摘要
本发明适用于无人机路径规划技术领域,尤其涉及基于边缘计算的无人机实时路径优化系统,所述系统包括:数据采集单元,用于采集多模态传感器的原始环境数据,并将其输送至边缘处理单元;边缘处理单元,用于对来自数据采集单元输入的原始环境数据进行数据融合,输出融合特征;路径优化单元,用于根据边缘处理单元输出的融合特征进行路径搜索和路径优化,生成飞行路径,通过飞行路径对无人机进行控制。本发明将深度融合的环境时空特征与路径优化算法深度耦合,打破了感知与规划的割裂,实现了端到端的闭环优化流程,极大提升了系统的自适应性和整体鲁棒性,通过局部平滑与多目标评估机制,能够实时输出连续、可行性强的无人机飞行路径。
技术关键词
路径优化系统
动态邻接矩阵
数据采集单元
轻量级神经网络
处理单元
时空融合特征
多模态传感器
注意力
节点
无人机飞行路径
路径优化算法
原始观测数据
时间同步
深度强化学习
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基准电压
运算处理单元
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深度学习网络模型
分支
模型训练装置
模型训练方法
标签
层级
变量
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交叉验证法
拉丁超立方抽样方法
按摩系统
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