基于深度强化学习的无人机-无人车协同路径规划方法

本发明公开了基于深度强化学习的无人机‑无人车协同路径规划方法，涉及路径规划技术领域。包括本发明通过将无人机与无人车的作业任务在统一空间网格下进行状态建模与协同路径规划，结合深度强化学习中的状态价值评估机制，实现了复杂任务场景中跨平台多智能体的协同决策与路径优化；经过任务段拆分与状态节点间耦合关系的构建，本发明有效提取出任务执行过程中的关键帧状态和帧间协同信息，在此基础上嵌入强化学习框架，显著增强了路径决策对任务逻辑和空间动态的感知能力；通过计算帧‑对结构路径矩阵作为引导因子进行策略学习与价值更新，本发明能够实现无人机‑无人车在多任务、多时段下的高效路径整合与资源调度。