【技术实现步骤摘要】
本申请涉及无人机，更具体地说，涉及一种无人机的多目标点跟踪避障方法和装置。
技术介绍
1、随着无人机技术的不断发展，无人机在安全、农业、物流、环保等各个领域的应用日益广泛。无人机一般装备有机载传感器如双目相机及激光雷达等，用以感知无人机周围环境，并通过感知信息进行动作决策，绕开障碍物安全到达目标终点。但低空环境较为复杂，存在各种不同的障碍物如风筝、气球等，且无人机计算资源十分有限，因而，避障技术成为限制无人机发展的重要因素。传统的避障技术包含建图和规划两个部分。建图包括同时定位与映射和运动恢复结构。定位是动作决策的先决条件，而且计算成本较高，这进一步限制了动作决策所需的计算资源。基于此，对于无人机而言，需要探索高效的避障方法。
2、drl(深度强化学习)通过策略网络将状态映射到行动，使无人机能够在复杂环境中做出高频决策，而无需建图步骤或复杂计算，适用于计算资源有限的无人机。现有技术提供基于drl的低计算成本路径规划算法，用于在点对点场景中帮助无人机避开障碍物。但上述方式，过于在乎局部最优化，容易出现为了达到局部最优而无法到达
【技术保护点】
1.一种无人机的多目标点跟踪避障方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的无人机的多目标点跟踪避障方法，其特征在于，所述根据无人机的全局路径及无人机当前位置，确定一个以上路径跟踪点，包括：
3.根据权利要求2所述的无人机的多目标点跟踪避障方法，其特征在于，以所述路径最近点为始，以所述全局路径的飞行方向为取点方向，从所述全局路径中选取多个路径跟踪点，包括：
4.根据权利要求3所述的无人机的多目标点跟踪避障方法，其特征在于，在基于预设的引导距离，确定取点间隔之前，还包括：
5.根据权利要求1所述的无人机的多目标点跟踪...
【技术特征摘要】
1.一种无人机的多目标点跟踪避障方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的无人机的多目标点跟踪避障方法，其特征在于，所述根据无人机的全局路径及无人机当前位置，确定一个以上路径跟踪点，包括：
3.根据权利要求2所述的无人机的多目标点跟踪避障方法，其特征在于，以所述路径最近点为始，以所述全局路径的飞行方向为取点方向，从所述全局路径中选取多个路径跟踪点，包括：
4.根据权利要求3所述的无人机的多目标点跟踪避障方法，其特征在于，在基于预设的引导距离，确定取点间隔之前，还包括：
5.根据权利要求1所述的无人机的多目标点跟踪避障方法，其特征在于，所述获取训练后的深...
【专利技术属性】
技术研发人员：侯治威，钟良胜，杨永盛，罗海宁，陈洪波，庄学彬，
申请(专利权)人：中山大学，
类型：发明
国别省市：
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