基于深度学习的多智能体勘探路径规划系统技术方案

本发明专利技术提出了一种基于深度学习的多智能体协同勘探路径规划系统，旨在提高复杂环境中勘探作业的效率和安全性。系统通过集成卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网络(LSTM)，构建了深度学习环境感知模块，实现对环境的实时感知和特征提取。结合改进的A*算法，系统能够在考虑实际地形和障碍物分布的基础上，快速规划出最优路径。此外，多智能体协同架构确保了多个勘探设备之间的有效协作，通过任务分配、通信协调和协同控制模块，实现了资源的最优利用。实时环境反馈机制和多目标遗传算法优化模块进一步提高了路径规划的适应性和准确性。智能化决策支持系统的应用，使得系统能够根据实时数据和历史经验自我学习和自我优化，不断提升路径规划的性能。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及人工智能、机器人技术、自动控制以及勘探工程领域，特别是指一种基于深度学习和改进a*算法的多智能体协同勘探路径规划系统。

技术介绍

1、在传统的勘探领域，路径规划一直是一个关键且具有挑战性的问题。勘探设备，如无人机、无人车或机器人，通常需要在未知或动态变化的环境中进行作业，这些环境可能包括复杂的地形、不稳定的天气条件以及不可预测的障碍物。有效的路径规划对于确保勘探任务的成功率、减少资源消耗和避免潜在风险至关重要。

2、现有的路径规划方法，如传统的a*算法，虽然在某些情况下能够提供可行的解决方案，但它们往往在计算效率和路径优化方面存在局限性。特别是在面对大规模或高度动态的环境时，这些算法可能无法快速适应环境变化，导致规划出的路径不是最优的，甚至可能无法实现目标。

3、此外，随着人工智能技术的快速发展，深度学习已成为提高路径规划性能的有力工具。深度学习模型，如卷积神经网络(cnn)和长短期记忆网络(lstm)，能够从大量数据中学习环境特征和模式，从而提高对环境的理解和预测能力。然而，将深度学习与传统路径规划算法相结合，以实现本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于深度学习的多智能体勘探路径规划系统，其特征在于，包括：多智能体协同架构，用于实现多个勘探设备的协同作业，包括任务分配模块、通信协调模块和协同控制模块；深度学习环境感知模块，集成卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网络(LSTM)，用于提高对复杂环境特征的识别能力，包括图像识别子模块、特征提取子模块和环境预测子模块；改进A*算法路径规划模块，采用16-邻接子节点选择策略，优化路径搜索过程，提高路径规划的效率，包括启发式评估子模块、节点优先级排序子模块和路径重构子模块；浮动资源抽象处理模块，用于对勘探路径规划数据进行抽象处理，适应不同类型资源和环境变化，包括资源识别子模块、资源动态...

【技术特征摘要】

1.一种基于深度学习的多智能体勘探路径规划系统，其特征在于，包括：多智能体协同架构，用于实现多个勘探设备的协同作业，包括任务分配模块、通信协调模块和协同控制模块；深度学习环境感知模块，集成卷积神经网络(cnn)和长短期记忆网络(lstm)，用于提高对复杂环境特征的识别能力，包括图像识别子模块、特征提取子模块和环境预测子模块；改进a*算法路径规划模块，采用16-邻接子节点选择策略，优化路径搜索过程，提高路径规划的效率，包括启发式评估子模块、节点优先级排序子模块和路径重构子模块；浮动资源抽象处理模块，用于对勘探路径规划数据进行抽象处理，适应不同类型资源和环境变化，包括资源识别子模块、资源动态分配子模块和路径适应性调整子模块；实时环境反馈机制，包括环境信息采集模块和分析模块，用于实时监测勘探设备周围的环境状态，并动态调整勘探规划路径；多目标遗传算法优化模块，采用nsga-ii算法，用于在路径规划中同时考虑路径长度、安全性、能效等多个优化目标；智能化决策支持系统，用于根据实时环境信息和历史数据，自动生成最优勘探路径，并具备自我学习和自我优化的能力。

2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述深度学习环境感知模块通过图像识别子模...

【专利技术属性】
技术研发人员：张佳丽，吴晗熔，董泽盈，张云灿，王洋，杨瑞鑫，靳浩宇，魏博林，薛飞，
申请(专利权)人：中北大学，
类型：发明
国别省市：