摘要
本发明公开了一种低空物流配送网络的动态调度优化方法,包括:服务器端通过卫星遥感、无人机机载传感器与地面交通监控构建多源感知网络,融合实时采集的气象数据、空域管制数据及订单分布数据,生成四维时空网格地图;服务器端基于四维时空网格地图,采用TD3‑GA混合智能算法进行物流配送网络的路径规划;边缘计算端基于全局路径,通过多目标优化函数生成无人机群的最优调度方案;服务器端利用贝叶斯网络模型对最优调度方案进行安全风险评估,并根据评估结果动态调整无人机集群的时空路由策略。本发明能够在大规模无人机并发调度场景下,有效提升调度效率,降低响应时延,同时提升风险预测准确率,显著提高低空配送网络的时效性与安全性。
技术关键词
动态调度优化方法
网格地图
混合智能算法
贝叶斯网络模型
无人机机载传感器
生成无人机
LSTM模型
无人机集群
交通监控
三维地理空间
订单
大规模无人机
充电站容量
遗传算法优化
气象
能耗
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故障自检方法
时间序列模型
贝叶斯网络模型
集成学习模型
模型预测值
反馈校正系统
激光稳频
机器学习驱动
多模态数据采集
非线性降维算法
三维地质模型
测量点
网格地图
三维模型
建立数据关联
汽车诊断系统
故障诊断算法
贝叶斯网络模型
数据采集模块
数据处理模块
多模态数据融合
水电站发电机
监测系统
混合现实交互
群体智能算法