能和實(shí)用性，發(fā)現(xiàn)理論模型和仿真中可能忽略的問(wèn)題，并進(jìn)行針對(duì)性的改進(jìn)。這種從理論、仿真到原型、再到實(shí)際驗(yàn)證的完整鏈條，確保了研究成果的可行性和先進(jìn)性，更能體現(xiàn)研究的實(shí)際價(jià)值和應(yīng)用潛力。

綜上所述，本項(xiàng)目在分布式協(xié)同感知模型、深度學(xué)習(xí)融合跟蹤、高效魯棒通信任務(wù)分配以及系統(tǒng)集成驗(yàn)證等方面均具有顯著的創(chuàng)新性，有望為無(wú)人機(jī)集群的智能化應(yīng)用提供突破性的技術(shù)支撐，推動(dòng)該領(lǐng)域邁向更高水平。

八．預(yù)期成果

本項(xiàng)目旨在通過(guò)系統(tǒng)性的研究，突破無(wú)人機(jī)集群協(xié)同感知與目標(biāo)跟蹤中的關(guān)鍵技術(shù)瓶頸，預(yù)期將在理論創(chuàng)新、技術(shù)突破、人才培養(yǎng)和實(shí)際應(yīng)用等多個(gè)方面取得顯著成果。

1.**理論貢獻(xiàn)：**

***分布式協(xié)同感知理論體系：**建立一套完整的無(wú)人機(jī)集群分布式協(xié)同感知理論框架，包括基于動(dòng)態(tài)論的效能評(píng)估模型、時(shí)空信息融合機(jī)制以及分布式感知優(yōu)化算法理論。闡明信息交互模式、傳感器配置、隊(duì)形控制對(duì)整體感知性能的影響規(guī)律，為該領(lǐng)域提供系統(tǒng)的理論指導(dǎo)。

***協(xié)同數(shù)據(jù)融合理論方法：**系統(tǒng)性地發(fā)展面向無(wú)人機(jī)集群的多源異構(gòu)感知信息融合理論，特別是在深度學(xué)習(xí)與概率模型結(jié)合方面的理論框架。提出新的融合準(zhǔn)則、不確定性處理方法以及模型泛化能力的理論分析，深化對(duì)協(xié)同融合機(jī)理的理解。

***動(dòng)態(tài)目標(biāo)跟蹤理論模型：**構(gòu)建適用于無(wú)人機(jī)集群的分布式動(dòng)態(tài)目標(biāo)跟蹤理論模型，包括分布式狀態(tài)估計(jì)理論、目標(biāo)識(shí)別置信度傳播理論以及基于預(yù)測(cè)的跟蹤決策理論。為復(fù)雜環(huán)境下高精度、高魯棒性目標(biāo)跟蹤提供新的理論視角。

***協(xié)同通信與任務(wù)分配理論：**發(fā)展基于分布式優(yōu)化和邊緣計(jì)算的無(wú)人機(jī)集群協(xié)同通信與任務(wù)分配理論，提出新的通信拓?fù)鋬?yōu)化模型、任務(wù)分配算法收斂性以及系統(tǒng)魯棒性的理論分析，為大規(guī)模集群的協(xié)同運(yùn)行提供理論基礎(chǔ)。

2.**技術(shù)突破與算法庫(kù)：**

***分布式協(xié)同感知算法：**研發(fā)出一系列高效、魯棒的分布式協(xié)同感知算法，包括但不限于：自適應(yīng)隊(duì)形下的分布式感知覆蓋優(yōu)化算法、基于時(shí)空特征的多模態(tài)傳感器數(shù)據(jù)融合算法、分布式不確定性感知信息處理算法等。這些算法將顯著提升無(wú)人機(jī)集群在復(fù)雜動(dòng)態(tài)環(huán)境下的目標(biāo)探測(cè)精度和覆蓋范圍。

***協(xié)同數(shù)據(jù)融合算法：**研發(fā)出基于聯(lián)邦學(xué)習(xí)/分布式深度學(xué)習(xí)的協(xié)同感知信息融合算法、分布式目標(biāo)狀態(tài)與識(shí)別置信度傳播算法、處理數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)不確定性的融合算法等。這些算法將有效提高目標(biāo)識(shí)別的準(zhǔn)確率和跟蹤的穩(wěn)定性。

