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龙图腾网获悉北极鸥航空科技(山东)集团有限公司申请的专利交通线路沿线无人机巡护的智能避障方法及控制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：CN120909334B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26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：202511405524.3，技术领域涉及：G05D1/495；该发明授权交通线路沿线无人机巡护的智能避障方法及控制系统是由李爱民;陈振;马斌设计研发完成，并于2025-09-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本交通线路沿线无人机巡护的智能避障方法及控制系统在说明书摘要公布了：本发明提供了交通线路沿线无人机巡护的智能避障方法及控制系统，属于无人机智能巡护技术领域。该方法通过定义飞行廊道及其边界生成电子围栏数据，巡护无人机采集机载传感器数据并与电子围栏数据、定位数据及外部环境数据融合，构建环境认知模型。基于该模型，采用混合决策算法同步处理预设飞行规则与实时感知的障碍物信息，生成飞行控制指令并执行，同时基于感知反馈实时更新环境认知模型。本发明的系统包括巡护无人机、地面控制中心和分布式自主舱站。本发明采用上述的交通线路沿线无人机巡护的智能避障方法及控制系统，可有效提高无人机在复杂环境下的避障能力和巡护效率，确保飞行安全，适用于交通线路沿线的高效巡护任务。

本发明授权交通线路沿线无人机巡护的智能避障方法及控制系统在权利要求书中公布了：1.交通线路沿线无人机巡护的智能避障方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1、为目标交通线路定义飞行廊道及其边界，生成电子围栏数据； 步骤S2、巡护无人机采集机载传感器数据，并与电子围栏数据、定位数据及外部环境数据进行融合，构建环境认知模型； 步骤S3、基于环境认知模型，采用混合决策算法，同步处理预设飞行规则与实时感知的障碍物信息，生成飞行控制指令； 步骤S4、执行飞行控制指令，并基于感知反馈实时更新环境认知模型； 步骤S3包括以下步骤： 步骤S31、计算机体当前位置到最近廊道边界的欧几里得距离，并定义规则遵守代价函数 其中，均表示缩放系数； 步骤S32、对于环境认知模型中的每一个障碍物，计算其与机体的碰撞风险，并综合得到总障碍物规避代价： ； 其中，表示机体与第个障碍物的当前距离，表示根据障碍物类型和相对速度设定的风险系数，表示一个正值； 步骤S23、将飞行控制指令的生成问题转化为一个多目标优化问题，其代价函数为： ； 其中，表示衡量飞行舒适性的代价，表示规则遵守代价的权重，表示障碍物规避代价的权重，表示飞行舒适性代价的权重； 通过梯度下降法或模型预测控制框架在线求解，得到使最小化的最优控制指令序列，并取第一个指令作为当前时刻的飞行控制指令，且当检测到风力达到7级及以上时，生成自动降落指令或仅允许向前飞行的指令，禁止向靠近交通线路方向飞行； 规则遵守代价的权重和障碍物规避代价的权重基于环境风险因子动态调整： ； ； 其中，表示规则遵守代价的基准权重，表示障碍物规避代价的基准权重，、均表示调节系数，表示环境风险因子； 环境风险因子计算如下： ； 其中，、表示加权系数，表示风速矢量，表示降水量数据。

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