基于多模态感知与强化学习的电力无人机避障方法及系统

本发明公开了一种基于多模态感知与强化学习的电力无人机避障方法及系统，无人机首先启动并实时采集环境与自身运动数据，经预处理融合后构建初始三维环境地图，识别其中障碍物；基于飞行任务，利用改进算法进行全局路径规划，生成起点至目标的初步飞行路径；随后动态检测该路径障碍：若无障碍物，则沿路径作业；若存在障碍物，则通过奖励函数计算不同避障动作的价值，选择最优动作生成第二飞行路径；无人机依据第二路径及最优动作调整姿态与速度执行作业。本发明能使无人机避障响应速度更快，航线预测准确率大幅提升，有效降低碰撞风险，提高电力巡检效率与安全性，具有显著的技术优势和应用价值。