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申请/专利权人：佛山市南海区大数据投资建设有限公司
摘要：本申请属于无人机调度技术领域，公开了一种基于蚁群算法的无人机巡检调度方法及相关设备，在对被巡检城市进行网格划分的基础上，利用基于蚁群算法预训练的动作规划模型引导无人机进行巡检飞行；各无人机无需与各机巢一一配对使用，且各无人机无需在固定区域巡飞，从而有利于减小机巢和无人机的配置数量，提高机巢和无人机的利用率，减小机巢和无人机资源的浪费；此外，无人机巡飞过程无需返回固定的机巢充电，节约时间，提高城市巡检效率，而且减小无人机由于返航充电而无法被有效利用造成的无人机资源浪费，提高资源利用率；此外，各无人机实时根据网格区域当前的网格状态信息规划下一步执行的动作，当各网格区域的网格状态信息发生变化时，无人机的巡检路径能够及时根据这种变化而自适应调整，环境适应性好。
主权项：1.一种基于蚁群算法的无人机巡检调度方法，应用于无人机巡检系统的无人机，所述无人机巡检系统包括多个无人机和多个机巢；其特征在于，所述基于蚁群算法的无人机巡检调度方法包括步骤：A1.获取被网格划分后的被巡检城市的各网格区域当前的网格状态信息；所述网格状态信息包括表示允许无人机在对应网格区域飞行的非禁飞状态信息和表示不允许无人机在对应网格区域飞行的禁飞状态信息；A2.获取当前的参考状态信息，以及根据所述网格状态信息获取本无人机当前的动作空间；所述参考状态信息包括巡检任务完成情况信息、本无人机的网格位置以及本无人机的剩余续航距离；所述动作空间包括允许执行的动作，允许执行的动作是指朝本无人机当前所处的网格区域的相邻且当前的网格状态信息为非禁飞状态信息的网格区域中心飞行；A3.根据当前的所述参考状态信息和本无人机当前的所述动作空间，利用基于蚁群算法预训练的动作规划模型计算本无人机当前的动作空间的各所述动作的奖励函数值；A4.选取本无人机当前的动作空间内的所述奖励函数值最大的动作，作为本无人机下一步执行的目标动作。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 佛山市南海区大数据投资建设有限公司 一种基于蚁群算法的无人机巡检调度方法及相关设备
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