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专利号: 2024114341679
申请人: 广东桥慧智能科技有限公司
专利类型:发明专利
专利状态:已下证
专利领域: 测量;测试
更新日期:2026-04-06
缴费截止日期: 暂无
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摘要:

权利要求书:

1.一种飞行器的跳飞航线路径规划方法,其特征在于:包括如下步骤:采集飞行器飞行区域内的飞行环境数据和地理信息数据;

确定飞行器的起始位置和目标位置并对飞行器的飞行区域进行划分,以生成参考飞行路径;

根据所述地理信息数据和所述飞行环境数据建立路径规划模型,并利用路径规划模型和所述参考飞行路径生成预测飞行路径;

采用路径优化算法对所述预测飞行路径进行优化以确定最优飞行路径;

建立模拟测试环境并在其中对所述最优飞行路径进行路径测试以获取测试结果;

使用大模型预测所述最优飞行路径中的风险点并进行风险评估以获取评估结果;

基于所述测试结果和所述评估结果调整路径规划策略并确定最终的实际飞行路径;

获取飞行器在所述实际飞行路径上的实时飞行数据并将所述实时飞行数据输入所述路径规划模型中以获取飞行路径误差;

利用所述飞行路径误差对所述预测飞行路径进行路径修正;

记录每一次路径规划的过程及生成的飞行路径以形成路径规划数据库。

2.根据权利要求1所述的一种飞行器的跳飞航线路径规划方法,其特征在于:所述飞行环境数据包括静态障碍物数据、动态障碍物数据和气象数据;所述地理信息数据包括地形数据、地貌图数据和卫星图像数据。

3.根据权利要求1所述的一种飞行器的跳飞航线路径规划方法,其特征在于:对飞行器的飞行区域进行划分以生成参考飞行路径,具体包括:根据飞行器的起始位置和目标位置确定多条基础飞行路径;

划分飞行区域以确定禁飞区域、危险区域和安全区域;

在所述基础飞行路径中排除位于禁飞区域的飞行路径,并将剩余路径归集在飞行路径集合中;

设定第一预设路径规则并在所述飞行路径集合中选择符合规则的一条或多条路径作为第一预设路径;

若仅存在一条第一预设路径,则将此第一预设路径确定为参考飞行路径,若存在多条第一预设路径,则根据设定的第二预设路径规则在多条第一预设路径中确定一条或多条第二预设路径;

若仅存在一条第二预设路径,则将此第二预设路径确定为参考飞行路径,若存在多条第二预设路径,则根据飞行器的状态指标从多条第二预设路径中确定参考飞行路径。

4.根据权利要求3所述的一种飞行器的跳飞航线路径规划方法,其特征在于:所述第一预设路径规则包括如下内容:飞行路径对应的飞行高度大于飞行区域内的最高海拔或最高建筑物;

同一飞行区域内不存在与当前飞行任务相同的飞行任务;

飞行器的噪声分贝数低于飞行区域内的分贝要求;

危险区域内的飞行路径数量少于安全区域内的飞行路径数量。

5.根据权利要求3所述的一种飞行器的跳飞航线路径规划方法,其特征在于:所述第二预设路径规则包括如下内容:飞行路径的气象环境满足飞行器安全运行的运行要求;

飞行器在飞行路径内的任务饱和度低于任务饱和度阈值;

飞行路径内的飞行器数量少于数量饱和阈值。

6.根据权利要求3所述的一种飞行器的跳飞航线路径规划方法,其特征在于:所述状态指标包括;

获取飞行器的电量信息和飞行状态信息;

获取飞行路径对应的路径里程;

根据所述电量信息、所述飞行状态信息和所述路径里程,计算多条第二预设路径中每条飞行路径各自的经济指标;

将经济指标中的最小指标对应的飞行路径作为参考飞行路径。

7.根据权利要求1所述的一种飞行器的跳飞航线路径规划方法,其特征在于:建立所述路径规划模型,包括如下内容:结合所述地理信息数据和所述飞行环境数据生成三维多层规划地图;

采用卷积神经网络对所述三维多层规划地图进行处理以生成特征图;

基于所述特征图构建图结构;

采用图神经网络对所述图结构进行处理以生成所述路径规划模型;

其中,构建所述图结构具体为:

依据特征图进行特征映射,将特征图中的特征作为所述图结构的节点特征并定义节点之间的连接及其权重。

8.根据权利要求1所述的一种飞行器的跳飞航线路径规划方法,其特征在于:所述路径优化算法采用A*算法和粒子群优化算法。

9.根据权利要求8所述的一种飞行器的跳飞航线路径规划方法,其特征在于:采用路径优化算法对所述预测飞行路径进行优化,具体包括:采用A*算法生成初始飞行路径;

采用粒子群优化算法对所述初始飞行路径进行优化,输出最优飞行路径。

10.一种飞行器的跳飞航线路径规划系统,应用于如权利要求1-9任一项所述的跳飞航线路径规划方法,其特征在于:包括数据采集模块,用于采集飞行器飞行区域内的飞行环境数据和地理信息数据;

最优飞行路径生成模块,用于确定飞行器的起始位置和目标位置并对飞行器的飞行区域进行划分,以生成参考飞行路径;根据所述地理信息数据和所述飞行环境数据建立路径规划模型,并利用路径规划模型和所述参考飞行路径生成预测飞行路径;采用路径优化算法对所述预测飞行路径进行优化以确定最优飞行路径;

实际飞行路径生成模块,用于建立模拟测试环境并在其中对所述最优飞行路径进行路径测试以获取测试结果;使用大模型预测所述最优飞行路径中的风险点并进行风险评估以获取评估结果;基于所述测试结果和所述评估结果调整路径规划策略并确定最终的实际飞行路径;

路径规划数据库生成模块,用于获取飞行器在所述实际飞行路径上的实时飞行数据并将所述实时飞行数据输入所述路径规划模型中以获取飞行路径误差;利用所述飞行路径误差对所述预测飞行路径进行路径修正;记录每一次路径规划的过程及生成的飞行路径以形成路径规划数据库。