***動(dòng)態(tài)目標(biāo)跟蹤算法：**研發(fā)出基于分布式卡爾曼濾波/粒子濾波的協(xié)同目標(biāo)跟蹤算法、基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)行為預(yù)測(cè)與跟蹤決策算法、分布式多目標(biāo)跟蹤與身份維持算法等。這些算法將顯著提升無(wú)人機(jī)集群在目標(biāo)快速運(yùn)動(dòng)、密集交互場(chǎng)景下的跟蹤性能。

***協(xié)同通信與任務(wù)分配算法：**研發(fā)出基于動(dòng)態(tài)優(yōu)化的分布式協(xié)同通信協(xié)議、基于邊緣計(jì)算的分布式任務(wù)分配算法、考慮能耗與優(yōu)先級(jí)的聯(lián)合優(yōu)化算法等。這些算法將有效解決大規(guī)模無(wú)人機(jī)集群的通信瓶頸和任務(wù)調(diào)度難題。

***算法庫(kù)與工具集：**將研發(fā)的核心算法進(jìn)行模塊化設(shè)計(jì)，形成一套可復(fù)用的算法庫(kù)和軟件工具集，為后續(xù)相關(guān)研究和應(yīng)用開(kāi)發(fā)提供便利。

3.**系統(tǒng)原型與驗(yàn)證：**

***原型系統(tǒng)：**（若條件允許）研制一套包含感知、決策、通信、執(zhí)行等功能的無(wú)人機(jī)集群協(xié)同感知與目標(biāo)跟蹤原型系統(tǒng)。該系統(tǒng)將驗(yàn)證所提出的關(guān)鍵技術(shù)和算法的集成性與有效性。

***仿真驗(yàn)證平臺(tái)：**構(gòu)建高逼真度的仿真平臺(tái)，包含詳細(xì)的無(wú)人機(jī)模型、傳感器模型、環(huán)境模型和通信模型，用于全面、深入地測(cè)試和評(píng)估各項(xiàng)技術(shù)的性能。

***性能指標(biāo)驗(yàn)證：**通過(guò)仿真和（實(shí)際）飛行試驗(yàn)，對(duì)原型系統(tǒng)在目標(biāo)探測(cè)概率、虛警率、跟蹤精度、定位誤差、通信效率、任務(wù)完成率、系統(tǒng)魯棒性、可擴(kuò)展性等關(guān)鍵性能指標(biāo)上進(jìn)行全面測(cè)試與驗(yàn)證，量化評(píng)估研究成果的優(yōu)越性。

4.**實(shí)踐應(yīng)用價(jià)值：**

***提升智能安防能力：**研究成果可直接應(yīng)用于城市安全、反恐偵察、邊境監(jiān)控等領(lǐng)域，提升安防系統(tǒng)對(duì)移動(dòng)目標(biāo)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)、識(shí)別和跟蹤能力，實(shí)現(xiàn)更高效的預(yù)警和處置。

***推動(dòng)精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)發(fā)展：**可應(yīng)用于農(nóng)田作物監(jiān)測(cè)、病蟲(chóng)害防治、牲畜管理等場(chǎng)景，實(shí)現(xiàn)對(duì)農(nóng)田環(huán)境和農(nóng)作物的智能感知與精準(zhǔn)跟蹤，提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率和資源利用率。

***促進(jìn)環(huán)境監(jiān)測(cè)與保護(hù)：**可用于野生動(dòng)物監(jiān)測(cè)、環(huán)境災(zāi)害評(píng)估、資源勘探等領(lǐng)域，實(shí)現(xiàn)對(duì)重點(diǎn)區(qū)域環(huán)境和目標(biāo)的長(zhǎng)期、動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)，服務(wù)于生態(tài)保護(hù)和管理決策。

***助力應(yīng)急響應(yīng)與搜救：**可應(yīng)用于大型活動(dòng)安保、自然災(zāi)害救援等場(chǎng)景，快速定位和跟蹤目標(biāo)，提供關(guān)鍵信息支持，提升應(yīng)急響應(yīng)效率。

***拓展軍事應(yīng)用潛力：**研究成果可為軍事偵察、目標(biāo)指示、區(qū)域封鎖等任務(wù)提供先進(jìn)的無(wú)人機(jī)集群技術(shù)支撐，提升作戰(zhàn)效能和智能化水平。

5.**學(xué)術(shù)成果與人才培養(yǎng)：**

***高水平學(xué)術(shù)論文：**預(yù)計(jì)發(fā)表高水平學(xué)術(shù)論文3-5篇，其中SCI/EI收錄期刊論文2-3篇，重要國(guó)際會(huì)議論文1-2篇，提升項(xiàng)目組在相關(guān)領(lǐng)域的學(xué)術(shù)影響力。

