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龙图腾网获悉上海大风技术有限公司申请的专利一种改进PPO的无人机视觉避障及自主导航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：CN121477964B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202610030557.2，技术领域涉及：G05D1/495；该发明授权一种改进PPO的无人机视觉避障及自主导航方法是由余力设计研发完成，并于2026-01-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种改进PPO的无人机视觉避障及自主导航方法在说明书摘要公布了：本申请属于人工智能领域，具体涉及一种改进PPO的无人机视觉避障及自主导航方法。该方法通过融合深度学习的视觉感知与强化学习的决策能力，并对近端策略优化PPO算法进行针对性改进，构建感知‑决策一体化框架。具体包括：获取环境感知数据；进行深度特征提取和统一表征；基于所述特征，通过改进的PPO策略网络生成避障与导航动作指令；无人机执行指令并将结果反馈以更新策略网络。本申请能够实现无人机在复杂未知环境下的鲁棒自主飞行，显著提升自主避障性能、导航精度与整体飞行可靠性，提升无人机整体作业效率、安全性和智能化水平。

本发明授权一种改进PPO的无人机视觉避障及自主导航方法在权利要求书中公布了：1.一种改进PPO的无人机视觉避障及自主导航方法，其特征在于，包括： 获取无人机环境感知数据，所述环境感知数据包括环境视觉信息和无人机自身状态信息； 对所述环境感知数据进行深度特征提取和统一表征，其中，所述环境视觉信息通过深度卷积神经网络提取语义特征，所述无人机自身状态信息经过处理后与所述语义特征融合，形成统一的状态表征； 基于所述统一的状态表征，通过改进的近端策略优化策略网络生成无人机避障与导航的动作指令，所述策略网络采用包含递归神经网络层的演员-评论家架构； 无人机执行所述动作指令，并将执行结果作为反馈，用于所述策略网络的更新与学习，以实现无人机在复杂未知环境下的自主飞行； 所述策略网络采用包含递归神经网络层的演员-评论家架构包括：所述策略网络采用演员网络和评论家网络架构，其中，所述演员网络负责输出无人机的动作指令，所述评论家网络负责评估当前状态的价值；所述演员网络和所述评论家网络中均引入递归神经网络层，所述递归神经网络层为长短期记忆网络或门控循环单元，以捕捉长时间范围内的依赖关系，使策略能够有效利用无人机过去的飞行状态、历史动作序列和环境变化趋势进行决策； 所述改进的近端策略优化策略网络还包括：在标准的近端策略优化目标函数基础上，引入自适应探索奖励项，所述探索奖励项根据环境的未知程度和无人机在当前状态下的探索历史进行动态调整，所述环境的未知程度通过状态访问频率的倒数、预测误差的不确定性或新颖性度量进行量化；所述策略网络通过复合奖励函数进行训练，所述复合奖励函数包含根据无人机与目标点距离减小而提供的到达目标点正奖励、根据无人机与障碍物最小距离的倒数提供的避开障碍物负奖励或碰撞时给予的大额惩罚、对无人机线加速度和角加速度的平方进行惩罚的飞行平稳性约束项以及对高油门指令或过长飞行路径进行惩罚的能量消耗效率约束项； 所述改进的近端策略优化策略网络还包括：集成软性安全约束机制与硬性安全约束机制，所述软性安全约束机制表现为在奖励函数中加入明确的碰撞惩罚项或危险区域规避惩罚项；所述硬性安全约束机制通过引入安全屏障层或在动作空间中限制无人机在特定状态下的执行动作范围来实现，其中，所述安全屏障层为一个独立的基于模型预测控制或快速随机探索算法的反应式控制器，所述动作空间限制机制在检测到障碍物时动态调整策略网络的输出动作范围，约束或禁用无人机向障碍物方向加速的动作指令，以确保无人机始终与障碍物保持最小安全距离； 所述改进的近端策略优化策略网络还包括：集成仿真到现实迁移增强机制，所述迁移增强机制包括：在策略网络训练过程中采用域随机化技术，对仿真环境中的渲染纹理、光照条件、物体形状、无人机的质量、惯性、空气动力学系数、电机响应延迟、传感器噪声模型物理参数和重力大小进行随机化配置；以及结合自监督学习或特征对齐技术，利用少量真实世界数据对感知模块或策略网络进行微调，其中，所述自监督学习利用真实世界数据自身固有的结构信息学习视觉表示，所述特征对齐技术通过领域对抗训练强制仿真数据和真实世界数据在特征空间中具有相似的分布。

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