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龙图腾网恭喜中南大学申请的专利一种精度保持与泛化能力增强的无人机控制方法及系统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：CN119322530B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-25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：202411867895.9，技术领域涉及：G05D1/60；该发明授权一种精度保持与泛化能力增强的无人机控制方法及系统是由陈晓红;徐波;汪阳洁;蔡诚成设计研发完成，并于2024-12-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种精度保持与泛化能力增强的无人机控制方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种精度保持与泛化能力增强的无人机控制方法及系统。其中，方法包括获取无人机搭载的多种传感器所采集的多模态数据；基于多模态数据，构建强化学习模型，生成仿真环境中的动作策略；根据环境变化实时更新所述多模态数据，并更新所述动作策略；将所述动作策略由仿真环境迁移至现实环境中，并利用评估数据对迁移后的动作策略进行调整，利用调整后的动作策略，生成现实环境中的无人机动作序列，可在保持无人机控制系统精度的同时，提高无人机控制系统的泛化性。

本发明授权一种精度保持与泛化能力增强的无人机控制方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种精度保持与泛化能力增强的无人机控制方法，其特征在于，所述方法包括：获取无人机搭载的多种传感器所采集的多模态数据，利用所述多模态数据搭建场景图，并利用所述场景图提取环境特征；根据所述场景图和所述环境特征，基于无人机的任务要求确定所述无人机的任务目标、约束条件和奖励函数；以所述场景图、所述环境特征、所述任务目标、所述约束条件和所述奖励函数为条件，构建强化学习模型，生成仿真环境中的动作策略；获取无人机的操作动作集合，基于所述仿真环境中的动作策略对所述操作动作集合进行迭代更新，并对所述操作动作集合中的操作动作进行价值评估后，生成动作序列；根据环境变化实时更新所述多模态数据，并利用更新后的所述多模态数据重新生成场景图、环境特征、无人机的任务目标、约束条件和奖励函数；基于重新生成的所述场景图、所述环境特征、无人机的所述任务目标、所述约束条件和所述奖励函数，更新所述仿真环境中的动作策略；利用更新后的所述仿真环境中的动作策略重新确定所述无人机的动作序列；按重新确定的所述无人机的动作序列执行无人机任务，并在任务完成后，生成评估数据；使用生成对抗网络对齐仿真环境特征与现实环境特征，生成状态对齐模型；基于所述状态对齐模型，将所述仿真环境中的动作策略迁移到现实环境中，获得迁移现实环境后的动作策略；根据环境变化实时更新现实环境特征，并根据评估数据调整所述迁移现实环境后的动作策略，以更新后的现实环境特征和调整后的所述动作策略，生成新的现实环境中的无人机动作序列；所述无人机的奖励函数的表达式为： 其中，状态s由环境特征和任务目标构成，即：；表示状态s下采取动作的奖励值；,为权重系数，用于平衡不同任务目标在奖励中的重要性；与任务效率相关的奖励项；为与任务安全性相关的奖励项；为任务精度相关的奖励项；为是指约束条件的违反程度，若约束条件被满足，则惩罚为0；为惩罚因子，用于控制约束违反的惩罚力度。

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