公开(公告)号：CN119270866A

公开(公告)日：2025-01-07

申请号：CN202411398214.9

申请日：2024-10-09

Applicant: 中北大学

Inventor： 张佳丽 ,  吴晗熔 ,  董泽盈 ,  张云灿 ,  王洋 ,  杨瑞鑫 ,  靳浩宇 ,  魏博林 ,  薛飞

IPC: G05D1/43 ,  G05D1/633 ,  G05D1/644 ,  G05D1/693 ,  G05D1/247 ,  G05D1/648 ,  G05D105/55

Abstract: 本发明提出了一种基于深度学习的多智能体协同勘探路径规划系统，旨在提高复杂环境中勘探作业的效率和安全性。系统通过集成卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网络(LSTM)，构建了深度学习环境感知模块，实现对环境的实时感知和特征提取。结合改进的A*算法，系统能够在考虑实际地形和障碍物分布的基础上，快速规划出最优路径。此外，多智能体协同架构确保了多个勘探设备之间的有效协作，通过任务分配、通信协调和协同控制模块，实现了资源的最优利用。实时环境反馈机制和多目标遗传算法优化模块进一步提高了路径规划的适应性和准确性。智能化决策支持系统的应用，使得系统能够根据实时数据和历史经验自我学习和自我优化，不断提升路径规划的性能。