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申请/专利权人：中国计量大学
摘要：本发明涉及无人机技术领域，公开了无人机自主环境感知、路径规划及动态降落方法及系统，方法包括：实时获取三维环境信息；确定全局起点和全局终点，生成初始路径；基于局部路径优化算法对初始路径进行优化，得到第一优化路径；当无人机当前位置的感知阈值大于预设阈值时，基于边界感知的路径优化方法对初始路径进行优化，得到第二优化路径以及局部终点；当无人机前进至局部终点时，切换为基于局部路径优化算法对初始路径实时进行优化；当无人机到达全局终点后，基于深度强化学习算法进行动态降落。本发明针对不同情况选择不同的路径规划方法，避免路径冗余或陷入局部最优解，提高路径优化效率，并实现无人机精准的动态降落。
主权项：1.无人机自主环境感知、路径规划及动态降落方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、无人机实时获取环境的深度信息以及二维平面信息，根据所述深度信息和所述二维平面信息，通过三维重建算法生成空间中的三维环境信息；S2、确定全局起点和全局终点，根据所述全局起点和所述全局终点生成初始路径；S3、基于局部路径优化算法对所述初始路径实时进行优化，得到第一优化路径，同时实时判断无人机当前位置的感知阈值是否大于预设阈值；若所述感知阈值大于预设阈值，则进入S4，否则继续执行S3，直至到达全局终点，进入S7；S4、对无人机视野范围的边界进行感知，并将感知到的边界以空间点的形式进行储存，记为边界点，对所述边界点进行距离优化处理，得到边界空间点集P；S5、根据所述边界空间点集P，基于边界感知的路径优化方法对所述初始路径实时进行优化，得到第二优化路径以及局部终点；S6、当无人机沿第二优化路径前进至所述局部终点时，切换为基于局部路径优化算法对所述初始路径实时进行优化；S7、当无人机到达所述全局终点后，基于深度强化学习算法进行动态降落。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国计量大学 无人机自主环境感知、路径规划及动态降落方法及系统
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