摘要
本发明涉及人工智能技术领域,尤其涉及一种基于数字孪生技术的低空导航方法,包括获取矢量、三维立体、地表模型数据及飞行器的实时状态、起降点位置、传感器数据和历史飞行环境数据;构建初始孪生场景模型并优化为目标孪生场景模型;依据地物要素生成静态障碍区;利用历史数据构建预测模型得到环境预测数据;结合环境预测数据、静态障碍区、实时状态数据和预设安全响应时间计算动态障碍区;根据起降点、实时状态和预设路径规则计算得到目标飞行路径。本方法融合多源数据,实现低空飞行器高效导航,提升飞行安全性和效率。
技术关键词
数字孪生技术
导航方法
地表模型
地物要素
动态障碍
历史数据特征
三维立体
人工地物
场景
统计分析方法
构建预测模型
传感器
融合多源数据
低空飞行器
气象
数据嵌入
人工智能技术
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电缆接头
仿真数据
深度学习算法
仿真模型
数字孪生技术
深组合导航方法
导航误差
卫星信号传播
伪距
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融合方法
层级
深度学习融合
数字孪生模型
混合组装方式
数字孪生技术
数据总线
管理方法
三维模型
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