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龙图腾网获悉南昌大学申请的专利一种未来城市空中交通的智能动态化交通管理方法及系统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：CN121171068B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202511696144.X，技术领域涉及：G08G5/52；该发明授权一种未来城市空中交通的智能动态化交通管理方法及系统是由康信辉;袁赫设计研发完成，并于2025-11-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种未来城市空中交通的智能动态化交通管理方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及智能交通管理领域，提出一种未来城市空中交通的智能动态化交通管理方法及系统，通过构建基于城市交通综合数据的基础航道网络，针对三维立体空间实现了精细化的空域管理，避免了对未来城市空中交通的平面化管理，使得管理方案更符合实际需求，再进行航道优化处理，避免了平面方案三维化产生的多重风险，实现了多权重约束的航道优化，提高了交通管理方案的智能化和准确性，又进行分级调节，实现了交通管理方案的动态化调节，避免了固定路线造成的动态风险，还设计了一种起降调度模型进行起降优化，提高了交通管理效率，避免了交通枢纽的拥挤叠加化风险，本发明提高了未来城市空中交通的交通管理方法的智能化与动态化。

本发明授权一种未来城市空中交通的智能动态化交通管理方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种未来城市空中交通的智能动态化交通管理方法，其特征在于，包括： 采集城市交通综合数据并构建基础航道网络，所述城市交通综合数据包括城市地理信息数据、城市交通信息数据和城市环境信息数据，所述基础航道网络基于三维区域分格构建； 获取目标交通需求并根据最小化损失函数进行航道优化处理，以获取基础航道信息，所述航道优化基于多约束权重； 所述获取目标交通需求并根据最小化损失函数进行航道优化处理，以获取基础航道信息的步骤，具体包括： 获取目标交通需求，所述目标交通需求包括起降区域需求信息、交通设备需求信息和人员需求信息； 根据目标交通需求在基础航道网络中构建有向图，所述有向图基于路径起点和路径终点，所述有向图中的基础路径为基于最短路径原则的直线路径，根据所述有向图判断路径碰撞可能性，若当前的基础路径经过可能发生碰撞的城市三维空间网格，则根据最小化损失函数进行航道优化处理，所述航道优化处理的具体算法如下： ， 其中，表示总损失，表示路径终点时间，表示路径起点时间，表示时间，、、、、、分别表示时间成本项、噪音影响项、能量消耗项、安全惩罚项、空域容量成本项、公平性成本项，、、、、、分别表示时间权重、噪音权重、能量权重、安全权重、空域容量权重、公平性权重，、、、、、分别表示噪音水平函数、噪声敏感系数、能量消耗率函数、安全惩罚函数、空域拥挤度函数、公平性函数，表示飞行器在时间的速度标量，表示飞行器在时间的高度，表示飞行器在时间的位置向量，表示飞行器在时间的加速度向量，表示在时间的风速向量，表示飞行器在位置rt到最近障碍物的距离，表示常数项； 再根据图卷积神经网络进行航线指令优化； 所述再根据图卷积神经网络进行航线指令优化的步骤，具体包括： 将有向图输入图卷积神经网络，并将最小化损失函数作为图卷积神经网络的损失项，进行航线指令优化，以获取优化有向图Gout=Vout，Eout，其中Vout表示优化有向图Gout的顶点集，Eout表示优化有向图Gout的边集，所述顶点集中的每一顶点表示关键指令点，所述关键指令点包括指令点时间、指令点位置、飞行速度和航线执行动作，所述边集中的每一边表示飞行航段，所述飞行航段包括指令点目标、航段时长、航段消耗和航段约束； 实时获取目标状态参数对所述基础航道信息进行分级调节处理，以获取更新航道信息，并根据所述更新航道信息进行航道调整，所述分级调节处理基于时间调整项和安全调整项； 当处于起降状态时，根据起降调度模型进行起降优化，以获取最终起降指令，所述起降调度模型基于时间隔离和空间隔离。

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南昌大学，其通讯地址为：330000 江西省南昌市红谷滩区学府大道999号；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”。

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