摘要
本发明公开了一种高速远航的AI自适应无人机制导优化方法,包括有以下步骤:通过多模态传感器实时采集目标区域的多源感知数据,多模态传感器包括热成像模块、可见光摄像模块、惯性测量单元及全球定位系统;基于深度神经网络对步骤S100采集的多源感知数据进行动态目标识别与跟踪;根据目标的运动轨迹预测结果,结合无人机飞行状态数据及环境约束条件,通过强化学习算法实时生成最优攻击路径;在目标进入预设打击范围时,触发AI末制导功能。本发明具有以下优点和效果:本发明极大地提高了无人机在复杂动态环境下的自主作战能力,实现无人机在复杂战场环境下的实时目标识别、路径规划和攻击优化,提升作战效率与精准度。
技术关键词
无人机制导
卷积循环神经网络
多模态传感器
运动轨迹预测
强化学习模型
可见光
热成像模块
无人机飞行状态
多尺度Retinex算法
多模态注意力
深度神经网络
全球定位系统
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