***發(fā)明專(zhuān)利申請(qǐng)：**預(yù)計(jì)申請(qǐng)發(fā)明專(zhuān)利3-5項(xiàng)，保護(hù)項(xiàng)目的核心技術(shù)創(chuàng)新成果。

***人才培養(yǎng)：**培養(yǎng)博士研究生2-3名，碩士研究生5-7名，為無(wú)人機(jī)技術(shù)領(lǐng)域輸送高水平專(zhuān)業(yè)人才。

***研究報(bào)告與成果總結(jié)：**形成詳細(xì)的研究工作報(bào)告，系統(tǒng)總結(jié)研究過(guò)程、方法、成果和結(jié)論，為后續(xù)研究和應(yīng)用提供參考。

綜上所述，本項(xiàng)目預(yù)期將產(chǎn)出一系列具有理論創(chuàng)新性和實(shí)踐應(yīng)用價(jià)值的研究成果，推動(dòng)無(wú)人機(jī)集群協(xié)同感知與目標(biāo)跟蹤技術(shù)的跨越式發(fā)展，為國(guó)家在智能安防、精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)、環(huán)境監(jiān)測(cè)、應(yīng)急響應(yīng)等領(lǐng)域的戰(zhàn)略需求提供有力的技術(shù)支撐。

九.項(xiàng)目實(shí)施計(jì)劃

本項(xiàng)目實(shí)施周期為三年，將按照預(yù)定的研究計(jì)劃分階段推進(jìn)，確保各項(xiàng)研究任務(wù)按時(shí)、高質(zhì)量完成。項(xiàng)目實(shí)施計(jì)劃詳述如下：

1.**項(xiàng)目時(shí)間規(guī)劃：**

***第一階段：理論建模與基礎(chǔ)算法設(shè)計(jì)（第1-6個(gè)月）**

***任務(wù)分配：**組建項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)，明確分工；深入開(kāi)展文獻(xiàn)調(diào)研，梳理技術(shù)現(xiàn)狀與難點(diǎn)；完成無(wú)人機(jī)集群分布式協(xié)同感知的理論模型構(gòu)建；初步設(shè)計(jì)多源異構(gòu)感知信息的時(shí)空對(duì)齊與初步融合算法；完成協(xié)同數(shù)據(jù)融合算法框架設(shè)計(jì)。

***進(jìn)度安排：**第1-2月：團(tuán)隊(duì)組建，文獻(xiàn)調(diào)研，技術(shù)路線(xiàn)論證；第3-4月：分布式感知理論模型構(gòu)建與初步驗(yàn)證；第5-6月：初步融合算法設(shè)計(jì)與理論分析，完成階段小結(jié)與中期匯報(bào)。

***第二階段：核心算法研發(fā)與仿真驗(yàn)證（第7-18個(gè)月）**

***任務(wù)分配：**研發(fā)基于多無(wú)人機(jī)協(xié)同測(cè)量的分布式目標(biāo)跟蹤算法；研發(fā)目標(biāo)行為預(yù)測(cè)與跟蹤決策的協(xié)同機(jī)制；研發(fā)無(wú)人機(jī)集群協(xié)同通信與任務(wù)分配算法；構(gòu)建高保真仿真平臺(tái)；在仿真環(huán)境中對(duì)各項(xiàng)核心算法進(jìn)行系統(tǒng)性性能測(cè)試與參數(shù)調(diào)優(yōu)。

***進(jìn)度安排：**第7-10月：分布式目標(biāo)跟蹤算法研發(fā)與初步驗(yàn)證；第11-14月：協(xié)同跟蹤決策機(jī)制研發(fā)與集成；第15-16月：協(xié)同通信與任務(wù)分配算法研發(fā)與測(cè)試；第17-18月：仿真平臺(tái)完善，核心算法集成與大規(guī)模仿真驗(yàn)證，完成階段小結(jié)。

***第三階段：系統(tǒng)集成與實(shí)際測(cè)試（第19-30個(gè)月）**（若條件允許）

***任務(wù)分配：**（若條件允許）設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)無(wú)人機(jī)集群原型系統(tǒng)；構(gòu)建實(shí)際測(cè)試環(huán)境；（若條件允許）在受控或半受控環(huán)境中進(jìn)行飛行測(cè)試；收集、處理和分析實(shí)際測(cè)試數(shù)據(jù)；對(duì)原型系統(tǒng)性能進(jìn)行評(píng)估，并與仿真結(jié)果進(jìn)行對(duì)比。

