買專利賣專利找龍圖騰，真高效！ 查專利查商標用IPTOP,全免費！專利年費監控用IP管家,真方便！

龍圖騰網恭喜國網四川省電力公司電力應急中心申請的專利一種基于激光雷達的無人機電力巡檢自主飛行的避障方法、設備及存儲介質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：CN119717864B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-02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：202510237692.X，技術領域涉及：G05D1/46；該發明授權一種基于激光雷達的無人機電力巡檢自主飛行的避障方法、設備及存儲介質是由鄧創;李科峰;周煒;龔奕宇;丁理杰;卿東設計研發完成，并于2025-03-03向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于激光雷達的無人機電力巡檢自主飛行的避障方法、設備及存儲介質在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于激光雷達的無人機電力巡檢自主飛行的避障方法、設備及存儲介質，涉及無人機避障技術領域，包括在無人機上配置激光雷達和視覺傳感器，實時采集飛行環境的三維點云數據和圖像數據，并對點云數據進行優化后生成三維環境模型；基于三維環境模型將障礙物分類為靜態和動態，若障礙物為靜態障礙物，則通過CNN模型識別障礙物類型并進行定位，若障礙物為動態障礙物，則通過K?Medoids聚類方法聚類運動軌跡。本發明不僅能夠對靜態障礙物進行識別與定位，還能夠通過動態障礙物預測技術對飛鳥等動態障礙物進行運動軌跡預測，從而生成初步飛行路徑，并在飛行過程中實時感知和避讓周圍障礙物，保證無人機能夠在電力巡檢任務中順利執行。

本發明授權一種基于激光雷達的無人機電力巡檢自主飛行的避障方法、設備及存儲介質在權利要求書中公布了：1.一種基于激光雷達的無人機電力巡檢自主飛行的避障方法，其特征在于：包括，在無人機上配置激光雷達和視覺傳感器，實時采集飛行環境的三維點云數據和圖像數據，并對點云數據進行優化后生成三維環境模型；基于三維環境模型將障礙物分類為靜態和動態，若障礙物為靜態障礙物，則通過CNN模型識別障礙物類型并進行定位，若障礙物為動態障礙物，則通過K-Medoids聚類方法聚類運動軌跡，通過TFBNet模型提取數據特征，基于UKF算法以及BIGRU模型和MHA進行運動軌跡預測；基于障礙物識別和動態預測結果生成初步飛行路徑，并在無人機飛行過程中實時感知周圍障礙物，計算避障路徑，動態調整無人機飛行路徑；所述若障礙物為動態障礙物，則通過K-Medoids聚類方法聚類運動軌跡，通過TFBNet模型提取數據特征，基于UKF算法以及BIGRU模型和MHA進行運動軌跡預測包括以下步驟：收集每個時間點的障礙物數據構建障礙物的狀態向量St，將從多個時間步采集的狀態向量按時間順序組織起來，形成完整的軌跡數據集，每個軌跡數據集由障礙物在多個時間步的狀態向量構成，表示障礙物的運動軌跡Ti；對每條軌跡進行特征提取并對所有軌跡數據進行標準化處理；使用肘部法則選擇聚類數量，通過K-Medoids聚類方法對障礙物的運動軌跡進行聚類，使用Hausdorff距離公式衡量聚類后的軌跡之間的相似度，將障礙物的軌跡按運動模式分組，得到包含多個軌跡類別的結果；將聚類后的軌跡數據作為TFBNet模型的輸入，通過卷積層提取軌跡數據中的空間特征，并將軌跡特征映射到高維空間；將映射到高維空間的數據輸入UKF算法中，對障礙物的當前位置、速度和加速度進行初步狀態估計，通過sigma點擴展狀態，使用非線性變換將當前狀態傳播到未來時刻，對障礙物的未來軌跡進行預測得到障礙物的初步未來軌跡；將得到的初步未來軌跡數據轉換為時間序列數據，將初步軌跡預測數據輸入BiGRU模型中進行時序建模，得到優化后的軌跡特征；將BiGRU生成的時序建模結果作為輸入，傳遞給MHA進行注意力加權，MHA通過計算查詢Q、鍵K和值V，生成注意力權重，進一步加權軌跡中的每個時間步，通過使用softmax計算每個時間步的權重，根據計算出的注意力權重進行加權求和，得到加權后的軌跡特征后作為高斯過程回歸模型的輸入，預測未來的軌跡，生成多個預測目標；計算每條軌跡與障礙物當前實際位置之間的最小距離，并按照距離對軌跡進行遞減排序，生成距離排序表；計算每條軌跡的加速度和速度，并將結果與收集的障礙物的歷史運動模式進行比較，若不一致則對距離排序表中的軌跡進行排除；選擇排除后的距離排序表中的第一個軌跡作為動態障礙物的預測軌跡。

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國網四川省電力公司電力應急中心，其通訊地址為：610040 四川省成都市武侯區人民南路四段63號22-27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”。