一种自适应路径规划的无人机电池动态管理强化学习方法

本发明公开了一种自适应路径规划的无人机电池动态管理强化学习方法，涉及无人机技术领域，包括，在地面控制站激活无人机的多模态感知，收集无人机的多模态感知数据并进行预处理；利用深度学习模型对预处理后的多模态数据进行融合分析，生成环境感知图基于环境感知图，采用强化学习算法进行自适应路径规划，并通过无人机状态和环境条件，动态生成最优飞行路径和电池管理策略深度学习模型；飞行任务完成后，收集飞行数据、环境感知数据和决策记录反馈至地面控制站并进行迭代训练。本发明通过融合多模态感知与深度学习，强化学习优化路径及电池管理，群体智能协同，迭代提升任务效率与安全。