申请/专利权人：中山大学

申请日：2024-01-18

公开（公告）日：2024-04-19

公开（公告）号：CN117906611A

主分类号：G01C21/20

分类号：G01C21/20

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.05.07#实质审查的生效;2024.04.19#公开

摘要：本发明涉及路径规划技术领域，公开了一种引入信息同步年龄的无人机路径规划方法，包括以下步骤：步骤S101，采集三维点云数据进行预处理获得第一点云数据；步骤S102，获得信息新鲜度；步骤S103，基于信息新鲜度和预设信息新鲜度阈值判断获得第二点云数据；步骤S104，将第二点云数据输入到三维点云语义分割模型，输出第二点云数据中的每个坐标点的类型；步骤S105，定义无人机的动作空间和奖励函数，构建并训练强化学习网络模型；步骤S107，基于第二点云数据和强化学习网络模型输出无人机最优路径；本发明引入信息新鲜度来控制环境信息的更新速度，在保证服务器算力的同时提高无人机路径规划的效率。

主权项：1.一种引入信息同步年龄的无人机路径规划方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S101，采集第t个时间点的三维点云数据，上传至服务器进行预处理获得第t个时间点的第一点云数据，并记录采集三维点云数据的时间点和上传至服务器的时间点；步骤S102，基于三维点云数据存储的有效时长T、采集三维点云数据的时间点和上传至服务器的时间点计算获得第t个时间点的信息新鲜度；步骤S103，判断当第t个时间点的信息新鲜度大于等于预设信息新鲜度阈值，则将第t个时间点的第一点云数据标记为第二点云数据，否则将第t-1个时间点的第一点云数据标记为第二点云数据；步骤S104，将第二点云数据输入到三维点云语义分割模型，输出第二点云数据中的每个坐标点的类型；坐标点的类型包括：无人机的起始坐标点、终止坐标点、当前位置的坐标点、障碍物坐标点和可通行坐标点；步骤S105，定义无人机的动作空间和奖励函数，构建并训练强化学习网络模型；步骤S106，输入第二点云数据中无人机的当前位置的坐标点到训练完成后的强化学习网络模型，输出的值表示无人机在第t+1个时间点的动作空间中每个动作的Q值，根据每个动作的Q值获得无人机在第t+1个时间点的动作，并记录第t+1个时间点的坐标点；步骤S107，重复迭代步骤S106，并通过奖励函数计算获得本次迭代次数的奖励值，直至达到最大迭代次数M或者无人机到达终止坐标点时停止迭代，并输出无人机最优路径。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中山大学 一种引入信息同步年龄的无人机路径规划方法及系统

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