公开(公告)号：CN110470301B

公开(公告)日：2020-12-11

申请号：CN201910742860.5

申请日：2019-08-13

Applicant: 上海交通大学

Inventor： 周筱忆 ,  邹媛媛 ,  李少远 ,  肖春晖 ,  赵小虎

IPC: G01C21/20 ,  G06N3/04 ,  G06Q10/04

Abstract: 本发明提供了一种多动态任务目标点下的无人机路径规划方法，包括如下步骤：训练SOM神经网络，确定获胜点、访问点及访问序列；确定飞行方向以及最优路径；迭代；滚动优化。本发明针对信使机制下的无人机路径规划问题，无人机需要周期性地遍历所有无人车并进行信息交换，考虑无人机的运动曲率约束、无人车的动态特性以及无人车的通讯范围等约束条件，利用无监督的竞争型神经网络SOM求解访问顺序和访问点，优化无人机的飞行路径，并在无人机遍历无人车的过程中采用滚动优化策略，使无人机每次访问一个无人车后重新求解优化问题，从而实现在无人机访问的过程中动态地更新最优路径，持续保证决策的优越性。

公开(公告)号：CN110470301A

公开(公告)日：2019-11-19

申请号：CN201910742860.5

申请日：2019-08-13

Applicant: 上海交通大学

Inventor： 周筱忆 ,  邹媛媛 ,  李少远 ,  肖春晖 ,  赵小虎

IPC: G01C21/20 ,  G06N3/04 ,  G06Q10/04

Abstract: 本发明提供了一种多动态任务目标点下的无人机路径规划方法，包括如下步骤：训练SOM神经网络，确定获胜点、访问点及访问序列；确定飞行方向以及最优路径；迭代；滚动优化。本发明针对信使机制下的无人机路径规划问题，无人机需要周期性地遍历所有无人车并进行信息交换，考虑无人机的运动曲率约束、无人车的动态特性以及无人车的通讯范围等约束条件，利用无监督的竞争型神经网络SOM求解访问顺序和访问点，优化无人机的飞行路径，并在无人机遍历无人车的过程中采用滚动优化策略，使无人机每次访问一个无人车后重新求解优化问题，从而实现在无人机访问的过程中动态地更新最优路径，持续保证决策的优越性。