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龙图腾网获悉湖南理工职业技术学院申请的专利一种无人机轨迹控制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：CN120447604B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202510952676.9，技术领域涉及：G05D1/49；该发明授权一种无人机轨迹控制方法及系统是由李慧;何瑛;王建春设计研发完成，并于2025-07-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种无人机轨迹控制方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及无人机轨迹控制技术领域，尤其涉及一种无人机轨迹控制方法及系统。所述方法包括以下步骤：首先，获取无人机飞行制动参数和配送任务数据，并提取低空配送气象条件特征数据；然后，基于飞行制动参数和任务数据进行飞行状态模拟，并结合气象条件对飞行姿态失稳性进行模拟量化，进而进行轨迹规避行为控制学习；最后，应用策略梯度算法构建轨迹控制模型，并将其发送至无人机控制中心执行轨迹控制。本发明通过对无人机轨迹控制技术的优化处理使得无人机轨迹控制技术更加完善。

本发明授权一种无人机轨迹控制方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种无人机轨迹控制方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1：获取无人机飞行制动参数和无人机配送任务数据；对无人机配送任务数据进行低空配送气象条件提取，得到低空配送气象条件特征数据； 步骤S2，具体为： 步骤S21：基于无人机飞行制动参数和无人机配送任务数据进行无人机配送飞行状态模拟，得到无人机配送飞行状态模拟数据； 步骤S22：获取无人机配送的历史鸟群飞行干扰数据；对无人机配送任务数据进行配送载重提取，得到无人机配送载重数据； 步骤S23：根据低空配送气象条件特征数据和无人机配送载重数据对无人机配送飞行状态模拟数据进行飞行姿态失稳性模拟量化，得到飞行姿态失稳量化数据； 步骤S24：基于历史鸟群飞行干扰数据和飞行姿态失稳量化数据进行无人机飞行轨迹规避行为控制学习，得到飞行轨迹规避行为控制数据；其中，步骤S24包括： 步骤S241：对历史鸟群飞行干扰数据进行鸟群多目标移动轨迹标记，得到鸟群多目标历史移动轨迹； 步骤S242：基于鸟群多目标历史移动轨迹对历史鸟群飞行干扰数据进行抵近相对方位聚类学习，得到鸟群抵近相对方位聚类数据； 步骤S243：根据鸟群多目标历史移动轨迹对历史鸟群飞行干扰数据进行鸟群抵近气流扰动量化评估，得到鸟群抵近气流扰动量化数据； 步骤S244：根据鸟群抵近气流扰动量化数据和鸟群抵近相对方位聚类数据对飞行姿态失稳量化数据进行无人机飞行姿态失稳临界状态识别，得到飞行姿态失稳临界状态； 步骤S245：基于鸟群抵近相对方位聚类数据和飞行姿态失稳临界状态进行无人机飞行轨迹规避行为控制学习，得到飞行轨迹规避行为控制数据； 步骤S3：基于策略梯度算法对飞行轨迹规避行为控制数据进行轨迹控制模型构建，得到无人机飞行轨迹控制模型；将无人机飞行轨迹控制模型发送至无人机控制中心，以执行无人机轨迹控制。

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