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龙图腾网恭喜北京理工大学申请的专利一种无人机路径搜索方法、装置、电子设备及存储介质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：CN119268702B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-08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：202411793742.4，技术领域涉及：G01C21/20；该发明授权一种无人机路径搜索方法、装置、电子设备及存储介质是由黄渭清;黎奥轩;刘岩松;安娜设计研发完成，并于2024-12-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种无人机路径搜索方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请涉及无人机自主规划领域，尤其涉及一种无人机路径搜索方法、装置、电子设备及存储介质，该方法将能量消耗与碰撞风险作为启发式函数的优化目标，确保无人机与障碍物保持安全距离；利用强化学习中的自注意力机制和Actor‑Critic算法，使Astar算法在高维度空间中能够更快地收敛，减少重新规划的次数，提高无人机路径搜索在变化环境中的适应能力。

本发明授权一种无人机路径搜索方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种无人机路径搜索方法，其特征在于，所述方法包括：S1，获取包含有目标无人机的实际起始节点和实际目标节点的实际三维空间的实际栅格化地图以及所述实际栅格化地图对应的实际硬性障碍物检索三维数组Qa和实际软性障碍物检索三维数组Qb；所述Qa中包括所述实际栅格化中各节点的是否被障碍物占据标识；所述Qb中包括各节点的邻居节点是否被障碍物占据标识；S2，根据所述目标无人机的升力表达式、功率与升力的关系模型和空气密度与海拔高度的关系模型，构建所述目标无人机的升力与空气密度的关系模型；所述目标无人机的升力与空气密度的关系模型定量化的描述海拔高度、空气密度与所述目标无人机的能耗之间的关系；S3，根据所述升力与空气密度的关系模型，构建所述目标无人机从起始节点到当前节点的能量消耗代价E；根据所述目标无人机的软性障碍物检索三维数组，构建所述目标无人机从起始节点到当前节点的碰撞风险代价C；对所述能量消耗代价E和所述碰撞风险代价C进行加权求和，得到Astar路径搜索算法中的第一启发式函数G；S4，采用根据所述Astar路径搜索算法的目标启发式函数F值变化定义的奖励函数、策略网络Actor-价值网络Critic训练深度强化学习模型；将训练完成的深度强化学习模型中的Critic的输出作为Astar路径搜索算法中的第二启发式函数H；所述目标启发式函数F为第一启发式函数G和第二启发式函数H的和；所述深度强化学习模型的输入为所述起始节点在所述栅格化地图中的位置、所述目标节点在所述栅格化地图中的位置，以及所述当前节点的是否被障碍物占据标识和邻居节点是否被障碍物占据标识；S5，根据所述实际起始节点、所述实际目标节点、所述实际栅格化地图、所述Qa、所述Qb、所述第一启发式函数G、所述第二启发式函数H和所述目标启发式函数F，搜索所述目标无人机的路径。

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