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龙图腾网获悉福云智控(厦门)智能科技有限公司申请的专利基于双向长短期记忆网络的无人机飞行路径实时预测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：CN115759498B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202211387463.9，技术领域涉及：G06Q10/047；该发明授权基于双向长短期记忆网络的无人机飞行路径实时预测方法是由陈思凡;陈诚斌;陈柏合;舒鹏;徐晓智;许莉;刘海容;向进;何开晟设计研发完成，并于2022-11-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于双向长短期记忆网络的无人机飞行路径实时预测方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于双向长短期记忆网络的无人机飞行路径实时预测方法，所述方法包括如下步骤：步骤S1、采集若干次自主作业无人机沿同一条路径飞行的GPS定位数据序列，使用基于Bessel大地坐标转换和最小二乘拟合进行数据预处理生成模型训练数据集；步骤S2、构建双向长短期记忆路径预测模型，使用所述的模型训练数据集对路径预测模型进行训练；步骤S3、利用训练好的路径预测模型，结合基于PID原理的预测模型补偿器实时预测无人机作业飞行路径。本发明的无人机飞行路径预测模型性能优于其他的传统神经网络模型，有更高的预测精度。

本发明授权基于双向长短期记忆网络的无人机飞行路径实时预测方法在权利要求书中公布了：1.基于双向长短期记忆网络的无人机飞行路径实时预测方法，其特征在于：所述方法包括如下步骤： 步骤S1、采集若干次自主作业无人机沿同一条路径飞行的GPS定位数据序列，使用基于Bessel大地坐标转换和最小二乘拟合进行数据预处理生成模型训练数据集；所述最小二乘拟合进行数据预处理，是在无人机搭载的GPS模块因受到干扰或通信延迟无法被及时正常接收时才进行数据预处理；GSP模块正常接收时直接使用基于Bessel大地坐标转换进行数据预处理； 步骤S2、构建双向长短期记忆路径预测模型，使用所述的模型训练数据集对路径预测模型进行训练； 步骤S3、利用训练好的路径预测模型，结合基于PID原理的预测模型补偿器实时预测无人机作业飞行路径； 所述步骤S3进一步具体为：根据双向长短期记忆网络输出特点设置基于比例积分微分误差控制理论的预测模型补偿器，用于为模型预测结果提供补偿值；记录模型每次输出结果，与后续接收到的观测值比较；设置模型预测周期与GPS信号采样周期相同，即每获取到一帧定位信息就进行一次预测；模型使用最近获取到的m个位置坐标来估计接下来的n个位置坐标，因此在无人机作业过程中模型从接收到坐标Pm开始预测，从接收到坐标Pm+n时开始能够比较预测值与真实值来获取各时间步上的预测误差；用表示预测模型得到的坐标点Pi初始预测值；当地面站接收到坐标Pk时,k≥m+n，计算由预测模型得到的最近m个坐标的预测值与其真实值[Pk-n+1,...,Pk-1,Pk]之间的差值ek；则模型预测结果的补偿值CVk的计算公式表示为： CVk＝KP·ek+KI·ek+ek-1·δ+KD·ek-ek-1δ 式中KP、KI和KD分别为比例、积分和微分系数；其中CVk由三个部分所组成；第一个部分为比例系数KP和误差ek的乘积，用于产生基准补偿值；第二部分为积分系数KI和一定时间内误差累加值的乘积，用于消除预测模型稳态误差；而最后一个部分为微分系数KD和最近两次预测误差变化率的乘积，根据误差变化来调节补偿值以避免补偿幅值太大，将模型输出结果和补偿值相加得到最终的坐标预测序列这些坐标预测序列即为无人机飞行路径。

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