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龙图腾网获悉中北大学申请的专利一种基于环境复杂度的端到端无人机自主控制方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119904766B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-04发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510377103.8，技术领域涉及：G06V20/17；该发明授权一种基于环境复杂度的端到端无人机自主控制方法是由刘璐;刘丹;郭睿;王迎鑫;温竞龙;薛晨阳设计研发完成，并于2025-03-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于环境复杂度的端到端无人机自主控制方法在说明书摘要公布了：本发明属于无人机自主导航技术领域，公开了一种基于环境复杂度的端到端无人机自主控制方法，包括以下步骤：进行仿真模拟采集无人机飞行过程中由视觉传感器获取的图像数据并进行预处理；基于图像数据对卷积神经网络进行训练，训练完成得到的卷积神经网络作为环境向量获取模型；实时获取无人机飞行过程中连续采集的图像，并输入所述环境向量获取模型得到对应的环境向量，基于环境向量计算环境变化率，并基于环境变化率计算环境复杂度；根据计算得到的环境复杂度，判断环境类型；并基于不同的环境类型，采用不同的控制模型对无人机进行控制。本发明可以提高无人机的飞行安全和导航精度，尤其适用于多变且密集的飞行场景。

本发明授权一种基于环境复杂度的端到端无人机自主控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于环境复杂度的端到端无人机自主控制方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一：对无人机高速飞行环境进行仿真模拟，采集无人机飞行过程中由视觉传感器获取的图像数据并进行预处理； 步骤二：基于图像数据对第一卷积神经网络进行训练，训练完成得到的第一卷积神经网络作为环境向量获取模型； 步骤三：实时获取无人机飞行过程中连续采集的图像，并输入所述环境向量获取模型得到对应的环境向量，基于环境向量计算环境变化率，并基于环境变化率计算环境复杂度，环境变化率的计算公式为: ； 其中，为环境变化率，、、分别表示、和时刻的环境向量；表示时间间隔； 环境复杂度的计算公式为: ； 其中，、、为加权系数，为当前视野内的障碍物数量，为障碍物的分布，为环境变化率； 步骤四：根据计算得到的环境复杂度，判断环境类型；并基于不同的环境类型，采用不同的控制模型对无人机进行控制； 基于不同的环境类型，采用不同的控制模型对无人机进行控制的具体方法为： 若为低复杂度环境，则采用低复杂度控制模型，控制公式为： ； 其中，为无人机的控制指令，表示低复杂度控制模型的控制函数，为当前时刻的图像输入； 若为中等复杂度环境，则采用中复杂度控制模型，控制公式为： ； 其中，表示中复杂度控制模型的控制函数，表示当前环境特征向量； 若为高复杂度环境，则采用高复杂度控制模型，控制公式为： ； 其中，表示高复杂度控制模型的控制函数，表示包含时间序列信息的图像序列，和分别表示IMU数据的角速度和加速度； 所述步骤四中，低复杂度模型切换到中等复杂度模型时的控制公式为： ，； 中复杂度模型切换到高复杂度模型时的控制公式为： ，； 高复杂度模型切换到中复杂度模型时的控制公式为： ，； 中复杂度模型切换到低复杂度模型的控制公式为： ，； 其中，、、、分别表示对应的平滑因子，随时间动态变化。

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