一种基于城市风的无人机航迹预测方法技术

本发明专利技术公开了一种基于城市风的无人机航迹预测方法，涉及无人机航迹规划技术领域，包括如下步骤：S1、导入任一区域的三维地形图，将其三维网格化，并收集每个网格一年内每三个小时的气象数据；其技术要点为：将城市三维空间进行三维网格化，通过使用LSCSO‑CNN‑BiGRU‑attention预测模型预测每个栅格未来三个小时的平均风速，使用LSCSO优化该模型参数学习率、CNN卷积核个数、GRU神经元个数和注意力机制的键值，提高其预测能力；针对沙猫群优化算法的特性，从种群结构初始化，最优解更新策略方面进一步改进，即融合改进混沌映射，自适应权重和三角游走策略的沙猫群优化算法，提高了沙猫群的全局游走搜索能力。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及无人机航迹规划，具体为一种基于城市风的无人机航迹预测方法。

技术介绍

1、小型无人机的重要安全问题之一是在恶劣天气条件下的安全操作，特别是在强风和湍流环境下；由于体积小，巡航速度慢，续航能力有限，无人机比载人商业航空运输工具更容易受到风环境的影响；为了提高无人机在空中作业的安全性，需要开发一种能够评估无人机在实际风场下飞行风险的系统；利用该飞行风险预测系统提供的信息，还可以在给定风环境下提前规划安全飞行轨迹。

2、开发复杂风环境下的无人机飞行风险预测系统的一个重要技术关键是对未来飞行区域内风环境数据的准确预测，当前基于数值模拟的风环境预测方法的研究众多；pengfei ju[1]等人从边界条件，建筑模型，计算域，计算网格和湍流模型等方面总结了cfd计算流体动力学技术预测城市风环境特性的进展与经验，但传统cfd建模方法的高计算成本是研究人员面临的一大挑战，同时cfd模拟的结果对用户必须设置的计算参数十分敏感[2]，其准确性和可靠性令人担忧；xiaoyue xu[3]等人综述了几种快速简化的数值模拟方法，包括pmm，mm，ffd来模拟本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于城市风的无人机航迹预测方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于城市风的无人机航迹预测方法，其特征在于：将收集到的气象数据进行处理，得到数据格式为：第一列为时间，第二列为温度，第三列为平均风速，同时对时间进行标注，即0～3时间段标注为1，3～6时间段标注为2，6～9时间段标注为3，…，21～24时间段标注为8，n～n+3时间段标注为(n+3)/3。

3.根据权利要求2所述的一种基于城市风的无人机航迹预测方法，其特征在于：双向门控循环单元即BiGRU，且GRU为门控循环单元，由更新门和重置门组成；

4.根据权利要求3所...

【技术特征摘要】

1.一种基于城市风的无人机航迹预测方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于城市风的无人机航迹预测方法，其特征在于：将收集到的气象数据进行处理，得到数据格式为：第一列为时间，第二列为温度，第三列为平均风速，同时对时间进行标注，即0～3时间段标注为1，3～6时间段标注为2，6～9时间段标注为3，…，21～24时间段标注为8，n～n+3时间段标注为(n+3)/3。

3.根据权利要求2所述的一种基于城市风的无人机航迹预测方法，其特征在于：双向门控循环单元即bigru，且gru为门控循环单元，由更新门和重置门组成；

4.根据权利要求3所述的一种基于城市风的无人机航迹预测方法，其特征在于：bigru模型是循环神经网络，由两个独立的gru单元组成，一个按照时间序列正向处理数据，另一个按照时间序列的逆向处理数据，且bigru模型同时捕捉序列数据的前向和后向信息，bigru由以下公式定义：

5.根据权利要求4所述的一种基于城市风...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘聪，吴泽萱，林宇航，高欣睿，高国华，章文鹏，徐中一，杨恩泽，
申请(专利权)人：中国民航大学，
类型：发明
国别省市：