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龙图腾网获悉安徽正弦空间科学技术有限公司申请的专利一种基于人工智能的低空通航保障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：CN120121061B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202510614870.6，技术领域涉及：G01C21/20；该发明授权一种基于人工智能的低空通航保障方法及系统是由何善宝;朱进洲;张新;林生富;凌晨光;尹辉;马昊燃设计研发完成，并于2025-05-14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低空通航保障方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及通航保障技术领域，公开了一种基于人工智能的低空通航保障方法及系统，其中一种基于人工智能的低空通航保障方法包括以下步骤：获取飞行器位置信息、飞行器飞行状态信息、飞行器环视图像、目的地位置信息、周边地形地貌数据、空域管制信息、历史飞行数据、历史导航指令数据；根据获取的信息，得出虚拟航标位置集合；根据获取的信息以及虚拟航标位置集合，获得增强现实导航场景图像；根据获取的信息以及虚拟航标位置集合获得自然语言导航指令；整合增强现实导航场景图像和自然语言导航指令到飞行控制界面。本发明通过考虑空域的复杂程度，结合设定的优先级函数以及虚拟航标生成增强现实导航场景图像，从而使导航信息更加直观和准确。

本发明授权一种基于人工智能的低空通航保障方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的低空通航保障方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤100，获取飞行器位置信息、飞行器飞行状态信息、飞行器环视图像、目的地位置信息、周边地形地貌数据、空域管制信息、历史飞行数据、历史导航指令数据； 步骤200，根据获取的信息，通过深度强化学习模型进行虚拟航标设置得出虚拟航标位置集合； 将虚拟航标设置问题建模为马尔可夫决策过程，具体步骤包括： 步骤201，获取目的地位置信息、周边地形地貌数据、空域管制信息、历史飞行数据； 步骤202，构建深度强化学习模型，定义状态空间S、动作空间A并设计奖励函数R； 步骤203，根据空域繁忙程度和飞行器与其他目标的接近程度，设定虚拟航标设置的优先级函数； 步骤204，对历史飞行数据中的每个虚拟航标位置计算优先级值并将得出的各个虚拟航标位置的优先级融入状态空间S中； 步骤205，初始化深度强化学习模型，利用历史飞行数据训练深度强化学习模型； 步骤206，根据当前的状态数据，使用学习到的策略生成虚拟航标位置集合； 状态空间S包括：飞行器位置、飞行器飞行状态信息、周边地形地貌数据、空域管制信息； 动作空间A包括：虚拟航标在空域中的各种可能位置的组合； 空域中的各个可能位置是通过构建三维空间网格模型对目标空域进行离散化处理，将所述空域划分为具有预设精度的离散坐标点集合，并基于空间数据库构建所述坐标点集合的数字化存储体系； 步骤300，根据获取的信息以及深度强化学习模型得出的虚拟航标位置集合，通过深度卷积神经网络模型进行增强现实场景实时渲染获得增强现实导航场景图像； 步骤400，根据获取的信息以及深度强化学习模型得出的虚拟航标位置集合作为Seq2Seq模型的输入，输出自然语言导航指令； 步骤500，整合增强现实导航场景图像和自然语言导航指令到飞行控制界面，获取飞行员操作反馈。

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