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文檔簡介
1、在偵察型無人機監(jiān)督控制系統(tǒng)中,操作員在智能化系統(tǒng)的幫助下完成目標識別任務。在執(zhí)行任務的過程中,操作員需要處理的圖像信息是海量的。這些回傳圖像并不是都含有有用信息。而且操作員長時間的觀察無人機實時回傳的圖像信息會使操作員的工作負擔顯著增加。操作員自主代理能夠?qū)貍鲌D像信息進行預處理,并能輔助操作員執(zhí)行任務來減輕操作員的工作負擔。因此,設計一個操作員自主代理對單個操作員監(jiān)督控制多架偵察型無人機具有十分重要的意義。
本文對偵察型無人
2、機監(jiān)督控制中的操作員自主代理技術進行了研究,主要完成的工作以及創(chuàng)新點為:
(1)對操作員自主代理進行詳細的設計。分別對自主代理所處理的含疑似目標圖像信息和自主代理所服務的操作員進行建模與分析。其中,含疑似目標的圖像信息模型不僅與圖像中所包含的疑似目標種類、數(shù)量有關,還與操作員當前關注的目標有關。操作員的工作負擔隨著工作時間的增加而不斷增加,同時態(tài)勢感知能力在不斷降低,任務處理時間也在增加。在理解操作員自主代理的輸入輸出后,對操
3、作員自主代理各模塊進行了詳細設計。操作員自主代理由四部分組成:信息分類與存儲模塊,任務調(diào)度模塊,任務時間分配模塊和人機交互模塊。
?。?)對含疑似目標的圖像信息進行分類存儲。圖像信息分類是根據(jù)圖像信息中所包含的疑似目標種類而確定的。含疑似目標圖像的相關信息包括目標經(jīng)緯度,目標選中框的像素點坐標,圖像拍攝時間,所拍攝無人機編號等。將這些相關信息存儲于數(shù)據(jù)庫表格中,方便對數(shù)據(jù)進行管理。
?。?)在不確定任務執(zhí)行時間的情況下,
4、提出了基于操作員關注目標的啟發(fā)式調(diào)度算法?;诓僮鲉T所關注的疑似目標,為數(shù)據(jù)庫中包含操作員關注目標的圖像信息賦予動態(tài)的任務權重。操作員處理各圖像信息的任務處理時間與操作員當前的態(tài)勢感知能力以及任務的難易程度有關。任務處理時間是不確定的,但是可以確定上下界。針對不確定的任務執(zhí)行時間和動態(tài)權值,提出了基于操作員關注目標的啟發(fā)式調(diào)度算法U1。該算法能夠?qū)⑷蝿諜嘀卮笄姨幚頃r間短的圖像信息優(yōu)先推薦給操作員執(zhí)行。
(4)提出了基于卡爾曼濾
5、波算法的眼部運動分類算法。對人的眼部運動進行分析建模。操作員的眼部運動可以看做是速度為常速度的運動與加速度為高斯白噪聲的運動的疊加?;谘蹌觾x的測量方程以及眼部運動模型,應用卡爾曼濾波算法提出眼部運動分類算法。其中眼部運動可以分為三類:注視,移視和掃視。通過實驗驗證了該算法能夠準確的分辨操作員的眼部運動類型。
?。?)提出了基于動態(tài)規(guī)劃的最優(yōu)任務時間分配算法。本文在考慮操作員模型的基礎上,為操作員處理的圖像信息進行建模,通過動態(tài)
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