【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于自动化，尤其涉及一种基于边缘计算的动态鲁棒多目标优化系统。
技术介绍
1、无人机技术发展日新月异，如今，各个领域都能够用到无人机进行一些任务。无人机路径规划问题是无人机调度系统框架的重要组成部分，现有的无人机路径规划时，通常会考虑到一些静态的障碍物，在规划路径时将这些静态的障碍物避开。而当无人机飞行时，如何避开动态的障碍物，仍是一个待解决的问题。
2、相关的现有技术：基于传统云计算的无人机飞行路径规划系统。
3、这种系统通常依赖于中央云计算平台来处理大量的数据和进行复杂的计算任务，如路径规划、障碍物识别等。无人机在执行任务过程中，会实时收集数据并发送到云平台，由云平台完成数据处理和分析，然后再将指令发送回无人机。
4、现有技术存在的技术问题：
5、1)延迟问题：
6、在基于云计算的系统中，数据需要在无人机和云平台之间传输，这导致显著的通信延迟。在需要快速响应的应用场景中(如紧急避障)，这种延迟影响无人机的实时性能。
7、2)带宽限制：
8、...
【技术保护点】
1.一种基于边缘计算的动态鲁棒多目标优化系统，其特征在于，该系统包括：
2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述数据获取模块进一步包括数据融合技术，用于整合来自激光雷达、风速计和姿态传感器的数据，并利用贝叶斯网络或卡尔曼滤波器等方法提高数据的准确性和可靠性；
3.如权利要求1所述基于边缘计算的动态鲁棒多目标优化系统，其特征在于，所述模型建立模块，用于建立路径规划模型，构建路径规划中优化的动态鲁棒多目标问题的目标函数以及路径规划约束条件，生成地图，具体包括：
4.如权利要求1所述基于边缘计算的动态鲁棒多目标优化系统，其特征在于，...
【技术特征摘要】
1.一种基于边缘计算的动态鲁棒多目标优化系统，其特征在于，该系统包括：
2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述数据获取模块进一步包括数据融合技术，用于整合来自激光雷达、风速计和姿态传感器的数据，并利用贝叶斯网络或卡尔曼滤波器等方法提高数据的准确性和可靠性；
3.如权利要求1所述基于边缘计算的动态鲁棒多目标优化系统，其特征在于，所述模型建立模块，用于建立路径规划模型，构建路径规划中优化的动态鲁棒多目标问题的目标函数以及路径规划约束条件，生成地图，具体包括：
4.如权利要求1所述基于边缘计算的动态鲁棒多目标优化系统，其特征在于，所述预设时间段可以是激光雷达扫描到障碍物位置数据开始后的一端时间，也可以是激光雷达启动时开始计时的一段时间；所述环境风参数包括所述无人机所处环境的风力、风向。
5.如权利要求1所述基于边缘计算的动态鲁棒多目标优化系统，其特征在于，所述蝗虫算法源于蝗虫活动特征，寻找食物来源是蝗虫群的重要行为，主要仿生原理是将幼虫的小范围移动行为映射为短步长的局部开发，成虫的大范围移...
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