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龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-06-03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(zhuān)利申請(qǐng)?zhí)?專(zhuān)利號(hào)為：202510127391.1，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G05D1/495；該發(fā)明授權(quán)基于AI視覺(jué)輔助的配網(wǎng)無(wú)人機(jī)航線(xiàn)自適應(yīng)生成系統(tǒng)是由蔡超;戴金;裴炎坤;凌在汛;劉曼佳;熊偉設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-02-04向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專(zhuān)利申請(qǐng)。

本基于AI視覺(jué)輔助的配網(wǎng)無(wú)人機(jī)航線(xiàn)自適應(yīng)生成系統(tǒng)在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明涉及一種基于AI視覺(jué)輔助的配網(wǎng)無(wú)人機(jī)航線(xiàn)自適應(yīng)生成系統(tǒng)。該系統(tǒng)包括服務(wù)器、主無(wú)人機(jī)和副無(wú)人機(jī)。服務(wù)器由運(yùn)算單元和控制單元組成，運(yùn)算單元用于執(zhí)行自適應(yīng)算法，接收并分析無(wú)人機(jī)的狀態(tài)數(shù)據(jù)，以生成控制策略并發(fā)送控制指令；控制單元?jiǎng)t負(fù)責(zé)將這些指令傳輸給無(wú)人機(jī)。主無(wú)人機(jī)按預(yù)設(shè)航線(xiàn)執(zhí)行電力巡檢任務(wù)，采集電力設(shè)備的圖像數(shù)據(jù)并傳輸至服務(wù)器；副無(wú)人機(jī)在主無(wú)人機(jī)周?chē)轱w，采集其姿態(tài)和動(dòng)作數(shù)據(jù)，并將數(shù)據(jù)傳輸至服務(wù)器。主無(wú)人機(jī)和副無(wú)人機(jī)分別生成主記錄Sa和副記錄Sb，服務(wù)器將其整合為總記錄S，并由運(yùn)算單元采用演員?評(píng)論家算法進(jìn)行分析和優(yōu)化，生成自適應(yīng)策略以?xún)?yōu)化無(wú)人機(jī)航線(xiàn)。

本發(fā)明授權(quán)基于AI視覺(jué)輔助的配網(wǎng)無(wú)人機(jī)航線(xiàn)自適應(yīng)生成系統(tǒng)在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.基于AI視覺(jué)輔助的配網(wǎng)無(wú)人機(jī)航線(xiàn)自適應(yīng)生成系統(tǒng)，其特征在于，包括：服務(wù)器；所述服務(wù)器包括：運(yùn)算單元，被配置為接收并分析無(wú)人機(jī)的狀態(tài)數(shù)據(jù)，生成、保存、優(yōu)化用于控制無(wú)人機(jī)飛行的控制策略，并根據(jù)所述控制策略生成對(duì)一臺(tái)或以上無(wú)人機(jī)進(jìn)行飛行控制的控制指令；以及控制單元，被配置為通訊連接一臺(tái)或以上無(wú)人機(jī)，并將所述控制指令發(fā)送到無(wú)人機(jī)；主無(wú)人機(jī)，被配置為執(zhí)行預(yù)設(shè)航線(xiàn)的電力巡檢任務(wù)，包括飛行并對(duì)航線(xiàn)上的電力設(shè)備進(jìn)行拍攝，并將所拍攝的圖像數(shù)據(jù)傳輸?shù)剿龇?wù)器；副無(wú)人機(jī)，被配置為與所述主無(wú)人機(jī)周?chē)M(jìn)行伴飛，采集所述主無(wú)人機(jī)的姿態(tài)、動(dòng)作數(shù)據(jù)及其周?chē)h(huán)境，及時(shí)發(fā)現(xiàn)并反饋潛在障礙物，并將所拍攝的圖像數(shù)據(jù)傳輸?shù)剿龇?wù)器；其中，由所述主無(wú)人機(jī)采集的數(shù)據(jù)被存儲(chǔ)為主記錄Sa，所述主記錄Sa包括所述主無(wú)人機(jī)在飛行時(shí)的自身狀態(tài)數(shù)據(jù)，以及所述主無(wú)人機(jī)所拍攝的電力設(shè)備的圖像數(shù)據(jù)；由所述副無(wú)人機(jī)采集的數(shù)據(jù)被存儲(chǔ)為副記錄Sb，所述副記錄Sb包括由所述副無(wú)人機(jī)拍攝所述主無(wú)人機(jī)在飛行時(shí)的狀態(tài)數(shù)據(jù)、動(dòng)作數(shù)據(jù)和主無(wú)人機(jī)與環(huán)境交互數(shù)據(jù)；并且，由所述運(yùn)算單元執(zhí)行以下步驟：將所述主記錄Sa和副記錄Sb整合形成總記錄S；采用演員-評(píng)論家算法，基于所述總記錄S，對(duì)當(dāng)前的控制策略進(jìn)行評(píng)價(jià)；根據(jù)評(píng)價(jià)結(jié)果持續(xù)優(yōu)化當(dāng)前的控制策略，并最終生成針對(duì)當(dāng)前航線(xiàn)優(yōu)化后的自適應(yīng)策略；所述運(yùn)算單元中運(yùn)行有策略網(wǎng)絡(luò)以及評(píng)估網(wǎng)絡(luò)，用于持續(xù)執(zhí)行基于演員-評(píng)論家算法的自適應(yīng)策略的生成和優(yōu)化；所述評(píng)估網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練包括：定義每個(gè)樣本的目標(biāo)值target，對(duì)于一個(gè)樣本s,a,r,s′，有：target＝r+ηMaxa′Qs′,a′；r為在當(dāng)前狀態(tài)s下采取動(dòng)作a所得到的獎(jiǎng)勵(lì)值，該獎(jiǎng)勵(lì)值由技術(shù)人員在策略C中預(yù)先設(shè)置；η為折扣因子，取值為區(qū)間[0，1]；Maxa′Qs′,a′表示未來(lái)最優(yōu)動(dòng)作的最大Q值，表示在下一個(gè)狀態(tài)s′下，所有可能動(dòng)作a′中所能獲得的最大Q值；在下一個(gè)狀態(tài)中s′，無(wú)人機(jī)能選擇不同的動(dòng)作a′，以期望能使Q值最大，并計(jì)算該最大的Q值。

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