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龙图腾网恭喜复旦大学申请的专利一种基于模仿学习的群体无人机自主运动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：CN115164890B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-01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：202210651734.0，技术领域涉及：G01C21/20；该发明授权一种基于模仿学习的群体无人机自主运动规划方法是由王冀;李伟;甘中学;候梓越;张隆源;刘子昂设计研发完成，并于2022-06-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于模仿学习的群体无人机自主运动规划方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于模仿学习的群体无人机自主运动规划方法，该方法包括：构建专家系统：获取用于模仿学习的数据集，包括实时环境感知、无人机自身状态、群体中其他无人机信息、无人机自身实时预测轨迹；构建学生系统：包括通过模仿学习进行无人机轨迹预测的神经网络推理模块，神经网络推理模块通过专家系统获取的数据集进行训练；对群体中的每个无人机分别配置训练过的学生系统，通过学生系统进行无人机轨迹预测，完成自主运动规划。与现有技术相比，本发明采用了模仿学习，无需设计有限状态机决策过程，完全依靠神经网络的学习进行决策，融合了自主规划与决策过程，节约了时间。

本发明授权一种基于模仿学习的群体无人机自主运动规划方法在权利要求书中公布了：1.一种基于模仿学习的群体无人机自主运动规划方法，其特征在于，该方法包括：构建专家系统：获取用于模仿学习的数据集，包括实时环境感知、无人机自身状态、群体中其他无人机信息、无人机自身实时预测轨迹；构建学生系统：包括通过模仿学习进行无人机轨迹预测的神经网络推理模块，所述的神经网络推理模块通过所述的专家系统获取的数据集进行训练，所述的神经网络推理模块的输入包括实时环境感知、无人机自身状态、群体中其他无人机信息，所述的神经网络推理模块的输出包括无人机自身实时预测轨迹；对群体中的每个无人机分别配置训练过的学生系统，通过学生系统进行无人机轨迹预测，完成自主运动规划；所述的学生系统还包括：环境感知模块：用于获取实时环境感知、无人机自身状态、群体中其他无人机信息，并将获取的输入至所述的神经网络推理模块；控制执行模块：获取所述的神经网络推理模块输出的无人机自身实时预测轨迹，控制无人机运行；所述神经网络推理模块具有两个分支结构组成，这两个分支把属性分成了两个部分，分别产生深度视觉、无人机的姿态及位置信息的潜在编码，并提取群体中其他无人机预测轨迹的特征，输出三条经过神经网络前向传播的预测轨迹；对于第一个分支结构，使用预先训练好的MobileNet-V3架构从获取的深度图像中提取特征，然后通过一维卷积处理这些特征，以生成大小为32的多特征的视觉向量；对于第二个分支结构，把当前平台的速度和姿态所需的参考方向串联在一起，由具有[64，32，32，32]个隐藏节点和以LeakyReLU为激活函数的四层感知器进行处理，再次使用一维卷积为该属性创建32维的状态特征向量；然后，把这两个视觉向量和状态特征向量分别经过一维卷积并且结合在一起后，再加入群体中其他无人机预测轨迹属性向量，最终通过另一个具有[64,128,128]个隐藏节点和LeakyReLU激活的四层感知器处理，得到的输出是三条预测轨迹点序列，尺寸为[2,3,60]，其中维度2代表每批次数据量的大小，维度3代表三条轨迹，60代表着预测轨迹的长度20与三维坐标的位置分量；训练所述的神经网络推理模块时的损失函数包括三个部分，分别是标签与神经网络推理模块输出的无人机自身实时预测轨迹之间的对比损失、无人机自身实时预测轨迹与环境中障碍物的碰撞损失、无人机自身实时预测轨迹与其他无人机的预测轨迹碰撞损失。

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