多源数据监测下的低空飞行安全管理方法

本发明公开了多源数据监测下的低空飞行安全管理方法，涉及低空飞行安全管理技术领域，该方法包括：采用目标检测算法提取飞行相关对象，并基于三维点云重建技术获取所述飞行相关对象的空间位置参数和几何特征参数，将低空空域划分为三维网格，对每个网格单元独立计算风险指标，通过设定的多维阈值判断模型对每个空域网格进行风险等级评估，根据飞行器当前位置与目标位置，结合空域网格的风险等级，构建可行路径集合，采用图神经网络建模飞行器间的动态交互关系，对飞行器之间的动态交互关系进行建模，预测可能的交互冲突风险；基于预测得到的飞行器间可能的交互冲突风险，以静态非线性控制与动态线性控制为理论基准，对低空空域进行飞行区域的决策控制，结合风险等级、障碍物分布和飞行器动态状态，实时调整飞行器的飞行决策，利用Q‑learning强化学习算法进行路径优化，生成兼顾全局最优性与局部安全性的飞行路径。本发明解决了现有技术中多模态数据无法高精度时空对齐、飞行目标识别与路径规划难以兼顾实时性与安全性的技术问题，达到了复杂空域下飞行器高效感知与智能路径生成的技术效果。