基于几何PDE和PINN的集群自适应路径规划方法

本发明公开了基于几何PDE和PINN的集群自适应路径规划方法，该方法首先建模具有时变拓扑的故障集群的动态模型。其次通过黎曼流形和基于热流的梯度演化，构造故障集群基于抛物PDE系统，获得障碍环境下集群系统的参考轨迹。利用物理信息神经网络PINN学习集群基于抛物PDE系统的稳态解，获得具有时变拓扑、执行器故障和障碍运行下集群系统基于几何PDE和PINN的容错最优控制律。本发明确保智能体沿动态参考轨迹从初始位置导航至目标位置，同时实现故障效应的内生补偿，实现故障补偿与运动规划的统一求解。