一种基于深度学习的城市环境下无人机安全航线规划方法

本发明涉及无人机路径规划技术领域，属于一种基于深度学习的城市环境下无人机安全航线规划方法，旨在解决无人机在复杂城市环境中飞行时的安全性和航线优化问题。该方法通过深度强化学习算法，结合空域初始化模块、环境感知模块、动态风险评估模块、路径规划模块和深度学习模块实现自动生成最优安全航线，避免障碍物碰撞并优化飞行效率。此方法能够动态调整飞行路径，实时响应环境变化，确保无人机在城市环境中安全、高效地飞行。适用于智能交通、物流配送、环境监测等多个领域，具有广泛的应用前景。