一种密集城市下无人机航迹规划方法、装置和设备制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种密集城市下无人机航迹规划方法、装置和设备，包括：设计四旋翼无人机所处环境的动作空间和奖励函数；根据动作空间参数及奖励函数，建立三维四旋翼无人机能耗模型和基于经验回放机制的深度强化学习网络模型；采用所建立的无人机能耗模型和深度强化学习网络，进行无人机的避障训练，采用线性软更新策略实现神经网络参数的平滑更新，同时采用集优机制，在迭代次数进行到一半时，利用最新的成功训练成果更新神经网络参数，保证神经网络参数的稳定性；最后依据训练后的深度强化学习模型，该模型根据当前无人机所处状态输出无人机的下一动作，无人机执行该动作并得到下一时刻的状态，重复上述步骤，进行无人机的航迹规划，直至到达目标点。本发明专利技术提出的方法可以提高训练的稳定性和收敛性，增强无人机的自主性和稳定性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于无人机路径规划领域，具体涉及一种密集城市下无人机航迹规划方法，本专利技术还涉及一种密集城市下无人机航迹规划装置和设备。

技术介绍

1、近年来，随着科学技术的迅速发展，无人机作为一门新兴技术，已成为全球关注的焦点之一，也是新一轮科技和产业革命的核心之一。其具有许多独特的优势，包括灵活多样的机载配置、卓越的自主飞行能力、显著的长时间空中停留能力以及突出的经济实用性。这使得无人机在军民领域中得到了广泛应用。

2、然而，随着环境复杂度的不断增加，密集分布的障碍物显著地增加了路径规划的复杂性，从而对无人机的飞行安全构成了严重威胁。在复杂的环境中，确保可靠且合理的路径规划成为保障飞行安全与任务成功的基础。在这一背景下，实现无人机的自主决策以避开障碍物、找到安全航道，成为一个至关重要的要求。在有限的航行区域内，寻找一条无障碍且最优的路径以达到目标点，事实上是一个相当复杂的路径规划问题。这不仅需要考虑到环境动态变化的因素，还要综合考虑到障碍物的分布情况以及无人机自身的动态特性。

3、另外，由于无人机的轻量化设计和灵活性，其续航能力受到本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种密集城市下无人机航迹规划方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种密集城市下无人机航迹规划方法，其特征在于，所述步骤(1)实现过程如下：

3.根据权利要求1所述的一种密集城市下无人机航迹规划方法，其特征在于，步骤(2)所述的三维四旋翼无人机能耗模型具体为(单位是Wh)：

4.根据权利要求1所述的一种密集城市下无人机航迹规划方法，其特征在于，步骤(2)所述的基于经验回放机制的深度强化学习网络模型具体为：

5.根据权利要求1所述的一种密集城市下无人机航迹规划方法，其特征在于，步骤(3)所述的线性软更新策略具体为：...

【技术特征摘要】

1.一种密集城市下无人机航迹规划方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种密集城市下无人机航迹规划方法，其特征在于，所述步骤(1)实现过程如下：

3.根据权利要求1所述的一种密集城市下无人机航迹规划方法，其特征在于，步骤(2)所述的三维四旋翼无人机能耗模型具体为(单位是wh)：

4.根据权利要求1所述的一种密集城市下无人机航迹规划方法，其特征在于，步骤(2)所述的基于经验回放机制的深度强化学习网络模型具体为：

5.根据权利要求1所述的一种...

【专利技术属性】
技术研发人员：朱燕飞，谭英杰，陈永发，于卫博，
申请(专利权)人：广东工业大学，
类型：发明
国别省市：