***進(jìn)度安排：**第19-22月：原型系統(tǒng)軟硬件設(shè)計(jì)與開(kāi)發(fā)；第23-26月：實(shí)際測(cè)試環(huán)境搭建與準(zhǔn)備；（若條件允許）開(kāi)展飛行測(cè)試；第27-28月：實(shí)際測(cè)試數(shù)據(jù)處理與分析；第29-30月：原型系統(tǒng)性能評(píng)估，仿真與實(shí)際結(jié)果對(duì)比分析，完成階段小結(jié)。

***第四階段：成果總結(jié)與提煉（第31-36個(gè)月）**

***任務(wù)分配：**系統(tǒng)總結(jié)研究過(guò)程中的理論成果、算法創(chuàng)新和實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)；撰寫(xiě)高質(zhì)量學(xué)術(shù)論文；申請(qǐng)相關(guān)發(fā)明專(zhuān)利；整理研究報(bào)告，形成完整的技術(shù)文檔和原型系統(tǒng)（若開(kāi)發(fā)）交付成果。

***進(jìn)度安排：**第31-33月：學(xué)術(shù)論文撰寫(xiě)與投稿；發(fā)明專(zhuān)利申請(qǐng)準(zhǔn)備與提交；研究工作報(bào)告撰寫(xiě)；第34-35月：項(xiàng)目成果總結(jié)與驗(yàn)收準(zhǔn)備；第36月：項(xiàng)目結(jié)題，成果匯報(bào)與交流。

2.**風(fēng)險(xiǎn)管理策略：**

***技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)及對(duì)策：**

***風(fēng)險(xiǎn)描述：**核心算法（如深度學(xué)習(xí)模型）研發(fā)難度大，性能不達(dá)預(yù)期；仿真模型與實(shí)際環(huán)境存在較大差距，導(dǎo)致仿真結(jié)果不可靠；多學(xué)科交叉融合難度大，技術(shù)集成困難。

***對(duì)策：**加強(qiáng)核心技術(shù)攻關(guān)的前期理論研究和文獻(xiàn)調(diào)研；采用分步驗(yàn)證策略，先在簡(jiǎn)化場(chǎng)景驗(yàn)證核心模塊，再逐步擴(kuò)展到復(fù)雜場(chǎng)景；引入領(lǐng)域?qū)＜疫M(jìn)行技術(shù)指導(dǎo)；建立跨學(xué)科合作機(jī)制，加強(qiáng)團(tuán)隊(duì)內(nèi)部溝通與協(xié)作；采用成熟的仿真工具和實(shí)際數(shù)據(jù)校準(zhǔn)仿真模型，提高仿真保真度。

***資源風(fēng)險(xiǎn)及對(duì)策：**

***風(fēng)險(xiǎn)描述：**無(wú)人機(jī)及傳感器設(shè)備采購(gòu)或租賃成本高，設(shè)備故障風(fēng)險(xiǎn)；項(xiàng)目所需計(jì)算資源（高性能服務(wù)器）不足；研究經(jīng)費(fèi)不足或使用效率不高。

***對(duì)策：**提前規(guī)劃設(shè)備采購(gòu)/租賃計(jì)劃，選擇性?xún)r(jià)比高且性能穩(wěn)定的設(shè)備，并購(gòu)買(mǎi)必要的保險(xiǎn)；積極申請(qǐng)額外計(jì)算資源支持，或利用云計(jì)算平臺(tái)；制定詳細(xì)預(yù)算計(jì)劃，嚴(yán)格按照預(yù)算執(zhí)行，定期進(jìn)行財(cái)務(wù)審計(jì)和成本控制。

***進(jìn)度風(fēng)險(xiǎn)及對(duì)策：**

***風(fēng)險(xiǎn)描述：**關(guān)鍵技術(shù)攻關(guān)遇阻，導(dǎo)致研發(fā)進(jìn)度滯后；實(shí)驗(yàn)條件（如飛行試驗(yàn)場(chǎng)地、天氣）不可控，影響測(cè)試進(jìn)度；人員變動(dòng)導(dǎo)致項(xiàng)目交接困難。

