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基于多Agent的观测任务模型及生成算法

地理网格剖分,观测任务生成,MAVC算法,Kd-Tree

智能系统工程 > 3. 复杂系统智能调控与优化

在大规模低轨卫星星座地观测能力显著提升的情况下，针对大量复杂的观测需求无法直接作为成像任务规划的输入的问题，构建了基于地理网格剖分（Geospatial Grid Subdivision, GGS）的区域网格热力图。将网格作为自主的Agent，构建了基于多Agent的观测任务模型。为处理大量复杂的观测需求，设计了一个包含观测任务滚动生成机制、网格热力传播和基于MAVC（Multi-Agent Vision Cluster）的网格聚类方法的观测任务生成算法，并利用Kd-Tree进一步提高了MAVC算法效率。实验结果显示，提出的观测任务模型和生成算法能有效处理大规模需求的观测任务生成且Kd-Tree显著提高了算法效率，最后讨论了算法参数设置对观测任务生成结果的影响。