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龙图腾网获悉华中科技大学申请的专利一种基于图神经网络的无人机航路规划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：CN119714284B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202411915868.4，技术领域涉及：G01C21/20；该发明授权一种基于图神经网络的无人机航路规划方法是由郑英;罗丹;梁少军;李卓伦;杨万里设计研发完成，并于2024-12-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图神经网络的无人机航路规划方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于图神经网络的无人机航路规划方法，属于无人机航路规划领域，该方法使用概率路线图通过在目标区域内随机采样生成节点和边，考虑与建筑物的安全距离，简化复杂地图结构，将连续的空间转换为离散的空间，然后在路径网络图上进行路径节点选择，解决在复杂空间中搜索效率低的问题，同时保证了无人机在飞行过程中的安全性；本发明提出的编码器‑解码器结构的图注意力网络，编码器使用注意力机制对所得到的概率路线图进行特征提取，通过自注意力机制赋予节点不同的权重，强调与路径相关的关键节点及其邻居的影响；解码器根据编码器提取的节点特征，利用注意力权重指导节点选择，最终形成最优路径。

本发明授权一种基于图神经网络的无人机航路规划方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图神经网络的无人机航路规划方法，其特征在于，包括： S1，采用概率路线图方法生成目标区域的无向图G＝V,E； 其中，V为节点集合，V＝{q1,q2,…,qN}，E为边集合，E＝{eij|i≠j,eij＝1}，N为节点数量，各节点均位于所述目标区域的自由空间内； S2，将G输入至训练好的图注意力网络，得到无人机在所述目标区域的航路路径； 其中，所述图注意力网络包括编码器和解码器； 所述编码器包括依次连接的输入层和M层多头注意力机制层，所述输入层用于对qi的二维坐标xi进行初始嵌入得到 经过依次连接的M层多头注意力机制层后被更新为 是节点qi的查询向量，是节点qj的键向量，是节点qj的值向量，dkey是的维度，j∈Ni为qi的相邻节点集合，g＝1,2,…,H，l＝1,2,..,M，i＝1,2,..,N，H为每层多头注意力机制层的注意力头的数量，bx、Wx、W′、WQ、WK、WV均为可学习的权重参数； 所述解码器包括单头注意力机制层，用于根据当前路径点πk的上下文嵌入与节点嵌入从πk的相邻节点中选择下一个路径点πk+1，直至得到完整的路径序列π＝π0,π1,…,πm，π0为q1；πk+1的选择概率为查询向量，为键向量,为Kk的维度， 为πk-1的节点嵌入，为整个无向图的嵌入，ucontext,r的定义同理，Nk为πk的相邻节点集合，WQ′为可学习的权重参数，k＝0,1,2,…,m。

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