买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉北京氢源智能科技有限公司申请的专利一种巡检无人机主动识别干扰诱骗的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：CN120491667B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202510625904.1，技术领域涉及：G05D1/46；该发明授权一种巡检无人机主动识别干扰诱骗的方法是由蒋栋柱;张耀;成园林;周辉设计研发完成，并于2025-05-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种巡检无人机主动识别干扰诱骗的方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种巡检无人机主动识别干扰诱骗的方法，包括获取无人机各传感器的实时反馈数据，得到第一数据；构建无人机虚拟反诱骗训练场景，以分层强化学习训练模式，训练智能反诱骗策略模型；将智能反诱骗策略模型进行量化部署到无人机机载计算机上；将预处理后的第一数据作为智能反诱骗策略模型的输入，进行主动识别干扰诱骗，实时输出飞行决策并执行。通过虚拟仿真环境为无人机的反诱骗训练提供了多样化的数据样本；模拟多样的诱骗方式，采用对抗式策略训练，以提高模型的策略精度；采用分层式强化学习，通过层级化决策目标，实现有效的决策学习，提高决策模型的决策能力。

本发明授权一种巡检无人机主动识别干扰诱骗的方法在权利要求书中公布了：1.一种巡检无人机主动识别干扰诱骗的方法，其特征在于，包括以下： 获取无人机各传感器的实时反馈数据，得到第一数据；其中，第一数据包括图像数据与点云数据；根据航线中不同场景下激光雷达和相机适应性的不同，设置2个权重因子，分别为LiDAR权重因子和图像权重因子，最终得到融合距离：； 构建无人机虚拟反诱骗训练场景，使用ANSYS构建高精度三维动力学模型，基于射线追踪法构建三维空间传播模型，对周围环境进行三维建模，并连接运动仿真工具以及控制算法库；设计动态干扰源注入机制，包括周期性干扰，随机脉冲干扰，以Q-learning算法构建的智能博弈干扰模型的构建，形成复合式对抗干扰训练环境；设置占空比在10%至60%可调的周期性干扰模型，其数学模型表示为：；；为脉冲宽度；占空比，随机脉冲干扰：；：第k个脉冲的幅度；为脉冲宽度；为干扰中心频率；：随机相位，以分层强化学习训练模式，训练智能反诱骗策略模型；其中，分层强化学习包括信号分析层及任务决策层； 其中，构建以无人机位姿状态，信道状态、干扰模式、无人机相对巡检区域的融合距离、航线的偏向指标为要素的状态空间，以定位误差，通信中断，生存度量为奖惩要素的奖励函数，其中定位误差基于所述融合距离与预设航线约束的偏差值计算，以路径重规划，通信中继请求及切换视觉SLAM辅助为要素的动作空间的强化学习框架； 将所述的智能反诱骗策略模型采用知识蒸馏技术进行模型压缩，将FP32转INT8精度进行量化推理后，部署到无人机机载计算机上； 将预处理后的第一数据、实时计算的融合距离和航线偏向值作为所述的智能反诱骗策略模型的输入，进行主动识别干扰诱骗，先通过信号分析层主动识别干扰诱骗类型与风险等级，再通过任务决策层实时输出飞行决策并执行。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人北京氢源智能科技有限公司，其通讯地址为：100000 北京市大兴区经济技术开发区永昌北路9号1幢4层461-1号(集群注册)；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。