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申请/专利权人：北京数易科技有限公司
申请日：2024-05-23
公开（公告）日：2024-06-21
公开（公告）号：CN118226871A
主分类号：G05D1/46
分类号：G05D1/46;G05D1/249;G05D1/622
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.21#公开
摘要：本申请实施例提供了一种基于深度强化学习的无人机避障方法、系统及介质，该方法包括：获取无人机外侧全景图像，将全景图像进行预处理；对预处理之后的全景图像提取图像特征，基于深度强化学习原理构建分析模型，根据分析模型筛选出障碍物特征；基于障碍物特征得到无人机外侧区域的障碍物分布，计算无人机与障碍物之间的距离信息；获取无人机飞行参数，基于无人机飞行参数与距离信息计算无人机碰撞时间；基于无人机碰撞时间对无人机飞行参数进行动态调整，通过深度强化学习对障碍物特征进行精准的分析筛选，提高障碍物分布分析精度，同时动态调整无人机飞行参数，使得无人机提前预知障碍物位置进行规避，提高避障精度。
主权项：1.一种基于深度强化学习的无人机避障方法，其特征在于，包括：获取无人机外侧全景图像，将全景图像进行预处理；对预处理之后的全景图像提取图像特征，基于深度强化学习原理构建分析模型，根据分析模型筛选出障碍物特征；基于障碍物特征得到无人机外侧区域的障碍物分布，计算无人机与障碍物之间的距离信息；获取无人机飞行参数，基于无人机飞行参数与距离信息计算无人机碰撞时间；基于无人机碰撞时间对无人机飞行参数进行动态调整，所述无人机飞行参数包括无人机飞行速度、航向角与飞行高度。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京数易科技有限公司 基于深度强化学习的无人机避障方法、系统及介质
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