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龙图腾网获悉人工智能与数字经济广东省实验室(深圳)申请的专利一种陆空双模态无人机的动力学运动规划方法、系统、陆空双模态无人机及存储介质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：CN119759084B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15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：202510265173.4，技术领域涉及：G05D1/495；该发明授权一种陆空双模态无人机的动力学运动规划方法、系统、陆空双模态无人机及存储介质是由柳少亭;李清泉;刘洲;刘坤达;刘子旋;李永杰;杨佳龙设计研发完成，并于2025-03-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种陆空双模态无人机的动力学运动规划方法、系统、陆空双模态无人机及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种陆空双模态无人机的动力学运动规划方法、系统、陆空双模态无人机及存储介质，所述方法包括：基于陆空双模态无人机的动力学模型，采用不确定性与扰动估计方法设计扰动观测器，利用扰动观测器估计环境中的扰动因素，得到扰动估计值；根据扰动估计值，利用运动规划器实时计算并更新陆空双模态无人机的动力学边界；基于更新后的陆空双模态无人机的动力学边界进行路径搜索和轨迹优化，得到轨迹规划结果。本发明将扰动观测器与陆空双模态无人机运动规划技术相结合，实现在规划层面感知环境中的扰动信息，并提出了扰动自适应安全边界调整机制，使规划出的轨迹满足实时动力学约束，提升了陆空双模态无人机对环境扰动因素的应对能力。

本发明授权一种陆空双模态无人机的动力学运动规划方法、系统、陆空双模态无人机及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种陆空双模态无人机的动力学运动规划方法，其特征在于，所述陆空双模态无人机的动力学运动规划方法包括： 基于所述陆空双模态无人机在飞行模态和陆地模态下的动力学模型，采用不确定性与扰动估计方法设计扰动观测器，利用所述扰动观测器估计环境中的扰动因素，得到扰动估计值； 根据所述扰动估计值和所述动力学模型中的动力学方程，利用运动规划器实时计算并更新所述陆空双模态无人机的动力学边界； 基于更新后的所述陆空双模态无人机的动力学边界，使用改进后的运动动力学A*算法进行路径搜索，并使用改进后的B样条算法进行轨迹优化，得到所述陆空双模态无人机的轨迹规划结果； 所述基于所述陆空双模态无人机在飞行模态和陆地模态下的动力学模型，采用不确定性与扰动估计方法设计扰动观测器，利用所述扰动观测器估计环境中的扰动因素，得到扰动估计值，具体包括： 定义二阶系统： ； 其中，表示无人机在世界坐标系下三维空间中的加速度向量，分别表示控制输出向量和扰动向量； 根据所述陆空双模态无人机在飞行模态下的动力学模型中的动力学方程，飞行模态下控制输出向量和扰动向量表示为： ； 其中，表示四个螺旋桨产生的总推力，表示欧拉角向量，表示无人机的姿态角向量，表示无人机的质量，表示重力加速度向量，表示飞行模态下的扰动向量，分别表示飞行模态下的控制输出向量和扰动向量； 根据所述陆空双模态无人机在陆地模态下的动力学模型中的动力学方程，陆地模态下控制输出向量和扰动向量表示为： ； 其中，分别表示陆地模态下的控制输出向量和扰动向量；表示力坐标转换矩阵，表示偏航角，表示驱动力向量，表示质量矩阵的逆矩阵，表示扰动坐标转换矩阵，表示陆地模态下的扰动向量； 将二阶系统状态向量与控制输出向量的差值，作为扰动观测器输出的扰动估计值，其中，所述二阶系统状态向量对应动力学方程中的加速度向量： ； 根据控制输出向量、基准控制输出向量和扰动估计值的关系，可得： ； 使用低通滤波器过滤二阶系统中的高频噪声，可得： ； 其中，表示逆拉普拉斯变换，为低通滤波器，表示卷积操作； 结合和，可得： ； 令，所述扰动估计值最终表示为： ； 其中，表示时间常数，表示拉普拉斯变量，表示扰动观测器的积分时间阈，表示时间变量，表示一阶系统状态向量，对应动力学方程中的速度向量；表示对应的一阶系统状态向量，表示初始一阶系统状态向量；表示对应的基准控制输出向量。

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