一种基于深度学习的地外星表通行性分析方法及系统

    公开(公告)号:CN113378390B

    公开(公告)日:2022-06-24

    申请号:CN202110658128.7

    申请日:2021-06-15

    Applicant: 浙江大学

    Abstract: 本发明公开一种基于深度学习的地外星表通行性分析方法及系统,该方法首先通过过程式数据生成方法生成地外星表的虚拟仿真场地的多维度数据,并使用其中的几何信息搭建虚拟仿真场地;然后构建巡视器,并让巡视器在虚拟仿真场地中运行,获取有通行方向限制的通行性实验结果,然后再将其转化为无方向限制的通行性实验结果;使用滑动窗口截取地图中巡视器所在位置的局部地图,并将局部地图以及对应的无方向限制的通行性实验结果输入通行性预测网络,对网络进行训练,得到优化后的网络,通过网络输出无方向限制的通行性实验结果。本发明综合考虑了环境几何、材质属性,获得的地图能更合理地反映地形的通行程度,减少星外探测中遭遇风险的可能性。

    一种基于深度学习的地外星表通行性分析方法及系统

    公开(公告)号:CN113378390A

    公开(公告)日:2021-09-10

    申请号:CN202110658128.7

    申请日:2021-06-15

    Applicant: 浙江大学

    Abstract: 本发明公开一种基于深度学习的地外星表通行性分析方法及系统,该方法首先通过过程式数据生成方法生成地外星表的虚拟仿真场地的多维度数据,并使用其中的几何信息搭建虚拟仿真场地;然后构建巡视器,并让巡视器在虚拟仿真场地中运行,获取有通行方向限制的通行性实验结果,然后再将其转化为无方向限制的通行性实验结果;使用滑动窗口截取地图中巡视器所在位置的局部地图,并将局部地图以及对应的无方向限制的通行性实验结果输入通行性预测网络,对网络进行训练,得到优化后的网络,通过网络输出无方向限制的通行性实验结果。本发明综合考虑了环境几何、材质属性,获得的地图能更合理地反映地形的通行程度,减少星外探测中遭遇风险的可能性。

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