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申请/专利权人：中国铁塔股份有限公司江西省分公司
摘要：本发明涉及基于深度强化学习的无人机铁塔巡检和充电调度方法包括获取巡检信息，获取巡检信息，所述巡检信息包括需要巡检的铁塔的坐标以及铁塔的剩余电量，根据巡检信息规划巡检路线集合；在无人机执行巡检任务时，计算无人机的平均能耗率和自身剩余生存时间，将巡检路线集合的运行时间划分成多个充电周期；根据铁塔的剩余电能计算铁塔节点的充电调度方案，并根据DQN的充电序列优化算法为充电调度方案中的充电序列规划问题建模求解，求出无人机充电路径序列；根据充电序列路径序列依次访问待充电的铁塔节点并执行巡检任务；综合考虑铁塔节点的能量情况、位置信息以及失效因素等多种因素，从而实现更综合、更智能的巡检和充电调度规划。
主权项：1.基于深度强化学习的无人机铁塔巡检和充电调度方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：获取巡检信息，所述巡检信息包括需要巡检的铁塔的坐标以及铁塔的剩余电量，根据巡检信息规划巡检路线集合；S2：在无人机执行巡检任务时，计算无人机的平均能耗率和自身剩余生存时间，将巡检路线集合的运行时间划分成多个充电周期；S3：根据铁塔的剩余电能计算铁塔节点的充电调度方案，并根据DQN的充电序列优化算法为充电调度方案中的充电序列规划问题建模求解，求出无人机充电路径序列；S4：根据充电序列路径序列依次访问待充电的铁塔节点并执行巡检任务。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国铁塔股份有限公司江西省分公司 基于深度强化学习的无人机铁塔巡检和充电调度方法
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