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龙图腾网获悉中航金城无人系统有限公司申请的专利基于多传感器数据融合的无人机动态避障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：CN120255551B 。

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：202510750601.2，技术领域涉及：G05D1/46；该发明授权基于多传感器数据融合的无人机动态避障方法是由胡镇;申哲宁;钱晨;马宁设计研发完成，并于2025-06-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多传感器数据融合的无人机动态避障方法在说明书摘要公布了：本发明属于无人机控制系统领域，公布了基于多传感器数据融合的无人机动态避障方法，解决了无人机在飞行过程中遇到障碍物时，无法绕行障碍物以高效执行飞行动作的问题。在障碍物感知与数据融合过程中，本方法首先提出了一种基于环扫雷达与视觉测距结果相结合的卡尔曼滤波方法，通过对障碍物进行区域化处理，实现精准的目标检测与估计；进一步采用动态调整策略，系统根据实时反馈动态调整测量噪声协方差矩阵参数，估计出更准确的障碍物距离；最后，计算每个障碍物扇区的避障总成本，选择成本最小的方向更新无人机运动方向。通过本发明的方法，能够在不同的飞行场景下实现更加精确与高效的动态避障，进而提升无人机的整体飞行性能和任务执行效率。

本发明授权基于多传感器数据融合的无人机动态避障方法在权利要求书中公布了：1.基于多传感器数据融合的无人机动态避障方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、将无人机机体水平面分为N个障碍物扇区； S2、获取组合导航输出的机体速度； S3、实时采集无人机环扫雷达与深度相机的原始障碍物数据，分别记为与； S4、当两个传感器测量的障碍物距离均长时间大于障碍物感知反应最小阈值MIN_OBS_DIS时，会一直初始化卡尔曼滤波器，输出的POS（i）则为MIN_OBS_DIS，VELi为观测的，此时无人机依照控制器飞行指令生成速度目标的方向与大小进行飞行； S5、当两个传感器测量的障碍物距离小于MIN_OBS_DIS时，结合环扫雷达提供的精度数据，采用卡尔曼滤波器状态预测和校正更新，动态调整环扫雷达与深度相机的测量噪声的协方差矩阵，估计出更加准确的障碍物距离POS（i）； S6、在避障决策中，将环境按若干扇区编号i，i=1、2、3、……、N，每个扇区有对应的障碍物距离和回波强度，遍历运动方向相邻的有效障碍物扇区，计算每个障碍物扇区的避障总成本，找出成本最低的扇区并确定扇区方向，更新无人机的运动目标方向与速度大小； 所述避障决策的过程如下： （1）计算平滑置信度：归一化强度即距离置信度，记作，回波强度越大，置信度越高： ， 邻区平滑权重，用于控制以多大程度地考虑相邻扇区的置信度，时不平滑，仅用自身强度；时高度平滑，平滑后的置信度为： ， 越低，置信度惩罚越大： ， （2）设计归一化的距离成本、偏离成本； 原始距离成本为： ， 归一化的距离成本为： ， 其中为障碍物距离测量最小值，为障碍物距离测量最大值； 扇区的中心航向与期望航向的夹角为航向偏离角，设计容忍阈值，小于等于该角度的偏离视为可接受，不计成本； 原始航向偏离成本为： ， 归一化航向偏离成本为： ， 其中，表示航向偏离策略最大值90°； （3）设计动态权重的分配： ， 其中，对应置信度惩罚的权重；对应距离成本的权重；对应航向偏离成本的权重；为置信度惩罚的最低基线权重，确保即便，也保留一定的； ，用于控制剩下的距离与航向的分配比例； （4）计算避障总成本： ， 根据各个扇区的避障总成本，无人机选择成本最低的方向前进。

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