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龙图腾网获悉浙江天玑时空智能大数据运营有限责任公司申请的专利一种低空飞行器空中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：CN119905019B 。

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：202510025114.X，技术领域涉及：G08G5/80；该发明授权一种低空飞行器空中交通管理方法及系统是由俞烁设计研发完成，并于2025-01-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种低空飞行器空中交通管理方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种低空飞行器空中交通管理方法及系统，涉及飞行器空中交通管理技术领域，包括以下步骤：在飞行表演开始前，交通管理系统根据预设的飞行计划和表演需求，制定每架无人机的飞行路径、速度、航向和队形。本发明通过实时监控无人机飞行状态并结合风速、气流等外部扰动，能动态调整偏离轨迹的无人机路径与速度，有效防止因风速变化导致的轨迹偏离，从而保持飞行队形稳定，避免相对距离过近或错乱，减少碰撞风险。同时，深度学习模型对飞行一致性偏差进行智能化评估，识别偏离轨迹的无人机，并在偏差超过阈值时及时调整路径，确保飞行安全，防止因轨迹偏差引发的碰撞，保障群体飞行的稳定与安全。

本发明授权一种低空飞行器空中交通管理方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种低空飞行器空中交通管理方法，其特征在于，包括以下步骤： 在飞行表演开始前，交通管理系统根据预设的飞行计划和表演需求，制定每架无人机的飞行路径、速度、航向和队形； 在飞行表演过程中，实时监测每架无人机的飞行状态参数，为后续的飞行数据分析和调整提供基础数据； 对实时获取的飞行数据进行预处理，确保后续特征提取和分析的准确性和可靠性； 从预处理后的飞行数据中提取出反映当前无人机偏离预定轨迹的关键特征，在检测窗口下，对提取的关键特征进行分析，量化无人机群组的飞行一致性，评估整体飞行状态是否保持预定的队形和协调性； 将量化后的飞行一致性特征输入预先训练好的深度学习模型，智能化评估每架无人机的飞行状态变化； 根据深度学习模型的评估结果，将当前无人机的飞行状态划分为预定轨迹飞行和偏离轨迹飞行； 对于处于预定轨迹飞行状态的无人机，继续以预设的飞行速度进行表演，确保其稳定飞行； 针对被评估为偏离轨迹飞行的无人机，基于深度学习模型的预测结果，动态调整其飞行速度，使其重新回归预定轨迹，避免碰撞事故的发生； 将无人机飞行路径弯曲程度在检测窗口下进行分析生成航迹曲率变化因子的具体步骤如下： 首先从无人机的飞行轨迹中提取连续路径点，将获取的路径点标定为pi，pi＝{p1、p2、p3、……、pn}，其中，pi是第i个路径点，n是路径点总数，每个路径点pi＝{xi、yi、zi}，{xi、yi、zi}是第i个路径点的三维坐标位置，计算任意两个相邻路径点之间的方向向量，通过方向向量计算局部曲率，计算表达式如下： ， 式中，是路径点pi和路径点pi+1之间的方向向量，是路径点pi和路径点pi-1之间的方向向量，|·|是方向向量的模，κi是局部曲率； 为考虑时间维度的变化，通过每对相邻的路径点的时间间隔将局部曲率κi按照时间间隔进行归一化，得到时间加权的曲率变化量，计算表达式如下： ， 式中，κi+1是下一路径点的局部曲率，Δti，i+1是相邻路径点的时间间隔，表示路径点pi和路径点pi+1之间的时间差，Δκi是曲率变化量； 为进一步反映全程飞行过程中航迹曲率的变化，对曲率变化量进行加权求和，生成航迹曲率变化因子，生成公式如下： ， 式中，TrajectoryCurvature是航迹曲率变化因子，wi是路径段权重因子，用于加权每个路径段对总曲率变化因子的贡献。

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