[发明专利]边缘计算网络中基于机器学习的无人机飞行轨迹优化方法有效
| 申请号： | 201910184969.1 | 申请日： | 2019-03-12 |
| 公开（公告）号： | CN109885088B | 公开（公告）日： | 2021-01-19 |
| 发明（设计）人： | 杜清河;张小沛;徐大旦 | 申请（专利权）人： | 西安交通大学 |
| 主分类号： | G05D1/10 | 分类号： | G05D1/10 |
| 代理公司： | 西安通大专利代理有限责任公司 61200 | 代理人： | 徐文权 |
| 地址： | 710049 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种边缘计算网络中基于机器学习的无人机飞行轨迹优化方法，包括以下步骤：在一个周期内，无人机从部署服务器的位置出发，依次经过各地面终端并完成通信任务，然后返回至初始位置，其中，当无人机起飞时，根据地面终端的位置分布计算飞行调度表，然后根据所述飞行调度表依次飞行经过各地面终端；无人机在飞行过程中，利用迭代采取随机方法及机器学习方法计算其局部优化轨迹，将所述局部优化轨迹添加到全局优化轨迹q中，并沿着该全局优化轨迹q飞行，该方法能够有效地减少无人机的飞行距离及飞行时间，缩短飞行周期，提高传输效率。 | ||
| 搜索关键词： | 边缘 计算 网络 基于 机器 学习 无人机 飞行 轨迹 优化 方法 | ||
【主权项】：
1.一种边缘计算网络中基于机器学习的无人机飞行轨迹优化方法，其特征在于，包括以下步骤：在一个周期内，无人机从部署服务器的位置出发，依次经过各地面终端并完成通信任务，然后返回至初始位置，其中，当无人机起飞时，根据地面终端的位置分布计算飞行调度表，然后根据所述飞行调度表依次飞行经过各地面终端；其中，当无人机进入地面终端的通信范围D内时，无人机初始化地面终端的信息，同时地面终端向无人机发送需求信息，无人机接收到需求信息后则开始向地面终端传输需求内容，其中，同一时间无人机只能与一个地面终端进行通信，当无人机与当前地面终端完成通信任务后，则飞向下一个地面终端；无人机在飞行过程中，利用迭代采取随机方法及机器学习方法计算其局部优化轨迹，将所述局部优化轨迹添加到全局优化轨迹q中，并沿着该全局优化轨迹q飞行。
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