摘要(Abstract): 光伏配电网通常分布在各种地形和气候条件的广阔地理区域。无人机需要适应不同的环境，环境中的障碍物、建筑物、植被等都可能影响路径规划，为此提出一种基于深度学习的光伏配电网无人机自主巡检路径规划方法。首先，基于机载激光雷达和循环神经网络(recurrent neural network

RNN)对光伏配电网场景重建。其次，以此为路径规划环境，以无人机巡检路径长度和无人机巡检能耗作为光伏配电网无人机巡检路径规划目标，实现无人机自主巡检路径规划。最后，试验结果表明，研究方法能够重建光伏配电网场景，且巡检路径更短，无人机巡检效率更高。