基于边缘智能感知的无人机空间航迹规划方法

随着海量用频设备的涌现，无人机执行任务的电磁环境愈加复杂，对无人机认知环境和自主避障能力提出了更高的要求。鉴于此，提出了一种基于边缘智能感知的无人机空间航迹规划方法。首先，提出了一个基于边缘智能感知的无人机航迹规划框架，通过边缘服务器、传感器终端和无人机的协同通信与计算，提高无人机的环境感知和自主避障能力；其次，提出了一种基于深度确定性策略梯度(Deep Deterministic Policy Gradient, DDPG)算法优化的人工势场方法，避免无人机航迹规划陷入局部最小值点，同时行能耗；最后，在静态和动态干扰环境中对所提算法进行仿真实验，结果表明，与现有航迹规划方法相比，所提方法可以优化无人机的飞行航迹和传输数据速率，在静态和动态干扰环境中，无人机飞行能耗分别降低5.59%和11.99%,传输速率分别提高7.64%和16.52%,显著提高了无人机的通信稳定性和对复杂电磁环境的适应性。