基于机器学习与去中心化共享的无人机交通管理方法

本发明提供了一种基于机器学习与去中心化共享的无人机交通管理方法，通过去中心化网络允许无人机之间直接相互通信，共享飞行路径信息，确定无人机之间的间隔距离；使用基于共享飞行路径信息训练的机器学习模型，预测潜在交通拥堵区域；使用交通管理模块调整无人机飞行路径以避开预测拥堵区域；实时收集调整后的飞行路径数据和实际拥堵情况，输入机器学习模型的训练集中，实时更新机器学习模型。去中心化方法允许系统随着无人机数量增加而扩展，无单点故障风险，系统可通过持续更新机器学习模型快速适应变化的交通条件，通过预测并避免拥堵，系统可优化飞行路径，减少旅行时间和能耗。