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龙图腾网获悉点线数字智能科技(深圳)有限公司申请的专利无人机多源感知融合的AI实时智导与自适应避障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：CN120178906B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202510338997.X，技术领域涉及：G05D1/46；该发明授权无人机多源感知融合的AI实时智导与自适应避障方法是由张立华;谌良鸿设计研发完成，并于2025-03-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本无人机多源感知融合的AI实时智导与自适应避障方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种无人机多源感知融合的AI实时智导与自适应避障方法，通过视觉和红外传感器采集飞行数据，获取时间戳、空间坐标信息并计算采样频率差异，利用自适应插值算法生成时空对齐的融合数据集。接着提取融合数据集中的图像与热源特征，生成多维特征集，以此判断是否存在障碍物并提取相关信息。再分析环境数据，计算环境复杂度指数，结合障碍物信息生成风险等级，预测传感器动态权重，调整其工作模式。然后基于障碍物情况，通过路径风险模型计算综合风险值，预测运动趋势，最终生成最优避障路径和飞行指令，实现传感器数据高效处理、精准风险评估与实时避障规划，保障无人机在复杂环境稳定、安全飞行。

本发明授权无人机多源感知融合的AI实时智导与自适应避障方法在权利要求书中公布了：1.一种无人机多源感知融合的AI实时智导与自适应避障方法，其特征在于，包括以下步骤： 通过无人机的视觉传感器和红外传感器采集飞行数据，获取时间戳和空间坐标信息，计算两类传感器的采样频率差异值； 基于所述采样频率差异值，设计自适应插值算法对齐两类传感器的原始数据，生成时间同步和空间对齐的融合数据集； 提取所述融合数据集中的图像特征和热源特征，融合生成多维特征集； 基于所述多维特征集判断原始飞行路径是否存在障碍物，若存在则提取障碍物信息，包括位置和运动状态； 分析实时环境数据，计算环境复杂度指数，结合障碍物信息生成障碍物风险等级； 根据所述障碍物风险等级和环境复杂度指数，预测视觉传感器与红外传感器的动态权重值，对应调整传感器的采样频率和工作模式； 基于障碍物的位置、运动状态以及动态权重值，通过路径风险模型计算各路径的综合风险值，并预测障碍物运动趋势； 根据路径风险模型的预测结果和障碍物运动趋势，生成最优的避障路径，包括路径长度、路径曲率以及路径安全性，并生成对应的飞行指令。

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