一种风机自适应巡检路径的AI动态规划方法

本申请涉及人工智能及自动化控制领域，公开了一种风机自适应巡检路径的AI动态规划方法。该方法包括：建立含关键点的风机数字孪生模型并训练AI模型；无人机调用AI模型实时解算叶片精确位姿；依据位姿构建融合飞行安全、巡检质量与效率的多目标动态规划模型；由机载单元在线求解，为叶片当前姿态动态生成最优路径；该路径即时下发至飞控，驱动无人机自主飞行采集数据，完成智能化闭环巡检任务。本发明通过融合AI视觉感知、动态规划与闭环控制技术，实现了对任意停机状态下风机叶片的全自动巡检，解决了预设航线不适用、人工巡检质量不一的难题，显著提升了巡检的自适应性、可靠性与安全性。