【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于无人机系统，具体地说，涉及一种基于深度学习的无人机路径规划方法。
技术介绍
1、随着无人机技术的快速发展，其在航拍、环境监测、物流配送等多个领域展现出巨大潜力。然而，复杂多变的飞行环境对无人机的路径规划能力提出了更高要求。传统路径规划方法难以应对实时变化的环境因素，限制了无人机的应用范围和效率。
2、有鉴于此特提出本专利技术。
技术实现思路
1、为解决上述技术问题，本专利技术采用技术方案的基本构思是：
2、一种基于深度学习的无人机路径规划方法，包括以下工作步骤：
3、第一步：通过数据采集模块实时获取无人机飞行环境数据；
4、第二步：将采集的数据传输至数据存储模块进行存储，并供数据训练模块使用；
5、第三步：数据训练模块利用深度学习算法对存储的数据进行训练，优化人工智能模块中的路径规划模型；
6、第四步：人工智能模块根据当前环境数据和优化后的模型，生成最优路径规划策略；
7、第五步：通过5g通讯...
【技术保护点】
1.一种基于深度学习的无人机路径规划方法，其特征在于，包括以下工作步骤：
2.根据权利要求1所述的基于深度学习的无人机路径规划方法，其特征在于，所述工智能模块用于执行深度学习算法，包括但不限于卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)或深度强化学习模型，以处理并分析无人机采集的环境数据，生成最优路径规划策略；数据采集模块配置有传感器组，包括但不限于GPS、激光雷达、摄像头，用于实时采集无人机的位置信息、周围环境图像及障碍物信息等数据。
3.根据权利要求1所述的基于深度学习的无人机路径规划方法，其特征在于，所述数据存储模块用于存储数据采集模块...
【技术特征摘要】
1.一种基于深度学习的无人机路径规划方法，其特征在于，包括以下工作步骤：
2.根据权利要求1所述的基于深度学习的无人机路径规划方法，其特征在于，所述工智能模块用于执行深度学习算法，包括但不限于卷积神经网络(cnn)、循环神经网络(rnn)或深度强化学习模型，以处理并分析无人机采集的环境数据，生成最优路径规划策略；数据采集模块配置有传感器组，包括但不限于gps、激光雷达、摄像头，用于实时采集无人机的位置信息、周围环境图像及障碍物信息等数据。
3.根据权利要求1所述的基于深度学习的无人机路径规划方法，其特征在于，所述数据存储模块用于存储数据采集模块收集的数据、人工智能模块的训练模型、历史路径规划记录及学习成果，支持高效的数据检索与管理；数据训练模块与人工智能模块协同工作，利用存储模块中的数据对深度学习模型进行训练和优化，提升路径规划的准确性和适应性，数据训练模块支持在线学习与离线训练两种模式，以适应不同场景需求。
4.根据权利要求1所述的基于深度学习的无人机路径规划方法，其特征在于，所述5g通讯模块提供高速、低延迟的数据传输通道，确保无人机与地面控制站或其他无人机之间的实时通信，实现数据共享、指令传输及协同作业；自我优化单元基于历史路径规划效果反馈，自动调整深度学习模型的参数和结构，实现自我优化和性能提升。
5.根据权利要求1所述的基于深度学习的无人机路径规划方法，其特征在于，所述环境适应性学习单元通过分析不同飞行环境下的数据特征，学习并适应复杂多变的飞行条件，提高路径规划的灵活性和鲁棒性。
6.根据权利要求1所述的基于深度学习的无人机路径规划方法，其特征在于，还包括数据安全与加密模块，数据安全与加密模块包括数据加密单元、访问控制单元、安全审计单元，其中数据加密单元负责对所有敏感数据进行加密处理，包括但不限于无人机采集的原始数据、训练模型、路径规划策略等，确保数据在传输和存储过程中的安全性。
7.根据权利要求6所述的基于深度学习的无人机路径规划方法，其特征在于，所述访问控制单元实施严格的访问控制策略，只有经过授权的用户或系统才能访问特定数据或执行特定操作，防止未授权访问和数据泄露；安全审计单元记录系统操作日志，包括但不限于数据访问、修改、删除行为，...
【专利技术属性】
技术研发人员：穆科宇，郭肖鹏，
申请(专利权)人：天津中德应用技术大学，
类型：发明
国别省市：
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