摘要
本发明公开了一种两栖无人机漂移飞行动态路径多步优化方法,涉及无人机技术领域,获取河道环境信息,构建包含障碍物信息的局部地图;基于局部地图,设定作业起点和多个目标点,采用蚁群优化算法,生成最优全局路线规划;根据局部地图中的障碍物信息,使用双向A*算法模拟初步路径,生成动力学可行的飞行路径;实时预测无人机漂移动向,得到漂移值;建立YOLO模型,得到障碍物个数;根据采集的数据通过熵权法进行客观赋权,并计算综合得分,超过起飞阈值,实行智能决策起飞策略,完成分段式运动转换。本发明根据不同运动方式分级路径优化,提高了两栖无人机自主智能作业能力,更好地在复杂环境下完成测量任务,为数字化河道建设提供监测基础。
技术关键词
两栖无人机
蚁群优化算法
水上漂浮物
节点
障碍物
YOLO模型
预测无人机
列表
启发式信息
动态
引入粒子群优化
熵权法
地图
无人机传感器
寻找最优路径
蚂蚁
多头注意力机制
数据特征提取
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