***對(duì)策：**制定詳細(xì)的任務(wù)分解結(jié)構(gòu)和甘特，明確里程碑節(jié)點(diǎn)；建立風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警機(jī)制，定期評(píng)估項(xiàng)目進(jìn)度和風(fēng)險(xiǎn)；提前協(xié)調(diào)實(shí)驗(yàn)場(chǎng)地，制定備選實(shí)驗(yàn)方案以應(yīng)對(duì)天氣等不可控因素；建立完善的人員培訓(xùn)和交接機(jī)制，確保項(xiàng)目連續(xù)性。

***應(yīng)用風(fēng)險(xiǎn)及對(duì)策：**

***風(fēng)險(xiǎn)描述：**研究成果與實(shí)際應(yīng)用需求脫節(jié)；原型系統(tǒng)在實(shí)際應(yīng)用中性能不穩(wěn)定，難以滿(mǎn)足特定場(chǎng)景需求。

***對(duì)策：**在項(xiàng)目初期即與潛在應(yīng)用單位進(jìn)行溝通，了解實(shí)際需求，確保研究方向與應(yīng)用需求緊密結(jié)合；在原型系統(tǒng)開(kāi)發(fā)過(guò)程中，引入用戶(hù)反饋機(jī)制，持續(xù)迭代優(yōu)化；加強(qiáng)系統(tǒng)魯棒性設(shè)計(jì)，針對(duì)可能出現(xiàn)的異常情況制定應(yīng)對(duì)策略。

***知識(shí)產(chǎn)權(quán)風(fēng)險(xiǎn)及對(duì)策：**

***風(fēng)險(xiǎn)描述：**核心算法或系統(tǒng)設(shè)計(jì)被泄露或抄襲；專(zhuān)利申請(qǐng)未能成功或保護(hù)范圍不當(dāng)。

***對(duì)策：**加強(qiáng)項(xiàng)目保密管理，簽訂保密協(xié)議；及時(shí)進(jìn)行技術(shù)成果的知識(shí)產(chǎn)權(quán)布局，申請(qǐng)發(fā)明專(zhuān)利和軟件著作權(quán)；密切關(guān)注相關(guān)領(lǐng)域知識(shí)產(chǎn)權(quán)動(dòng)態(tài)，避免侵權(quán)。

通過(guò)上述風(fēng)險(xiǎn)管理策略，項(xiàng)目組將積極識(shí)別、評(píng)估和應(yīng)對(duì)項(xiàng)目實(shí)施過(guò)程中可能出現(xiàn)的各種風(fēng)險(xiǎn)，確保項(xiàng)目研究目標(biāo)的順利實(shí)現(xiàn)。

十.項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)

本項(xiàng)目擁有一支結(jié)構(gòu)合理、經(jīng)驗(yàn)豐富、專(zhuān)業(yè)互補(bǔ)的高水平研究團(tuán)隊(duì)，核心成員均具有深厚的學(xué)術(shù)背景和多年的相關(guān)領(lǐng)域研究經(jīng)驗(yàn)，能夠覆蓋項(xiàng)目所需的理論研究、算法設(shè)計(jì)、系統(tǒng)開(kāi)發(fā)、仿真測(cè)試和實(shí)際驗(yàn)證等各個(gè)環(huán)節(jié)，為項(xiàng)目的順利實(shí)施提供堅(jiān)實(shí)的人才保障。

1.**項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)成員的專(zhuān)業(yè)背景與研究經(jīng)驗(yàn)：**

***項(xiàng)目負(fù)責(zé)人：張教授**，博士，現(xiàn)任中國(guó)科學(xué)院自動(dòng)化研究所研究員，博士生導(dǎo)師。長(zhǎng)期從事機(jī)器人與自動(dòng)化系統(tǒng)、無(wú)人機(jī)集群智能控制與協(xié)同感知研究。在無(wú)人機(jī)集群分布式控制、多傳感器融合與目標(biāo)跟蹤領(lǐng)域積累了深厚的研究基礎(chǔ)和豐富的項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)，主持完成多項(xiàng)國(guó)家級(jí)和省部級(jí)科研項(xiàng)目，發(fā)表高水平學(xué)術(shù)論文80余篇，申請(qǐng)發(fā)明專(zhuān)利30余項(xiàng)，培養(yǎng)了大批優(yōu)秀博士和碩士研究生。具有豐富的科研管理經(jīng)驗(yàn)和團(tuán)隊(duì)領(lǐng)導(dǎo)能力。

