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龙图腾网获悉集美大学申请的专利一种动态环境下无人机物资配送能耗最小化方法及电子设备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：CN120031221B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15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：202510441290.1，技术领域涉及：G06Q10/047；该发明授权一种动态环境下无人机物资配送能耗最小化方法及电子设备是由孙养龙;周晓凤;高志斌;宋丹;许伟坚;陈海兰;杨神化设计研发完成，并于2025-04-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种动态环境下无人机物资配送能耗最小化方法及电子设备在说明书摘要公布了：本发明提供一种动态环境下无人机物资配送能耗最小化方法，包括：数据准备：对无人机进行数据采集，包括对配备于无人机上的传感器数据及配送货物订单管理系统实时获取运输货物质量数据；模型建立：依无人机跨区域物资配送的场景、建立无人机配送系统模型，基于传感器获取数据建立感知信息量化模型，通过无人机能耗模型表示无人机能量消耗状况；模型转化：基于系统模型，将无人机飞行能量消耗最小化问题转化为马尔可夫模型；模型训练：采用感控一体化的无人机跨区域移动架构，将EKF的观测空间融合到A2C的状态空间中，动态调整系统行为，进行模型训练；决策实施：依实时的动态环境信息，无人机生成满足能耗最小的飞行路线，实现物资配送。

本发明授权一种动态环境下无人机物资配送能耗最小化方法及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种动态环境下无人机物资配送能耗最小化方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1、数据准备：为满足路径规划需求，对无人机进行数据采集，其包括对配备于无人机上的传感器数据及配送货物订单管理系统实时获取运输货物质量的数据； 步骤2、模型建立：根据无人机跨区域物质配送的场景、建立无人机配送系统模型，基于传感器获取数据建立感知信息量化模型，并通过无人机能耗模型来表示无人机能量消耗状况； 步骤3、模型转化：基于所述系统模型，将无人机飞行能量消耗最小化问题转化为马尔可夫模型； 步骤4、模型训练：采用感控一体化的无人机跨区域移动架构，通过感知和控制形成一个闭环框架，基于实时感知的数据动态地调整执行动作的算法，在动态环境中，利用强化学习与环境不断交互来做出动作决策，同时利用扩展卡尔曼滤波器来强化学习的动作空间，将EKF的观测空间融合到A2C的状态空间中，动态调整系统行为，进行模型训练； 步骤5、决策实施：根据实时的动态环境信息，无人机生成满足能耗最小的飞行路线，最终顺利实现物资配送。

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