复杂环境多智能体协同群智感知技术研发与突破

行业领域

新一代信息技术产业,人工智能

需求背景

边缘环境人机协同物联网群体感知与计算是继无线传感器网络之后的物联网领域重要发展方向。利用无人机、无人车、无人船等边缘无人平台实现对复杂边缘场景长时间、全场景、高质量的感知与数据服务，具有极大经济社会发展潜力。

需解决的主要技术难题

在群智感知方面，构建多侧面数据覆盖的群体智能感知系统模型，在数据冗余、质量良莠不齐情况下实现优质数据选择和收集，实现突发情况下的群体感知信息优选。在轨迹规划方面，需要解决在复杂场景下的多无人机的协同任务问题。

期望实现的主要技术目标

为应对多感知任务并发出现的场景，提高感知资源有效利用率达到 90%，同比现

有技术降低任务完成成本 15%，提高感知任务的完成率达到 95%。借助多模态学习的经验，能有效地处理视觉输入信息、听觉输入信息、传感器数据等多模态信息的输入，拓展强化学习处理多模态信息的能力，利用模态间及模态内关键信息的注意力分配，在相同训练规模下学习效率提高 2 倍以上。

需求解析

解析单位：“科创中国”物联网产业科技服务团（中国电子学会） 解析时间：2022-12-02

刘驰

北京理工大学

教授/博导

综合评价

该技术需求思路清晰，目标明确，完成多智能体得感知决策，对未来人机物协同技术攻关和应用具有重要作用。目前上海交大等高校这块已有较好研究基础，建议联合开发，以突破相关技术。

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