基于图神经网络的仓库无人机巡检路径规划方法

本发明公开了基于图神经网络的仓库无人机巡检路径规划方法，包括如下步骤：S1、建立仓库环境数据，并对仓库环境数据进行数据预处理；S2、应用图卷积网络模型结合仓库环境数据进行建模；S3、无人机根据初始路径规划模型开始巡检任务；S4、采用水波优化算法，利用传感器数据动态调整路径权重；S5、模拟波峰区域的高优先级路径，优先选择这些路径进行巡检；S6、通过多次迭代，生成最终巡检路径；S7、重复执行S4‑S6，无人机持续调整巡检路径。本发明结合了图卷积网络模型、水波优化算法与路径优先级传播技术，实现了基于图神经网络的仓库无人机巡检路径规划。