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龙图腾网获悉清华大学申请的专利一种基于异构脑模型的无人系统高效智能避障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：CN120122697B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202510551658.X，技术领域涉及：G05D1/46；该发明授权一种基于异构脑模型的无人系统高效智能避障方法是由郭雨晨;戴琼海;方璐;于涛设计研发完成，并于2025-04-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于异构脑模型的无人系统高效智能避障方法在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于异构脑模型的无人系统高效智能避障方法及异构脑模型的训练方法、装置、存储介质、设备和计算机程序产品，包括：根据采集自无人系统的传感器的驾驶采样数据生成用于输入异构脑模型的输入特征数据；将输入特征数据输入异构脑模型，以对异构脑模型中的每个神经单元进行初始化；运行异构脑模型，并将运行后的异构脑模型中的目标神经单元的目标输出状态数据确定为异构脑模型的模型输出数据；根据模型输出数据控制无人系统的航行状态。本申请利用异构脑模型中神经单元之间的对应关系将数据的运行过程可解释化，在实现了在低功耗小型嵌入式设备上的实时避障的同时，提供直观的决策过程解释，提高了无人系统的安全性和可靠性。

本发明授权一种基于异构脑模型的无人系统高效智能避障方法在权利要求书中公布了：1.一种基于异构脑模型的无人系统高效智能避障方法，其特征在于，应用于无人系统的控制器，包括： 获取采集自无人系统的传感器的驾驶采样数据，并根据所述驾驶采样数据生成用于输入异构脑模型的输入特征数据；所述异构脑模型包含多个神经单元；所述异构脑模型中的每个输入神经单元分别具有对应的输出神经单元；每个所述输入神经单元分别用以获取与所述输入神经单元对应的输出神经单元的状态值，并根据获取的所述状态值求解所述输入神经单元的状态值； 将所述输入特征数据输入所述异构脑模型，以对所述异构脑模型中的每个神经单元进行初始化； 运行所述异构脑模型，并将运行后的所述异构脑模型中的目标神经单元的目标输出状态数据确定为所述异构脑模型的模型输出数据； 根据所述模型输出数据控制所述无人系统的航行状态； 每个所述神经单元中预设有对应的二阶非线性微分计算模型，所述二阶非线性微分计算模型表征为以下公式组： ； ； 其中，表示第i个神经单元的状态值；表示第j个神经单元的状态值；表示第i个神经单元的恢复变量；表示输入特征数据；表示神经单元线性增长率的参数；表示所述异构脑模型的非线性效应的参数；表示与第i个神经单元连接的神经单元集合；表示第j个神经单元与第i个神经单元之间的传输信息权重；表示输入特征数据到第i个神经单元的感知权重；是耦合参数，表示对的影响程度；表示衰减参数，控制的恢复速率；表示所述异构脑模型的偏置项。

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