本申请涉及数据处理，尤其涉及一种多智能体协同检测方法、装置、计算设备和存储介质。
背景技术：
1、多智能体协同检测是一种应用领域广泛的技术，它涉及多个智能体(例如传感器、机器人、飞行器等)协同工作，使用一组智能体共同检测、监视或探测某个区域或目标。由于单个智能体的检测范围和容量有限，多智能体之间的协作是提高检测能力的关键。多智能体协同检测在搜救、环境监测、主动感知等领域有着广泛的应用。
2、如今，在假设状态空间模型完全已知的情况下，通常利用卡尔曼滤波器(kalmanfilter，kf)或其变体来对目标状态进行估计。
技术实现思路
1、本申请的一个目的在于提供一种多智能体协同的目标检测方法，以缓解、减轻或消除相关技术中的问题。
2、本申请第一方面的实施例提供一种多智能体协同的目标检测方法，包括：针对多个智能体中的任一个智能体，响应于目标进入该智能体的观测范围，确定该智能体对目标的观测数据；基于多个智能体中的任一个智能体对目标的观测数据，确定该智能体对目标的状态估计数据；基于多个智能体中的每个智能体对目标的状态估计数据，确定决策向量；以及根据决策向量，确定多个智能体各自用于目标检测的决策结果。
3、本申请实施例的技术方案中，对于多智能体协同的目标检测问题，基于每个智能体在检测到目标时的观测数据，对目标的状态进行估计，进一步根据状态估计数据确定决策向量，求解得到每个智能体针对目标所要进行的决策结果。该方法在确定多智能体用于目标检测的决策结果时，考虑了目标位置和状态的不确定性，在即使只有部分智能体检测到目标的情况下，也可以进行稳健的决策。
4、本申请第二方面的实施例提供一种多智能体协同的目标检测装置，包括：第一模块，被配置为针对多个智能体中的任一个智能体，响应于目标进入该智能体的观测范围，确定该智能体对目标的观测数据；第二模块，被配置为基于多个智能体中的任一个智能体对目标的观测数据，确定该智能体对目标的状态估计数据；第三模块，被配置为基于多个智能体中的每个智能体对目标的状态估计数据，确定决策向量；以及第四模块，被配置为根据决策向量，确定多个智能体各自用于目标检测的决策结果。
5、本申请第三方面的实施例提供一种计算设备，包括：至少一个处理器；以及与至少一个处理器通信连接的存储器；其中存储器存储有计算机程序，计算机程序在被至少一个处理器单独或共同执行时，使计算设备执行上述的方法。
6、本申请第四方面的实施例提供一种计算机可读存储介质，存储有指令，指令当被计算设备的一个或多个处理器单独或共同执行时，使计算设备执行上述的方法。
7、上述说明仅是本申请技术方案的概述，为了能够更清楚了解本申请的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本申请的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本申请的具体实施方式。
1.一种多智能体协同的目标检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定该智能体对所述目标的观测数据包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述状态估计数据包括均值估计数据和不确定性估计数据，所述基于所述多个智能体中的任一个智能体对所述目标的观测数据，确定该智能体对所述目标的状态估计数据包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，还包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述多个智能体中的每个智能体对所述目标的状态估计数据，确定决策向量包括：
6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述决策向量，确定所述多个智能体各自用于所述目标检测的决策结果包括：
7.根据权利要求1-6中任一项所述的方法，其特征在于，所述目标包括多个子目标，所述基于所述多个智能体中的每个智能体对所述目标的状态估计数据，确定决策向量包括：
8.一种多智能体协同的目标检测装置，其特征在于，包括：
9.一种计算设备，其特征在于，包括：
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，存储有指令，所述指令当被计算设备的一个或多个处理器单独或共同执行时，使所述计算设备执行权利要求1至8中任一项所述的方法。
