买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉福建省高速公路科技创新研究院有限公司申请的专利一种基于深度学习的无人机航线智能规划与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：CN121070026B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202511617100.3，技术领域涉及：G05D1/49；该发明授权一种基于深度学习的无人机航线智能规划与避障方法是由曾俊铖;陈智威;陈礼彪;吴晨昊;吴少峰;徐小蔚;王峥;温剑辉;何鑫;甘宏设计研发完成，并于2025-11-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的无人机航线智能规划与避障方法在说明书摘要公布了：本发明涉及无人机自主控制技术领域，尤其为一种基于深度学习的无人机航线智能规划与避障方法，步骤包括环境感知与多尺度特征融合通过无人机机载多传感器采集数据输入特定卷积神经网络生成含静态障碍物高程信息与动态障碍物预测轨迹概率的稠密栅格地图协同化初始路径生成加权融合障碍信息构建代价函数采用改进A算法生成可飞初始航线闭环深度强化学习控制靠Actor‑Critic网络实现航线跟踪与动态避障在线元强化学习借元学习器调整策略实现自适应。本发明提升无人机环境感知精准度路径可飞性控制稳定性与环境适应性适用于复杂动态环境。

本发明授权一种基于深度学习的无人机航线智能规划与避障方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的无人机航线智能规划与避障方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤S1、环境感知与多尺度特征融合：通过无人机机载的激光雷达、视觉传感器和IMU单元获取环境点云、图像及位姿数据；将获取的多源数据输入一个具有跳跃连接的多尺度编码器-解码器结构的卷积神经网络中进行处理，卷积神经网络通过并行空洞卷积模块提取不同感受野的环境特征，融合生成一个包含静态障碍物高程信息与动态障碍物预测轨迹概率的稠密栅格地图； 步骤S2、协同化初始路径生成：将稠密栅格地图中的动态障碍物概率与静态障碍物高程梯度进行加权融合，构建一个综合路径代价函数；采用融合动态窗口的改进算法，以综合路径代价函数作为启发函数的核心因子，结合无人机的动力学约束进行路径搜索，生成符合无人机机动性能的可飞性初始航线； 步骤S3、闭环深度强化学习控制：构建一个基于最大熵强化学习框架的Actor-Critic网络；Actor-Critic网络的状态空间定义为由稠密栅格地图、无人机实时状态向量、以及与可飞性初始航线的横向偏差、高度偏差和速度偏差构成的组合状态向量；Actor-Critic网络的动作空间定义为无人机底层飞行控制器的三轴加速度与偏航角速率指令；在无人机飞行过程中，Actor-Critic网络根据实时状态，通过Actor-Critic网络的策略网络输出控制指令，驱使无人机形成对可飞行初始航线的闭环跟踪，并同时对未预知的动态障碍物进行实时规避； 步骤S4、在线元强化学习：在无人机执行任务过程中，构建一个基于上下文信息的元学习器；元学习器持续从飞行经验数据中提取任务元特征，并动态调整Actor-Critic网络的策略更新梯度方向与步长，实现控制策略在不同飞行环境下的快速在线自适应与泛化。

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福建省高速公路科技创新研究院有限公司，其通讯地址为：350001 福建省福州市鼓楼区洪山镇乌山西路518号新能源科创中心2层227室；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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。