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龙图腾网获悉北京融合汇控科技有限公司申请的专利一种基于人工智能的无人机飞行状态安全监管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：CN121117541B 。

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：202511216311.6，技术领域涉及：G06F18/21；该发明授权一种基于人工智能的无人机飞行状态安全监管方法是由高勇;于传江;兰海波设计研发完成，并于2025-08-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人工智能的无人机飞行状态安全监管方法在说明书摘要公布了：本发明涉及无人机安全控制技术领域，公开一种基于人工智能的无人机飞行状态安全监管方法，包括如下步骤：步骤1，采集无人机飞行的多维度状态参数，所述多维度状态参数最少包括运动状态参数、位置状态参数、姿态状态参数以及机体工况参数。本发明采用构建多维度飞行状态数字孪生模型并融合多源数据形成飞行行为图谱，再利用图神经网络深度分析图谱中节点间内在关联性的方法，达到由多重耦合因素中精准识别飞行姿态失稳前兆的技术效果，相较于现有技术中将实际飞行轨迹与预设航线进行比对的技术方案，解决无法有效感知由突发气流、信号漂移及部件衰退共同作用下所引发的复杂姿态异常的不足。

本发明授权一种基于人工智能的无人机飞行状态安全监管方法在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的无人机飞行状态安全监管方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1，采集无人机飞行的多维度状态参数，所述多维度状态参数最少包括运动状态参数、位置状态参数、姿态状态参数以及机体工况参数，基于所述多维度状态参数构建以图结构表示的飞行状态数字孪生模型，所述图结构中包含状态节点与路径边； 步骤2，基于所述飞行状态数字孪生模型，融合无人机的历史飞行数据、同一空域内其他无人机的集群状态数据与气象数据，构建飞行行为图谱模型，且对所述飞行行为图谱模型中的节点特征数据进行标准化处理；所述飞行行为图谱模型是包含目标无人机状态节点、邻近无人机状态节点和空域气象节点的异构图谱模型； 步骤3，将所述标准化处理的飞行行为图谱模型中的节点特征数据输入至图神经网络模型，通过所述图神经网络模型计算获得图中节点的异常分值，根据所述异常分值识别出飞行偏态传播特征，以判定高风险飞行行为；所述异常分值为所述图神经网络模型对节点状态的预测值与实际观测值间的重构误差； 步骤4，当判定出所述高风险飞行行为时，确定产生最高异常分值的潜在异常源节点，调用所述飞行状态数字孪生模型对无人机未来时段的飞行状态进行仿真预测，依据所述仿真预测的结果生成风险预警与主动式调度建议； 步骤5，记录所述风险预警与主动式调度建议的推送结果以及无人机的最终实际飞行结果，利用所述推送结果与所述最终实际飞行结果间的偏差，对所述图神经网络模型进行再训练，自适应调整用于判定所述高风险飞行行为的阈值。

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