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龙图腾网获悉哈尔滨工程大学申请的专利基于无人机视觉系统的跨介质控制方法、系统及存储介质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：CN120066085B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202510286643.5，技术领域涉及：G05D1/46；该发明授权基于无人机视觉系统的跨介质控制方法、系统及存储介质是由黄诗棋;胡佑玮;崔雄伟设计研发完成，并于2025-03-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于无人机视觉系统的跨介质控制方法、系统及存储介质在说明书摘要公布了：本申请涉及无人机控制领域，公开了一种基于无人机视觉系统的跨介质控制方法、系统及存储介质。方法包括：获取无人机到达第一区域和第二区域临界位置的第一预测时间以及在第一区域中当前位置的当前时间，若时间差值小于第一阈值，对无人机的配置参数进行调整；确定无人机从临界位置至第二区域中目标位置的最优路径，在最优路径上设定多个第一位置；建立状态控制模型，输入当前位置的当前图像与相邻的第一位置的参考图像，输出无人机状态调整量的估计值；将相邻第一位置作为新的当前位置，重复此步骤，直至遍历最优路径；无人机返回第一区域时，获得到达临界位置的返程临界时间，对配置参数进行调整，本申请提高了无人机在不同介质中的稳定性。

本发明授权基于无人机视觉系统的跨介质控制方法、系统及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于无人机视觉系统的跨介质控制方法，其特征在于，所述方法包括： 步骤S1：设定无人机在第一区域的出发位置，从所述无人机出发开始计时，获取无人机到达所述第一区域和第二区域临界位置的第一预测时间，以及所述无人机在飞行过程中当前位置的当前时间，若所述第一预测时间与所述当前时间的差值小于第一阈值，基于自适应调整机制对所述无人机的配置参数进行调整； 步骤S2：到达所述第二区域后，以所述临界位置为所述当前位置的起点，获取无人机在所述当前位置处的当前图像，对所述当前图像进行校准处理； 步骤S3：确定所述无人机从临界位置至目标位置的最优路径，在所述最优路径上设定多个第一位置，建立状态控制模型，校准后的当前图像与所述临界位置相邻的所述第一位置对应的参考图像输入所述状态控制模型，生成所述无人机的状态调整量的估计值； 其中，状态控制模型为神经网络模型，神经网络模型提取出当前图像和参考图像中的特征量，获取当前图像和第一位置处的参考图像的辅助数据，辅助数据包括图像拍摄位置、无人机的加速度和角速度，基于辅助数据计算无人机从当前位置至相邻的第一位置的状态差值，状态差值包括位置差值、方向差值和距离差值，对状态差值进行标注获得标注数据，将特征量和标注数据作为状态控制模型的训练数据，状态控制模型预测生成当前位置至相邻的第一位置的状态差值，将状态差值定义为无人机每个状态调整量的估计值； 步骤S4：所述无人机基于所述状态调整量从所述当前位置移动至相邻第一位置，将相邻的第一位置作为新的当前位置，重复此步骤，直至遍历所述最优路径； 步骤S5：在所述无人机从所述第二区域返回至所述第一区域时，获得所述无人机到达所述临界位置的返程临界时间，基于所述返程临界时间对所述无人机的配置参数进行调整。

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哈尔滨工程大学，其通讯地址为：150000 黑龙江省哈尔滨市南岗区南通大街145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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