摘要
本发明涉及无人机技术领域,且公开了一种无人机机巢的智能充电与续航优化方法,通过无人机采集飞行、电池及环境数据传输至机巢,机巢结合历史任务与地理信息,精准评估无人机剩余续航能力;基于强化学习进行动态任务规划,利用动态规划算法生成最优充电策略;借助多模态传感器与自适应充电控制模型,实现充电过程的智能调控;通过太阳能辅助供电、多机协同充电增强续航。本发明有效解决传统方法中充电效率低、续航管理差、系统可靠性不足等问题,显著提升机巢充电资源利用率,延长电池寿命,增强无人机续航能力与系统稳定性,对推动无人机在多领域的高效应用具有重要意义。
技术关键词
充电策略
动态规划算法
电池状态数据
数据融合算法
地理信息数据
充放电循环次数
云端管理系统
机器学习算法
多模态传感器
电池健康状态
构建数据融合模型
太阳能辅助供电
控制无人机降落
冗余电源
无人机续航能力
容错控制
无人机飞行轨迹
LSTM神经网络
系统为您推荐了相关专利信息
声呐传感器
组合导航系统
无人艇
扩展卡尔曼滤波
惯性传感器
资源分配策略
资源分配方法
时间段
计算机程序指令
参数
智能充电控制方法
前馈神经网络
多头注意力机制
电池健康状态
充放电数据
高精度地图
地理信息数据
遥感卫星影像
倾斜摄影数据
控制点