摘要
本申请实施例公开了一种多机巢异地起降的无人机自主巡检方法及系统,属于无人机技术领域。本申请实施例对目标巡检空间区域的识别及相关向量和信息的获取,使得巡检任务规划能精准贴合实际需求。将多机巢分布关系向量输入多智能体深度确定性策略梯度算法,借助其协作竞争判别分支对无人机路径规划时空数据判别分析,可充分考虑机巢布局、无人机路径等复杂关系,优化资源分配。依据任务指示信息生成状态向量并优化调度观点,进而生成自主协同巡检策略,这样能极大提高多台无人机协同巡检的效率,避免任务冲突,保证巡检任务路径与任务需求精确匹配,有效覆盖目标区域,降低人力成本并提高巡检的准确性和时效性。
技术关键词
无人机路径规划
巡检策略
巡检图像
全卷积神经网络
监测算法
无人机集群
无人机自主巡检系统
深度残差
注意力
分支
计算机执行指令
关系
标识特征
标签
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全卷积网络
图像处理模型
深度学习算法
巡检图像
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