基于深度学习的无人机轨迹规划方法及应用无人机

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基于深度学习的无人机轨迹规划方法及应用无人机
申请号:CN202511108370
申请日期:2025-08-08
公开号:CN120803029A
公开日期:2025-10-17
类型:发明专利
摘要
本发明属于无人机自主导航技术领域,为提出无人机轨迹规划方法及其应用该方法的无人机设计,实现实时高效的环境感知与无人机自主避障轨迹生成,本发明,基于深度学习的无人机轨迹规划方法及应用无人机,通过在三维状态空间预先定义一组基元集合,来探索整个搜索空间以实现对可行区域的完全覆盖,采用“深度图像、当前状态以及目标方向”多模态感知输入,其中,深度图像由深度相机获取;当前状态由机载视觉定位模块得到;多模态感知输入由深度学习网络进行处理,根据深度学习网络的输出,计算未来的期望位置、速度和加速度信息,作为无人机底层控制器的输入进行轨迹跟踪,最终实现复杂环境下的避障飞行。本发明主要应用于无人机设计制造场合。
技术关键词
深度相机 基元 加速度 仿真环境 多项式 栅格地图 定位模块 多模态 深度学习网络框架 机载视觉 矩阵 无人机自主避障 约束卡尔曼滤波 无人机轨迹优化 障碍物