***核心成員A：李博士**，博士，研究方向?yàn)闊o(wú)人機(jī)集群分布式感知與協(xié)同控制。在無(wú)人機(jī)集群隊(duì)形優(yōu)化、多源信息融合、分布式估計(jì)算法等方面具有深入的研究，參與并完成了2項(xiàng)國(guó)家級(jí)重點(diǎn)項(xiàng)目，發(fā)表SCI論文10余篇，其中頂級(jí)期刊論文3篇，擅長(zhǎng)理論建模和算法推導(dǎo)。

***核心成員B：王博士**，博士，研究方向?yàn)闄C(jī)器學(xué)習(xí)與目標(biāo)跟蹤。在深度學(xué)習(xí)、目標(biāo)識(shí)別、多目標(biāo)跟蹤算法方面具有豐富經(jīng)驗(yàn)，曾參與多個(gè)智能視頻分析和無(wú)人機(jī)跟蹤項(xiàng)目，發(fā)表IEEE頂級(jí)會(huì)議論文5篇，擅長(zhǎng)將先進(jìn)機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用于解決實(shí)際跟蹤問(wèn)題。

***核心成員C：趙工程師**，碩士，研究方向?yàn)闊o(wú)人機(jī)系統(tǒng)開(kāi)發(fā)與仿真測(cè)試。具有扎實(shí)的無(wú)人機(jī)飛行控制、傳感器集成和仿真平臺(tái)開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)，參與開(kāi)發(fā)了多個(gè)無(wú)人機(jī)原型系統(tǒng)和高保真仿真環(huán)境，熟悉C++、Python等編程語(yǔ)言及ROS框架，能夠熟練進(jìn)行軟硬件集成和實(shí)驗(yàn)測(cè)試。

***核心成員D：劉研究員**，博士，研究方向?yàn)闊o(wú)人機(jī)通信與任務(wù)分配。在無(wú)線(xiàn)通信理論、分布式優(yōu)化、資源調(diào)度算法方面有深入研究，發(fā)表相關(guān)領(lǐng)域高水平論文15篇，曾負(fù)責(zé)無(wú)人機(jī)集群通信與任務(wù)分配的關(guān)鍵技術(shù)攻關(guān)，具備跨學(xué)科研究能力。

***青年骨干：孫博士**，博士，研究方向?yàn)槎鄠鞲衅魅诤吓c不確定性處理。專(zhuān)注于概率模型、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)在多源信息融合中的應(yīng)用，發(fā)表相關(guān)論文8篇，參與本項(xiàng)目負(fù)責(zé)分布式融合算法的理論研究與實(shí)現(xiàn)。

2.**團(tuán)隊(duì)成員的角色分配與合作模式：**

項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)實(shí)行“統(tǒng)一領(lǐng)導(dǎo)、分工協(xié)作、優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)”的管理模式，由項(xiàng)目負(fù)責(zé)人全面負(fù)責(zé)項(xiàng)目的總體規(guī)劃、協(xié)調(diào)和進(jìn)度管理。根據(jù)成員的專(zhuān)業(yè)背景和研究經(jīng)驗(yàn)，進(jìn)行如下角色分配：

***項(xiàng)目負(fù)責(zé)人（張教授）：**負(fù)責(zé)制定項(xiàng)目總體研究方案和技術(shù)路線(xiàn)，統(tǒng)籌協(xié)調(diào)各研究方向的進(jìn)度與資源分配，主持關(guān)鍵技術(shù)難題的討論與決策，負(fù)責(zé)對(duì)外合作與交流，以及最終的成果總結(jié)與驗(yàn)收工作。

***核心成員A（李博士）：**負(fù)責(zé)分布式協(xié)同感知模型與算法的研究，包括分布式感知理論建模、隊(duì)形優(yōu)化算法設(shè)計(jì)、多源信息時(shí)空對(duì)齊與初步融合算法研發(fā)，并參與仿真平臺(tái)感知模塊的開(kāi)發(fā)。

***核心成員B（王博士）：**負(fù)責(zé)協(xié)同數(shù)據(jù)融合與動(dòng)態(tài)目標(biāo)跟蹤算法的研究，包括分布式目標(biāo)跟蹤算法、基于深度學(xué)習(xí)的融合跟蹤策略、目標(biāo)行為預(yù)測(cè)與決策機(jī)制研發(fā)，并參與仿真平臺(tái)跟蹤模塊的開(kāi)發(fā)。

***核心成員C（趙工程師）：**負(fù)責(zé)項(xiàng)目原型系統(tǒng)的硬件集成、軟件開(kāi)發(fā)與仿真平臺(tái)構(gòu)建，包