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申请/专利权人：深圳大学;人工智能与数字经济广东省实验室(深圳)
申请日：2023-06-21
公开（公告）日：2024-06-18
公开（公告）号：CN117213484B
主分类号：G01C21/20
分类号：G01C21/20;G06N3/126
优先权：
专利状态码：有效-授权
法律状态：2024.06.18#授权;2023.12.29#实质审查的生效;2023.12.12#公开
摘要：本发明公开了一种基于遗传算法的航点连线方法，所述方法包括：获取航点集和实景模型；根据航点集和实景模型得到相邻航点间位置关系；根据相邻航点间位置关系，得到相邻航点间的权重值；根据相邻航点间的权重值进行遗传算法计算，得到航点连线。本发明不仅考虑航点间的距离，还考虑飞行器的爬升、耗电量、视角变动等，通过水平距离、垂直距离、水平转向、垂直转向参数得到航点间的权重值，并借助遗传算法的迭代计算综合实现航线的最优规划。
主权项：1.一种基于遗传算法的航点连线方法，其特征在于，所述方法包括：获取航点集和实景模型；根据所述航点集和实景模型得到相邻航点间位置关系；根据所述相邻航点间位置关系，得到相邻航点间的权重值；根据所述相邻航点间的权重值进行遗传算法计算，得到航点连线；所述根据所述相邻航点间位置关系，得到相邻航点间的权重值，包括：预设相邻航点间的权重比例，其中，所述权重比例包括水平距离代价、垂直距离代价、水平旋角代价、垂直旋角代价；根据所述相邻航点间位置关系，得到相邻航点间的水平距离值、高度差值、水平朝向角度差值和垂直角度差值；根据所述相邻航点间的权重比例、相邻航点间的水平距离值、高度差值、水平朝向角度差值和垂直角度差值，得到相邻航点间的权重值；所述根据所述相邻航点间的权重比例、相邻航点间的水平距离值、高度差值、水平朝向角度差值和垂直角度差值，得到相邻航点间的权重值具体包括：cost=sqrtpowdistance_xy*A，2+powdistance_z*B，2+yall*C+pitch*D；其中，cost为权重值，pow方法为值的平方、sqrt方法为值的平方根，A为水平距离代价、B为垂直距离代价、C为水平旋角代价、D为垂直旋角代价，distance_xy为两航点水平距离值、distance_z为两航点高度差值、yall为两航点水平朝向角度差值、pitch为两航点垂直角度差值。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 深圳大学;人工智能与数字经济广东省实验室(深圳) 一种基于遗传算法的航点连线方法、装置及智能终端
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