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龙图腾网获悉大唐丘北风电有限责任公司申请的专利一种无人机巡检路线确定方法、装置、设备及介质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：CN119987399B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-27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：202510120052.0，技术领域涉及：G05D1/46；该发明授权一种无人机巡检路线确定方法、装置、设备及介质是由兰春明;梁静蕾;李石晶;覃金文;余瑞超;张健忠;郑贤烨设计研发完成，并于2025-01-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种无人机巡检路线确定方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明提供一种无人机巡检路线确定方法、装置、设备及介质。该无人机巡检路线确定方法，包括，a.获取目标区域的基本地理信息，环境状态数据和任务要求，其中目标区域的地理信息通过遥感数据获取，环境状态数据通过传感器实时采集，任务要求包括巡检路径的起始点，终止点和巡检的具体任务。该无人机巡检路线确定方法、装置、设备及介质，通过引入环境因素修正模型和自适应优化算法，解决了传统路径规划中未能充分考虑动态环境变化的问题。环境因素修正模型能够实时根据风速、气温、大气压等外部因素对路径进行预处理，从而生成更加精确的环境评估图，为路径规划提供了更加全面的参考数据。

本发明授权一种无人机巡检路线确定方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种无人机巡检路线确定方法，其特征在于，包括： a.获取目标区域的基本地理信息，环境状态数据和任务要求，其中目标区域的地理信息通过遥感数据获取，环境状态数据通过传感器实时采集，任务要求包括巡检路径的起始点，终止点和巡检的具体任务，所述环境状态数据通过以下传感器采集： 风速传感器，用于获取飞行区域的风速信息； 温度传感器，用于获取飞行区域的气温信息； 气压传感器，用于获取飞行区域的大气压信息； GPS和障碍物传感器，用于提供飞行路径和障碍物信息； b.使用环境因素修正模型对目标区域进行预处理，生成初步的环境评估图，其中环境因素修正模型考虑风速，气温，大气压因素，修正过程通过以下公式进行： Cenvx＝α1·wind_speedx+α2·temperaturex+α3·pressurex 其中，Cenvx为修正因子，wind_speedx，temperaturex，和pressurex分别为目标区域在位置x处的风速，温度和气压，α1,α2,α3为环境因素的权重系数； c.采用基于自适应优化算法的路径规划模块生成初步巡检路径，该路径规划基于预处理后的环境评估图及修正因子进行优化，使用以下路径优化公式： 其中，Pfinal为最终优化后的巡检路径，Pi为路径中的第i个路径点，CostPi为路径点的代价函数，反映飞行距离，时间消耗及能量消耗因素，CenvPi为路径点Pi处的环境修正因子； d.根据无人机的实时飞行状态数据动态调整路径，包括无人机当前位置，速度，飞行高度和电池电量，通过以下自适应调整机制修正路径： Padj＝Pfinal+δP 其中，Padj为调整后的巡检路径，δP为由实时状态数据生成的路径调整量，具体调整依据电池电量，电力消耗因素； e.在巡检过程中，实时监控并获取无人机传感器数据，通过实时采集的环境数据，对当前路径进行动态修正，使用以下数据反馈模型： Pfeedback＝Padj±δPfeedback 其中，δPfeedback为基于障碍物检测，飞行状态信息的路径调整量，反馈路径保证巡检过程的实时性与安全性； f.根据突发事件的类型动态调整巡检路径，所述突发事件包括遇到障碍物、电池电量低和天气变化情况，通过以下事件响应机制调整路径规划： 其中，RiskP为路径P处的风险评估值，所述巡检任务的执行过程中的数据采集包括以下步骤：无人机搭载的摄像头和红外传感器实时采集目标区域的图像数据，将采集的图像数据传输至地面控制站进行实时分析，并生成设备健康报告； g.根据任务需求动态选择任务优先级和路径优化目标，在电池电量，任务紧急程度影响下，调整路径的任务优先级，优化巡检任务的执行顺序，使用以下优先级调整模型： PriorityP＝α4·UrgencyP+α5·Remaining_PowerP 其中，UrgencyP为路径点P对任务的紧急程度，RemainingPowerP为无人机剩余电量，α4,α5为调整系数； h.在巡检过程中，根据实时数据对路径规划和调度进行调整，根据新的环境变化和无人机状态，优化任务分配和路径选择； i.在任务执行过程中，生成任务报告并实时更新系统，将巡检结果，路径规划和环境状态反馈给地面控制站，并生成实时报告用于后续的分析和任务调整； j.根据无人机剩余电量，巡检进度及任务要求，优化剩余巡检任务的路径，使用电量预测模型对电池续航进行预测，并基于预测结果调整后续路径规划，确保任务完成； k.结合任务状态和环境变化，生成长期任务优化模型，通过学习历史任务数据，预测和优化未来巡检任务中的路径和资源调度； I.对系统进行全局优化，结合机器学习和深度学习方法优化路径规划和任务调度，通过历史数据的训练，自动调整路径规划和任务优先级，以适应多变的巡检环境。

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