摘要
本发明提供了一种实景建模无人机系统及其控制方法,涉及无人机建模技术领域,包括利用无人机搭载的多模态传感器对实景进行初步扫描,形成第一环境感知图;利用改进的蚁群算法进行任务区域划分和无人机任务分配,生成初始飞行路径;利用强化学习算法对获取到的历史飞行数据进行预训练,得到实时环境反馈报告;利用边缘计算模块对实时环境反馈报告中的数据进行分析,生成第二环境感知图;利用数据融合算法将来自不同传感器的数据进行融合,并生成高精度三维环境模型。本发明的有益效果为通过算法和处理方法,无人机可以实时、准确地感知和适应不同环境条件,确保飞行的安全性和任务的高效完成,具有广泛的应用前景和显著的技术优势。
技术关键词
障碍物分布图
无人机控制方法
深度强化学习模型
强化学习算法
数据融合系统
节点
无人机飞行路径
无人机系统
图论算法
三维环境模型
数据融合算法
拓扑图
高清摄像头
高风险
红外传感器
多模态传感器
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行走装置
无人车
运动控制同步
控制策略
优化设计方法
资源分配优化方法
深度强化学习模型
策略
历史故障数据
优化装置
识别系统
hash算法
卷积神经网络模型
数据
生成虚拟环境
反应釜装置
舱室
协调控制模块
粘度传感器
数据采集模块
车辆自组网系统
中继节点
区块链智能合约
策略决策单元
多模通信模块