[发明专利]基于深度学习的无人机自适应斥力系数路径规划方法

摘要

本发明公开了一种基于深度学习的无人机自适应斥力系数路径规划方法，包括以下步骤：首先通过融合遗传算法与人工势场法找出在特定环境下最合适的斥力系数样本集；其次利用该样本集训练残差神经网络；最后通过残差神经网络计算适应环境的斥力系数，进而使用人工势场法进行路径规划。解决了传统的人工势场法不能根据环境具体信息对斥力系数进行调整，而现有的改进方法不能在自适应调整斥力系数的同时兼顾规划效果和规划时长的问题。仿真实验表明，本发明在规划效果和规划时长方面均有优异表现，能很好的满足实际应用中对当前环境的自适应要求和快速规划的要求。