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龍圖騰網(wǎng)獲悉天目山實(shí)驗(yàn)室申請的專利基于語義引導(dǎo)與視覺感知的無人機(jī)飛行路徑規(guī)劃方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN120293149B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-15發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510583446.X，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G01C21/20；該發(fā)明授權(quán)基于語義引導(dǎo)與視覺感知的無人機(jī)飛行路徑規(guī)劃方法是由汪雯;松生輝;蘇炎洲;林成浩;耿直;張震;趙丹;周堯明設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-05-07向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本基于語義引導(dǎo)與視覺感知的無人機(jī)飛行路徑規(guī)劃方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及基于語義引導(dǎo)與視覺感知的無人機(jī)飛行路徑規(guī)劃方法，包括如下步驟S1：獲取原始圖像信息及數(shù)字高程模型，并生成標(biāo)準(zhǔn)化的目標(biāo)區(qū)域圖像，S2：將標(biāo)準(zhǔn)化后的目標(biāo)區(qū)域圖像輸入訓(xùn)練好的改進(jìn)型U?Net語義分割模型，改進(jìn)型U?Net語義分割模型輸出像素級地理特征分類結(jié)果，S3：根據(jù)地理特征分類結(jié)果，判斷障礙物與通行區(qū)，并生成二值化柵格地圖，障礙物區(qū)域標(biāo)記為0，可通行區(qū)域?yàn)?，S4：基于二值化柵格地圖生成初始飛行軌跡,若初始飛行軌跡受阻，觸發(fā)在線重規(guī)劃算法生成替代路徑；本發(fā)明具有兼顧輕量化計(jì)算與高魯棒性，顯著提升復(fù)雜場景下的飛行安全與實(shí)時決策能力的優(yōu)點(diǎn)。

本發(fā)明授權(quán)基于語義引導(dǎo)與視覺感知的無人機(jī)飛行路徑規(guī)劃方法在權(quán)利要求書中公布了：1.基于語義引導(dǎo)與視覺感知的無人機(jī)飛行路徑規(guī)劃方法，其特征在于：包括如下步驟： S1：獲取原始圖像信息及數(shù)字高程模型，并生成標(biāo)準(zhǔn)化的目標(biāo)區(qū)域圖像； S2：將標(biāo)準(zhǔn)化后的目標(biāo)區(qū)域圖像輸入訓(xùn)練好的改進(jìn)型U-Net語義分割模型，改進(jìn)型U-Net語義分割模型輸出像素級地理特征分類結(jié)果； 所述改進(jìn)型U-Net語義分割模型中嵌入有自適應(yīng)頻率分解模塊，所述自適應(yīng)頻率分解模塊能夠?qū)⒍喑叨忍卣鲌D轉(zhuǎn)換至頻域，并利用可學(xué)習(xí)的高斯濾波器自適應(yīng)劃分低頻分量與高頻分量，其中低頻分量聚焦全局地理結(jié)構(gòu)，高頻分量強(qiáng)化邊界細(xì)節(jié)與紋理特征； S3：根據(jù)地理特征分類結(jié)果，判斷障礙物與通行區(qū)，并生成二值化柵格地圖，障礙物區(qū)域標(biāo)記為0，可通行區(qū)域?yàn)?； S4：構(gòu)建二值化三維柵格地圖，并基于二值化三維柵格地圖生成初始飛行軌跡并通過無人機(jī)搭載視覺與激光雷達(dá)傳感器實(shí)時采集環(huán)境數(shù)據(jù)，通過定位與建圖技術(shù)構(gòu)建局部地圖并檢測動態(tài)障礙物，若初始飛行軌跡受阻，觸發(fā)在線重規(guī)劃算法生成替代路徑。

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