杭州市北京航空航天大学国际创新研究院(北京航空航天大学国际创新学院);中建三局第三建设工程有限责任公司项森伟获国家专利权
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龙图腾网获悉杭州市北京航空航天大学国际创新研究院(北京航空航天大学国际创新学院);中建三局第三建设工程有限责任公司申请的专利一种基于深度学习的城市环境下无人机安全航线规划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：CN120722934B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202511204615.0，技术领域涉及：G05D1/46；该发明授权一种基于深度学习的城市环境下无人机安全航线规划方法是由项森伟;李家兵;段军朝;李劲;雷全勇;袁康;张艺菲;王长浩;赵振泽设计研发完成，并于2025-08-27向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于深度学习的城市环境下无人机安全航线规划方法在说明书摘要公布了：本发明涉及无人机路径规划技术领域，属于一种基于深度学习的城市环境下无人机安全航线规划方法，旨在解决无人机在复杂城市环境中飞行时的安全性和航线优化问题。该方法通过深度强化学习算法，结合空域初始化模块、环境感知模块、动态风险评估模块、路径规划模块和深度学习模块实现自动生成最优安全航线，避免障碍物碰撞并优化飞行效率。此方法能够动态调整飞行路径，实时响应环境变化，确保无人机在城市环境中安全、高效地飞行。适用于智能交通、物流配送、环境监测等多个领域，具有广泛的应用前景。
本发明授权一种基于深度学习的城市环境下无人机安全航线规划方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的城市环境下无人机安全航线规划方法，其特征在于：包括以下步骤： S1、空域初始化：将飞行区域栅格化为一系列等间距的三维正方形单元格，构建飞行区域边界，划分功能区域；基于功能区域划分为每个栅格分配初始风险系数，生成风险系数表并标记飞行边界及起终点坐标； S2、输入飞行任务，指定起点坐标和终点坐标； S3、动态航线生成与更新： S31、初始路径规划：基于风险系数表，采用改进A*算法生成初始路径； S32、路径平滑处理：利用三次样条曲线对路径节点进行平滑处理生成平滑的静态航线，满足无人机运动学约束； S33、飞行执行与感知：无人机按平滑后的静态航线飞行，同时实时采集环境数据； S34、风险动态更新：融合感知数据更新栅格的风险系数； S35、深度学习预测：将历史风险数据组织为时序矩阵输入LSTM模型，预测未来风险系数并更新风险系数表，当风险突增或路径受阻时，返回到步骤S31重新生成路线。
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杭州市北京航空航天大学国际创新研究院(北京航空航天大学国际创新学院);中建三局第三建设工程有限责任公司，其通讯地址为：311115 浙江省杭州市余杭区瓶窑镇双红桥街166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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