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摘要-Multi-UAV系统在处理大规模，动态和冷启动（即有限的先验知识）场景（例如野火抑制）中的复杂任务方面已经显示出巨大的潜力。由于动态和随机的环境条件，应同时执行感应任务（即火灾监控）和操作任务（即抑制火灾）的时间表，以实现实时信息收集和及时干预环境。但是，感应和操作任务的计划包含通常是不一致的，并且随着时间的流逝而发展，这使确定每个无人机的最佳策略的任务变得复杂。为了解决这个问题，本文提出了Soscheduler，这是一个合作的多UAV调度框架，用于在大规模和Dynamic Wildfire环境中进行集成感应和操作。我们引入了一个时空的置信度感知评估模型，直接和直接查明位置，这些位置可以最佳地增强对环境动力学和操作有效性的理解，以及优先的图形结构可扩展调度程序，以高效的方式协调多-UAV。对实际多uav测试床和大规模物理特征模拟的实验表明，与最新的（SOTA）解决方案相比，我们的Soscheduler将火灾膨胀率降低了59％，并将火灾覆盖率提高了190％。
soscheduler -fan dang
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