国家能源集团东台海上风电有限责任公司刘士名获国家专利权
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龙图腾网获悉国家能源集团东台海上风电有限责任公司申请的专利一种融合图像识别与M-RRT及APF算法的无人机最优航迹规划方法及数智化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：CN120668150B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-13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：202511045043.6，技术领域涉及：G01C21/20；该发明授权一种融合图像识别与M-RRT及APF算法的无人机最优航迹规划方法及数智化系统是由刘士名;王伟;郑锦龙;王孙飞;陈鹏飞;王大元设计研发完成，并于2025-07-29向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种融合图像识别与M-RRT及APF算法的无人机最优航迹规划方法及数智化系统在说明书摘要公布了：本发明提出一种融合图像识别与M‑RRT及APF算法的无人机最优航迹规划方法及系统。通过多模态传感器实时获取风力发电机点云与视觉数据，基于深度学习识别叶片关键部件并构建几何映射模型，结合DBSCAN聚类修正叶尖点，预测停机姿态。全局路径采用方向启发因子改进的M‑RRT算法，引导搜索叶片关键区域；局部轨迹通过动态权重APF算法优化，实时调整斥力场以应对姿态变化。引入在线重规划机制，当环境突变或跟踪误差超阈值时触发NSGA‑III多目标优化，综合能耗、时间与安全性生成最优航迹。系统集成高精度感知、自适应规划与动态优化，显著提升复杂停机姿态下的巡检覆盖率与轨迹安全性。
本发明授权一种融合图像识别与M-RRT及APF算法的无人机最优航迹规划方法及数智化系统在权利要求书中公布了：1.一种融合图像识别与M-RRT及APF算法的无人机最优航迹规划方法，其特征在于，所述方法包括： 通过多模态传感器阵列实时获取风力发电机三维点云数据及视觉信息； 基于深度学习模型识别风力发电机关键部件并估计停机姿态参数，建立风力发电机叶片空间位置与无人机拍摄图像的几何映射模型； 设计关键点检测模型识别桨叶叶尖点，采用DBSCAN聚类对错误叶尖点过滤，自动测量风力发电机的当前停机姿态； 将所述当前停机姿态输入所述几何映射模型，得到风力发电机的下一时刻的预测停机姿态； 基于风力发电机当前姿态，采用融合方向启发因子的改进M-RRT算法生成全局巡检路径； 基于风力发电机的预测停机姿态，利用动态权重分配的改进APF算法进行局部轨迹优化； 根据环境变化、任务需求及设备状态触发在线重规划； 基于能耗、时间、安全系数的多目标优化选择最优航迹。
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