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龍圖騰網恭喜復旦大學申請的專利一種基于模仿學習的群體無人機自主運動規劃方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115164890B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-01發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210651734.0，技術領域涉及：G01C21/20；該發明授權一種基于模仿學習的群體無人機自主運動規劃方法是由王冀;李偉;甘中學;候梓越;張隆源;劉子昂設計研發完成，并于2022-06-09向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于模仿學習的群體無人機自主運動規劃方法在說明書摘要公布了：本發明涉及一種基于模仿學習的群體無人機自主運動規劃方法，該方法包括：構建專家系統：獲取用于模仿學習的數據集，包括實時環境感知、無人機自身狀態、群體中其他無人機信息、無人機自身實時預測軌跡；構建學生系統：包括通過模仿學習進行無人機軌跡預測的神經網絡推理模塊，神經網絡推理模塊通過專家系統獲取的數據集進行訓練；對群體中的每個無人機分別配置訓練過的學生系統，通過學生系統進行無人機軌跡預測，完成自主運動規劃。與現有技術相比，本發明采用了模仿學習，無需設計有限狀態機決策過程，完全依靠神經網絡的學習進行決策，融合了自主規劃與決策過程，節約了時間。

本發明授權一種基于模仿學習的群體無人機自主運動規劃方法在權利要求書中公布了：1.一種基于模仿學習的群體無人機自主運動規劃方法，其特征在于，該方法包括：構建專家系統：獲取用于模仿學習的數據集，包括實時環境感知、無人機自身狀態、群體中其他無人機信息、無人機自身實時預測軌跡；構建學生系統：包括通過模仿學習進行無人機軌跡預測的神經網絡推理模塊，所述的神經網絡推理模塊通過所述的專家系統獲取的數據集進行訓練，所述的神經網絡推理模塊的輸入包括實時環境感知、無人機自身狀態、群體中其他無人機信息，所述的神經網絡推理模塊的輸出包括無人機自身實時預測軌跡；對群體中的每個無人機分別配置訓練過的學生系統，通過學生系統進行無人機軌跡預測，完成自主運動規劃；所述的學生系統還包括：環境感知模塊：用于獲取實時環境感知、無人機自身狀態、群體中其他無人機信息，并將獲取的輸入至所述的神經網絡推理模塊；控制執行模塊：獲取所述的神經網絡推理模塊輸出的無人機自身實時預測軌跡，控制無人機運行；所述神經網絡推理模塊具有兩個分支結構組成，這兩個分支把屬性分成了兩個部分，分別產生深度視覺、無人機的姿態及位置信息的潛在編碼，并提取群體中其他無人機預測軌跡的特征，輸出三條經過神經網絡前向傳播的預測軌跡；對于第一個分支結構，使用預先訓練好的MobileNet-V3架構從獲取的深度圖像中提取特征，然后通過一維卷積處理這些特征，以生成大小為32的多特征的視覺向量；對于第二個分支結構，把當前平臺的速度和姿態所需的參考方向串聯在一起，由具有[64，32，32，32]個隱藏節點和以LeakyReLU為激活函數的四層感知器進行處理，再次使用一維卷積為該屬性創建32維的狀態特征向量；然后，把這兩個視覺向量和狀態特征向量分別經過一維卷積并且結合在一起后，再加入群體中其他無人機預測軌跡屬性向量，最終通過另一個具有[64,128,128]個隱藏節點和LeakyReLU激活的四層感知器處理，得到的輸出是三條預測軌跡點序列，尺寸為[2,3,60]，其中維度2代表每批次數據量的大小，維度3代表三條軌跡，60代表著預測軌跡的長度20與三維坐標的位置分量；訓練所述的神經網絡推理模塊時的損失函數包括三個部分，分別是標簽與神經網絡推理模塊輸出的無人機自身實時預測軌跡之間的對比損失、無人機自身實時預測軌跡與環境中障礙物的碰撞損失、無人機自身實時預測軌跡與其他無人機的預測軌跡碰撞損失。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人復旦大學，其通訊地址為：200433 上海市楊浦區邯鄲路220號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。