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龙图腾网获悉南方科技大学申请的专利飞行决策生成方法和装置、计算机设备、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：CN114492718B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202210084970.9，技术领域涉及：G05D1/46；该发明授权飞行决策生成方法和装置、计算机设备、存储介质是由尚可;石渕久生设计研发完成，并于2022-01-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本飞行决策生成方法和装置、计算机设备、存储介质在说明书摘要公布了：本公开实施例提供一种飞行决策生成方法和装置、计算机设备、存储介质，属于无人机技术领域。方法包括：获取任务需求数据；根据该数据构建飞行决策模型；其中飞行决策模型包括多个决策元组数据，决策元组数据包括原始超参数组，原始超参数组集合形成原始超参数种群；基于飞行决策模型构建对应的目标学习函数；根据目标学习函数对原始超参数种群进行更新优化得到目标超参数种群；根据目标超参数种群获取无人机的目标飞行决策。本申请在建立飞行决策模型的基础上，通过定义目标学习函数，使无人机在完成自主导航任务的基础上，通过目标学习函数的优化目标进一步对原始超参数种群进行更新优化得到目标飞行决策，提高无人机自主导航任务的灵活性。

本发明授权飞行决策生成方法和装置、计算机设备、存储介质在权利要求书中公布了：1.一种无人机的飞行决策生成方法，其特征在于，包括： 获取任务需求数据； 根据所述任务需求数据构建飞行决策模型；其中，所述飞行决策模型包括用于表征无人机的原始飞行决策的多个决策元组数据；每一所述决策元组数据包括状态数据、动作数据、状态转移函数、奖励函数和折扣因子；所述状态数据包括某一时刻下，所述无人机到障碍物之间的第一距离、所述无人机的传感器对应的最大探测范围、所述无人机所处的当前位置与预设终点之间的第二距离和角度数据、所述无人机当前的飞行速度和视角方向，以及所述无人机的最大限速；所述动作数据包括某一时刻下所述无人机的加减速数据和转向数据；所述状态转移函数用于生成所述无人机在下一时刻的所述状态数据；所述奖励函数包括所述原始超参数组，所述奖励函数用于评价所述无人机在某一状态下执行动作的初步优劣程度：rst,at＝βdrdst,at+βorost,at+βsrsst,at+βcrcst,at，其中，r表示所述奖励函数，βd,βo,βs,βc是4个超参数，在[0,βmax]范围内取值，4个超参数结合形成一个原始超参数组；at表示所述动作数据，st表示所述状态数据，所述折扣因子用于与所述奖励函数结合计算出所述无人机在某一状态下执行动作的优劣程度； 根据所述飞行决策模型，构建对应的目标学习函数，包括：根据所述飞行决策模型获取优化目标；其中，所述优化目标包括所述无人机的飞行时间目标和飞行风险目标，所述目标学习函数包括第一目标函数和第二目标函数；根据所述飞行时间目标构建所述第一目标函数，并根据所述飞行风险目标构建所述第二目标函数； 根据所述目标学习函数对所述原始超参数种群进行更新优化，以得到目标超参数种群； 根据所述目标超参数种群，获取所述无人机的目标飞行决策。

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