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龙图腾网获悉广州盛境智能科技有限公司;广州思谋信息科技有限公司申请的专利基于人工智能和物联网的无人机飞行轨迹优化系统及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：CN120255548B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202510476503.4，技术领域涉及：G05D1/46；该发明授权基于人工智能和物联网的无人机飞行轨迹优化系统及方法是由武金龙;曾炽强;李树湖;曾灶烟;叶婷;曾幸钦;孙培高;张海;董碧飞;叶海萍;刘惠玲设计研发完成，并于2025-04-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能和物联网的无人机飞行轨迹优化系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于人工智能和物联网的无人机飞行轨迹优化系统及方法，涉及无人机控制技术领域，该方法包括：实时采集通信延迟、环境数据和无人机状态；利用马尔可夫链分析历史通信延迟数据，预测未来短时间内的基础延迟值；通过机器学习模型对基础延迟值进行修正；输出最终延迟预测结果；计算延迟风险指数，判断延迟风险级别；基于所述延迟风险级别，当延迟风险级别为低风险时，按照所述最终延迟预测结果，提前发送控制指令；当延迟风险级别为中或高风险时，调用预训练的强化学习策略库，生成自适应控制指令。本发明构建多维度风险指数，并根据实时数据和风险指数，提供多种策略调整飞行轨迹，提高无人机飞行稳定性。

本发明授权基于人工智能和物联网的无人机飞行轨迹优化系统及方法在权利要求书中公布了：1.基于人工智能和物联网的无人机飞行轨迹优化方法，其特征在于：该方法包括： 实时采集通信延迟、环境数据和无人机状态； 利用马尔可夫链分析历史通信延迟数据，预测未来短时间内的基础延迟值；收集历史通信延迟数据，按照时间顺序进行排列，构建出连续的历史通信延迟时序数据集；根据历史通信延迟数据的分布特性，将连续延迟值划分为若干具有明确边界的离散状态区间，每个区间代表特定的延迟范围等级；统计历史数据中不同延迟状态之间的转移频率，计算每对状态之间的转移概率，构建马尔可夫状态转移概率矩阵；将所述实时采集通信延迟，映射到所述马尔可夫状态转移概率矩阵中对应的离散状态，作为马尔可夫链的初始状态；基于初始状态和状态转移概率矩阵，迭代计算未来短时间内的延迟状态分布，通过多次状态转移模拟，推演出未来短时间内的延迟状态概率分布；将预测得到的离散状态概率分布转换为具体的延迟数值范围，并采用时序平滑算法对预测结果进行优化处理，有效降低因状态离散化引入的预测波动，输出基础延迟值； 通过机器学习模型分析环境数据和无人机状态，对预测的基础延迟值进行修正；所述环境数据包括实时风速、温度梯度和地形地貌；所述无人机状态包括飞行高度、水平速度和电池剩余电量；将所述环境数据和无人机状态，转换为环境特征和无人机状态特征；基于所述环境特征和无人机状态特征，构建多维输入向量；将所述多维输入向量输入预训练的梯度提升决策树模型，通过特征重要性加权分析，输出延迟修正量，所述延迟修正量包括正向修正量和负向修正量；对所述基础延迟预测值与延迟修正量进行动态加权融合，其中权重系数根据梯度提升决策树模型置信度与特征稳定性动态调整；所述梯度提升决策树模型置信度，通过梯度提升决策树模型的预测误差获得；所述特征稳定性，通过滑动窗口内特征重要性方差评估；记录实际通信延迟与预测结果的偏差，当连续超过设定阈值时，触发梯度提升决策树模型的增量学习更新机制，自适应优化修正参数； 结合基础延迟值和修正结果，输出最终延迟预测结果； 计算延迟风险指数，判断延迟风险级别； 基于所述延迟风险级别，当延迟风险级别为低风险时，按照所述最终延迟预测结果，提前发送控制指令；当延迟风险级别为中或高风险时，调用预训练的强化学习策略库，生成自适应控制指令。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人广州盛境智能科技有限公司;广州思谋信息科技有限公司，其通讯地址为：510000 广东省广州市从化区城郊街嘉东二街64号1503房自编07A；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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