广东电网有限责任公司孙颖获国家专利权
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龙图腾网获悉广东电网有限责任公司申请的专利一种基于深度学习的无人机任务轨迹优化方法和装置获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN118644028B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202410789617.X,技术领域涉及:G06Q10/0631;该发明授权一种基于深度学习的无人机任务轨迹优化方法和装置是由孙颖设计研发完成,并于2024-06-19向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于深度学习的无人机任务轨迹优化方法和装置在说明书摘要公布了:本发明公开了一种基于深度学习的无人机任务轨迹优化方法和装置,根据响应的任务执行信号调取并解析调度任务,获得任务调度信息,根据任务调度信息采集待调度无人机的环境信息,根据环境信息和任务调度信息生成初始任务轨迹,并将上述两种信息以及基于环境信息预测获得的环境预测信息作为深度学习模型的优化参数对初始任务轨迹进行优化,获得优化任务轨迹发送至无人机,以使无人机根据优化任务轨迹执行调度任务并反馈任务轨迹信息。通过与环境的交互学习获取无人机的最优运行轨迹,通过环境预测数据对无人机飞行速度与高度进行调整,确保了无人机任务执行的安全性;根据实时采集数据进行轨迹调整,进一步提高了无人机的安全性和稳定性。
本发明授权一种基于深度学习的无人机任务轨迹优化方法和装置在权利要求书中公布了:1.一种基于深度学习的无人机任务轨迹优化方法,其特征在于,包括以下步骤: 响应于调度任务执行信号,调取并解析相应调度任务,获得任务调度信息,根据所述任务调度信息采集并获取待调度无人机的环境信息; 根据所述环境信息和所述任务调度信息生成初始任务轨迹,将所述环境信息、所述任务调度信息和环境预测信息作为模型优化参数,通过深度学习模型对所述初始任务轨迹进行轨迹优化,获得优化任务轨迹;其中,所述环境预测信息是通过对所述初始任务轨迹的周围环境预测获得; 将所述优化任务轨迹发送至所述待调度无人机,以使所述待调度无人机根据所述优化任务轨迹执行所述调度任务,并实时采集反馈任务轨迹信息; 所述根据所述任务调度信息采集并获取待调度无人机的环境信息,具体包括: 根据所述任务调度信息确定对应的若干个地址编号,继而根据所述若干个地址编号确定相应的若干个气象传感器、若干个环境采集组件、无人机通信组件和地形采集组件; 分别通过确定的所述若干个气象传感器、若干个环境采集组件、无人机通信组件和地形采集组件获取对应气象数据、环境数据、障碍物数据和地形数据,并将所述气象数据、所述环境数据、所述障碍物数据和所述地形数据整合为所述环境信息; 所述根据所述环境信息和所述任务调度信息生成初始任务轨迹,具体为: 将所述环境信息和所述任务调度信息整合为初始轨迹信息,并根据所述任务调度信息调取相应的任务轨迹数据库,继而根据所述初始轨迹信息在所述任务轨迹数据库中进行匹配筛选,输出相应匹配结果; 若所述匹配结果为存在相应任务轨迹数据与所述初始轨迹信息的匹配度大于或等于预设的匹配阈值,则将所述任务轨迹数据整合为所述初始任务轨迹进行输出; 若所述匹配结果为不存在所述任务轨迹数据与所述初始轨迹信息的所述匹配度大于或等于所述匹配阈值,则将所述匹配度最高的所述任务轨迹数据作为所述初始任务轨迹进行输出。
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