[发明专利]一种基于蒙特卡洛树搜索的无人机路径规划方法及装置

权利要求书

1.一种基于蒙特卡洛树搜索的无人机路径规划方法，其特征在于，所述方法包括：

基于实际初始点和实际目标点，并发构建多个虚拟仿真环境；

实例化多个所述虚拟仿真环境，并基于蒙特卡洛树搜索算法，获取有效初始状态以及有效路径，其中，所述有效路径为以所述有效初始状态抵达所述实际目标点的路径，所述有效初始状态为在预设时间步内，在所述虚拟仿真环境中抵达所述实际目标点的初始状态，所述初始状态包括实际初始状态和假想初始状态，所述实际初始状态对应无人机位于所述实际初始点，所述假想初始状态对应无人机位于所述虚拟仿真环境中除所述实际初始点之外的其他位点；

基于所述实际初始状态、所述有效初始状态，以及所述有效路径，确定无人机路径，其中，所述基于所述实际初始状态、所述有效初始状态，以及所述有效路径，确定无人机路径，包括：

若所述有效初始状态与所述实际初始状态相同，则将所述有效路径确定为所述无人机路径；

若所述有效初始状态与所述实际初始状态不相同，则继续并发实例化多个虚拟仿真环境，并在预设时间步内，基于蒙特卡洛树搜索算法进行迭代计算，直至获取所述实际初始状态至所述有效初始状态的可行路径，并将所述有效路径与所述可行路径之和作为所述无人机路径。

2.根据权利要求1所述的基于蒙特卡洛树搜索的无人机路径规划方法，其特征在于，所述基于蒙特卡洛树搜索算法进行迭代计算，直至获取所述实际初始状态至所述有效初始状态的可行路径，包括：

以所述有效初始状态作为终止状态，基于蒙特卡洛树搜索算法，在预设时间步内，获取假想有效初始状态，其中，所述假想有效初始状态为关于所述终止状态的有效初始状态；

若所述假想有效初始状态为所述实际初始状态，则将由所述假想有效初始状态至所述终止状态的路径，作为所述实际初始状态至有效初始状态的可行路径；

若所述假想有效初始状态不为所述实际初始状态，则以所述假想有效初始状态作为新的终止状态，按照如上所述基于蒙特卡洛树搜索算法进行迭代计算的过程，重复执行，直至确定新的终止状态对应的假想有效初始状态为所述实际初始状态，并将由所述假想有效初始状态至所述终止状态的路径作为所述实际初始状态至所述有效初始状态的可行路径。

3.根据权利要求1所述的基于蒙特卡洛树搜索的无人机路径规划方法，其特征在于，所述基于蒙特卡洛树搜索算法，获取有效路径，包括：

基于蒙特卡洛树搜索算法，获取以所述有效初始状态抵达所述实际目标点的多个第一效用值，并将最大的第一效用值对应的路径作为所述有效路径。

4.根据权利要求1所述的基于蒙特卡洛树搜索的无人机路径规划方法，其特征在于，所述可行路径采用以下方式确定：

基于蒙特卡洛树搜索算法进行迭代计算，直至获取所述实际初始状态至所述有效初始状态的多个第二效用值，并将最大的第二效用值对应的路径作为所述可行路径。

5.一种基于蒙特卡洛树搜索的无人机路径规划装置，其特征在于，所述装置包括：

构建模块，用于基于实际初始点和实际目标点，并发构建多个虚拟仿真环境；

处理模块，用于实例化多个所述虚拟仿真环境，并基于蒙特卡洛树搜索算法，获取有效初始状态以及有效路径，其中，所述有效路径为以所述有效初始状态抵达所述实际目标点的路径，所述有效初始状态为在预设时间步内，在所述虚拟仿真环境中抵达所述实际目标点的初始状态，所述初始状态包括实际初始状态和假想初始状态，所述实际初始状态对应无人机位于所述实际初始点，所述假想初始状态对应无人机位于所述虚拟仿真环境中除所述实际初始点之外的其他位点；

确定模块，用于基于所述实际初始状态、所述有效初始状态，以及所述有效路径，确定无人机路径，

其中，所述确定模块采用以下方式基于所述实际初始状态、所述有效初始状态，以及所述有效路径，确定无人机路径：

若所述有效初始状态与所述实际初始状态相同，则将所述有效路径确定为所述无人机路径；

若所述有效初始状态与所述实际初始状态不相同，则继续并发实例化多个虚拟仿真环境，并在预设时间步内，基于蒙特卡洛树搜索算法进行迭代计算，直至获取所述实际初始状态至所述有效初始状态的可行路径，并将所述有效路径与所述可行路径之和作为所述无人机路径。