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申请/专利权人：深圳技术大学

摘要：本发明公开了一种用于道路隐患排查的无人机群协同路径规划方法及系统，涉及道路安全设施技术领域，包括：根据实时环境数据和预设任务参数，利用多种路径规划算法动态规划出最优的飞行路径，以实现高效、精确的道路隐患监测；并通过无人机间的实时数据交换和协同控制，确保无人机群能够以最佳的飞行编队和任务分配高效完成道路隐患排查任务。本发明中无人机根据实时环境数据自适应调整飞行路径，优化无人机群在复杂城市环境中执行道路隐患排查任务的飞行路径，精确收集道路数据，无人机群间高效合作，提升道路安全监测的全面性和可靠性，减少对人工巡查的依赖，降低道路维护和安全管理的整体成本。

主权项：1.一种用于道路隐患排查的无人机群协同路径规划方法，其特征在于，包括以下步骤：根据目标道路基础信息获取道路隐患排查区域，在所述道路隐患排查区域中预设道路隐患排查任务的任务参数，将所述任务参数下发至无人机；无人机接收到任务参数后进行智能路径规划，通过Stacking策略将A*算法、遗传算法、PSO算法进行集成，基于任务参数及环境条件获取初始飞行路径，并利用双向快速搜索随机树对初始飞行路径进行飞行路径优化；根据优化后的飞行路径对无人机群的编队及高度进行调整，通过环境感知信息及实时通信、数据共享调整编队内无人机的飞行路径；无人机实时分析收集到的数据，利用图像识别检测道路表面是否存在隐患，根据判断结果自动记录隐患信息，在隐患排查任务完成后将数据传输至数据处理与分析平台；通过Stacking策略将A*算法、遗传算法、PSO算法进行集成，基于任务参数及环境条件获取初始飞行路径，具体为：获取不同隐患标签下的历史隐患排查数据，设置排查准确度阈值，通过所述排查准确度阈值在历史隐患排查数据中进行数据筛选，提取筛选所得历史隐患排查数据中的飞行高度区间；根据所述飞行高度区间判断不同高度道路隐患排查区域中的静态障碍物分布，当所述静态障碍物分布占比大于预设标准时，则将对应飞行高度进行剔除，根据更新后的飞行高度区间生成不同隐患排查过程中的约束条件，并嵌入所述任务参数；通过Stacking策略将A*算法、遗传算法、PSO算法进行集成构建智能路径规划模块，将实时环境数据和预设任务参数进行预处理后作为模块输入，利用CNN网络进行特征提取及选择，获取最后一层全连接层输出的特征向量；将获取的特征向量输入Stacking集成模型，利用A*算法、遗传算法、PSO算法对输入的特征向量进行独立训练，将输出数据堆叠生成路径预测矩阵，利用所述路径预测矩阵训练元模型；引入注意力机制获取不同算法的注意力分数，生成元模型的权重信息，利用元模型结合所述权重信息生成智能路径规划模块输出避开障碍物并覆盖道路隐患排查区域的飞行路径。

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权利要求：

百度查询： 深圳技术大学 用于道路隐患排查的无人机群协同路径规划方法及系统