[发明专利]一种基于车辆轨迹预测的无人机轨迹优化方法及系统

说明书

本公开提供了一种基于车辆轨迹预测的无人机轨迹优化方法及系统，包括：获取车辆的当前状态信息，根据车辆当前状态信息通过车辆轨迹预测模型得到预测的车辆坐标位置；根据预测的车辆坐标位置，以最大化无人机和车辆用户的通信速率作为优化目标，建立最大化车辆用户通信速率模型；根据最大化车辆用户通信速率模型进行强化学习得到飞行轨迹决策方案优化函数，进而得到无人机和车辆用户的通信速率最大化时无人机的飞行轨迹；利用了异步优势actor‑critic算法，线程之间互不干扰、独立运行，在与环境交互到一定地步之后，线程会更新公共的神经网络，极大地提高了优化进程的效率。

技术领域

本公开属于涉及无人机辅助车联网领域，尤其涉及一种基于车辆轨迹预测的无人机轨迹优化方法。

背景技术

本部分的陈述仅仅是提供了与本公开相关的背景技术信息，不必然构成现有技术。

由于基础设施的通信网络易于遭受洪水、地震等自然灾害或火灾、战争等人为灾难的破坏，地面移动车辆与通信设备之间连接断开无法正常通信，部署额外的基础设施是费时且不经济的，而无人机群网络具有灵活的移动性可作为临时空中基站为移动车辆提供快速可靠的服务。在此情况下，无人机辅助的车联网应运而生。

在无人机辅助车联网系统中，无人机在空中悬停位置以及无人机群飞行轨迹等都会影响无线通信的覆盖范围和通信质量，特别是在网络资源受限的情况下，如何优化控制无人机群的飞行轨迹以提升应急场景下车联网的通信质量是亟需解决的问题。现有研究集中于静态部署无人机位置以最大化无人机与地面用户通信的覆盖面积，优化无人机轨迹以提高无人机通信服务质量等，很少有文献结合了地面车辆用户的轨迹从对无人机群组的轨迹进行优化。

在一架无人机因紧急故障(电量耗尽等)或是任务分配离开时，剩下的无人机群组和地面车辆用户的通信，而往往此时容易因为其离开导致信号传输出现较大影响，引起较大信号延迟或事故发生，在一架无人机离开时,如何保证最大化无人机与车联网通信的通信速率是需要解决的技术难题。

发明内容

为了解决上述问题，本公开提出了一种基于车辆轨迹预测的无人机轨迹优化方法及系统，利用了异步优势actor-critic算法，线程之间互不干扰、独立运行，在与环境交互到一定地步之后，线程会更新公共的神经网络，极大地提高了优化进程的效率。

第一方面，本公开提供了一种基于车辆轨迹预测的无人机轨迹优化方法，包括：

获取车辆的当前状态信息，根据车辆当前状态信息通过车辆轨迹预测模型得到预测的车辆坐标位置；

根据预测的车辆坐标位置，以最大化无人机和车辆用户的通信速率作为优化目标，建立最大化车辆用户通信速率模型；

根据最大化车辆用户通信速率模型进行强化学习得到飞行轨迹决策方案优化函数，进而得到无人机和车辆用户的通信速率最大化时无人机的飞行轨迹。

第二方面，本公开提供了一种基于车辆轨迹预测的无人机轨迹优化系统，包括：

数据获取模块，用于获取车辆的当前状态信息，根据车辆当前状态信息通过车辆轨迹预测模型得到预测的车辆坐标位置；

通信速率模型构建模块，用于根据预测的车辆坐标位置，以最大化无人机和车辆用户的通信速率作为优化目标，建立最大化车辆用户通信速率模型；

飞行轨迹优化模块：根据最大化车辆用户通信速率模型进行强化学习得到飞行轨迹决策方案优化函数，进而得到无人机和车辆用户的通信速率最大化时无人机的飞行轨迹。

第三方面，本公开提供了一种计算机可读存储介质，用于存储计算机指令，其特征在于，所述计算机指令被处理器执行时，完成如第一方面所述的基于车辆轨迹预测的无人机轨迹优化方法。