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龙图腾网获悉中国石油大学(华东)申请的专利一种具备细粒度环境感知能力的无人机全自主导航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：CN119091329B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-27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：202411186768.2，技术领域涉及：G06V20/17；该发明授权一种具备细粒度环境感知能力的无人机全自主导航方法是由陈程立诏;李潞铭;胡诗语;宋佳;宋梦柯;梁少峰;原少将;刘杨琦设计研发完成，并于2024-08-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种具备细粒度环境感知能力的无人机全自主导航方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种具备细粒度环境感知能力的无人机全自主导航方法，该方法首先构建一个包含不同光照和遮挡条件下无人机拍摄的RGB图像、红外图像及激光雷达和全球定位数据的多模态自主导航数据集。接着，以目的地的红外和RGB图像等信息构建最短路径标签，利用deepQ‑learning算法对无人机导航智能体进行初步训练。随后，采用提示学习再次优化智能体，使其能够同时利用所有传感器数据RGB、红外、激光雷达和全球定位。最后，分别在无光照、遮挡物及野外环境下构建新的数据集，再次训练智能体，以提升其在不同环境中的细粒度感知能力，实现智能体能正确选择使用适当模态进行导航。这一方法显著提升了无人机在复杂环境中的自主导航能力。

本发明授权一种具备细粒度环境感知能力的无人机全自主导航方法在权利要求书中公布了：1.一种具备细粒度环境感知能力的无人机全自主导航方法，其特征在于，所述方法包括：S1：在不同强度光照、遮挡物、野外的细粒度环境下使用无人机同时搭载高清摄像机、红外摄像机、激光雷达拍摄相同目标，得到包括RGB图像、红外图像、激光雷达信号和全球定位系统坐标的多模态数据集；S2：以图像全景分割大模型SAM、多模态大模型CLIP、一个已预训练公开网络权重的ViT主干网络、一个多层感知机构建无人机全自主导航智能体；S3：利用所述RGB图像和全球定位系统坐标为最优路径构建训练标签，利用DeepQ-learning算法初步训练所述无人机全自主导航智能体，得到能够自主寻找目标物体的无人机全自主导航智能体；S4：利用所述多模态数据集构建训练标签，通过提示学习方法训练上述能够自主寻找目标物体的无人机全自主导航智能体，得到能够使用全模态数据的全模态无人机全自主导航智能体；S5：利用所述多模态数据集构建不同的无人机全自主导航细粒度环境，利用DeepQ-learning算法，训练所述全模态无人机全自主导航智能体，得到具备感知细粒度环境能力并使用对应模态数据导航的无人机全自主导航智能体；包括：S501：以多模态数据集为基础，分别构建无人机低电量前提下的无光照城市自主导航细粒度环境、遮挡物频繁出现城市自主导航的细粒度环境、野外目标无GPS细粒度导航环境、无光野外目标无GPS细粒度自主导航环境和无人机充足电量前提下的无光照自主城市导航细粒度环境、遮挡物频繁出现城市自主细粒度导航环境、野外目标无GPS细粒度自主导航环境和无光野外目标无GPS细粒度自主导航环境；S502：在全模态驱动的全模态无人机全自主导航智能体中添加四个新的细粒度环境令牌Tokens_envirRGB、Tokens_envirRa、Tokens_envirT、Tokens_envirGPS，并将其零初始化，与其他Token采用乘法的方式融合，将全模态无人机全自主导航智能体转化为具有细粒度环境意识的无人机全自主导航智能体，所述其他Token，包括：红外图像令牌Token_T，激光雷达信号令牌Token_Radia，GPS信号令牌Token_GPS。

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