21、多无人机预测任务分配与信号交叉口宏观定时优化模型

多无人机预测任务分配与信号交叉口宏观定时优化模型

在当今科技飞速发展的时代，无人机（UAV）的应用越来越广泛，同时交通流量的优化也成为城市规划中的重要课题。本文将深入探讨多无人机预测任务分配方法以及基于扩展内部状态节点模型的信号交叉口宏观定时优化模型。

多无人机预测任务分配

在多无人机系统中，准确的预测和合理的任务分配至关重要。

UKF算法计算过程

UKF（Unscented Kalman Filter）算法用于预测无人机的位置坐标、线速度和角速度。其一次计算过程如下：
1. 计算Sigma点 ：
$$
\chi_{k}^{-1} = [x_{k}^{-1} + \sqrt{(n + \lambda)P_{k}^{-1}}, x_{k}^{-1} - \sqrt{(n + \lambda)P_{k}^{-1}}]
$$
2. 更新时间 ：
- $\chi_{k|k - 1} = f(\chi_{k - 1})$
- $\hat{x} {k|k - 1} = \sum {i = 0}^{2n}W_{i}^{m}\chi_{i,k|k - 1}$
- $P_{k|k - 1} = \sum_{i = 0}^{2n}W_{i}^{c}(\chi_{i,k|k - 1} - \hat{x} {k|k - 1})(\chi {i,k|k - 1} - \hat{x} {k|k - 1})^{T} + Q {k}$
- $\hat{z} <