无人机集群组网与协同仿真验证系统，助力无人机人才培养转型腾飞

在无人机集群技术快速发展的今天，无人机技术已成为多个领域的关键力量，而教育作为培养专业人才的基石，如何适应这一技术浪潮成为亟待解决的课题。南京恒点推出的“无人机集群组网与协同仿真验证系统”，满足教育领域对于无人机专业先进教学工具的迫切需求。

传统教育的瓶颈

在无人机专业的传统教育中，硬件设施的高昂成本和易损耗性是主要瓶颈之一。学校往往只能配备少量实训设备，极大地限制了学生实践技能的提升。同时，无人机的飞行受到天气、空域管制等客观因素的显著影响，难以保证教学进度的有序推进。尤其在涉及无人机集群协同作业以及复杂场景下的任务规划等高端教学内容时，因缺乏有效的硬件平台支持。受限于多种因素，无人机教学一直难以充分发挥其潜力。

虚拟仿真的解决方案

南京恒点推出的“无人机集群组网与协同仿真验证系统”，以其强大的功能和创新的设计，为无人机教育提供了一套全面且高效的解决方案。

该系统为无人机集群数据共享提供坚实的组网支撑，涵盖了多种先进的无人机集群组网协议，如动态时分多址协议、统计优先级多址协议等，确保了无人机之间高效、稳定的数据传输。

同时，系统提供了丰富的无人机集群仿生协同算法，包括粒子群优化算法、蚁群优化算法等，为无人机集群协同航迹规划、协同目标搜索等关键任务提供了强大的仿生算法支持。

此外，系统还引入了基于深度强化学习的无人机集群协同算法，如多智能体深度确定性策略梯度算法等，进一步提升了无人机集群在复杂环境下的协同决策能力。通过提供真实无人机的孪生模型，该系统还支持对无人机集群组网与协同算法进行有效的验证，确保了算法的实用性和可靠性。

AI决策中心则为无人机集群协同提供了智能决策支持，全面提升了集群系统的智能化水平。

系统构成

1、无人机集群组网协议

为无人机集群数据共享提供组网支撑：

1）无人机集群组网动态时分多址协议

2）无人机集群组网统计优先级多址协议

3）无人机集群组网自组织时分多址协议

4）无人机集群组网载波检测/高效并发多址协议

5）无人机集群组网定向波束时分多址协议

6）无人机集群组网TDMA协议

7）无人机集群组网DCF协议

8）无人机集群组网DSR路由协议

9）无人机集群组网AODV路由协议

2、无人机集群仿生协同算法

提供无人机集群仿生协同算法，为无人机集群协同航迹规划、协同目标搜索、协同任务分配、协同电子干扰提供仿生算法支撑，具体包括：

1）粒子群优化算法

2）蚁群优化算法

3）灰狼优化算法

4）鸽群优化算法

5）鲸鱼优化算法

6）麻雀优化算法

3、基于深度强化学习的无人机集群协同算法

提供基于深度强化学习的无人机集群协同算法，为无人机集群协同航迹规划、协同目标搜索、协同任务分配、协同电子干扰提供强化学习算法支撑，具体包括：

1）多智能体深度确定性策略梯度算法

2）多智能体近端策略优化算法

3）多智能体价值分解网络强化学习算法

4)混合网络的值分解多智能体强化学习算法

4、无人机孪生模型

提供真实无人机的孪生模型，用于验证无人机的集群组网与协同算法：

1）几何模型

2）物理模型

3）行为模型

4）传感器模型

5）任务载荷模型

6）网络流量模型

5、AI决策中心

为无人机集群协同提供智能决策

结语

无人机集群组网与协同仿真验证系统的问世，为无人机教育注入了全新的活力。其高度集成的功能模块和强大的技术支持，打破了传统无人机教育在设备、环境和教学内容上的多重限制，为学生提供了全方位、沉浸式的实践学习平台，有效提升了学生的创新思维与解决实际问题的能力。