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龙图腾网获悉海南众澄科技有限公司申请的专利生成海量无人机飞行模拟数据的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：CN119312554B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14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：202411376713.8，技术领域涉及：G06F30/20；该发明授权生成海量无人机飞行模拟数据的方法是由柯维栋;邢锐;陈元桑;莫严辉;林开龙;潘炜;蔡晓辉;黄瑜;吴奕栋;芦磊;唐长斌;柯佳妤设计研发完成，并于2024-09-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本生成海量无人机飞行模拟数据的方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种生成海量无人机飞行模拟数据的方法及系统，所述方法包括：S101、数据收集；S102、数据记录和存储；S103、数据处理；S104、数据建模；S105、数据生成；S106、数据输出；S107、数据实时调整。本发明能够创建各种虚拟天气条件、地形和障碍物，测试不同的飞行场景和应对策略；提供无人机飞行的详细数据，包括位置、速度等，帮助全面理解无人机飞行行为；通过3种损失函数的组合来进行数据建模，提高数据模型的性能和训练速度，快速提取样本特征和收敛梯度。

本发明授权生成海量无人机飞行模拟数据的方法在权利要求书中公布了：1.生成海量无人机飞行模拟数据的方法，其特征在于，包括： S101、数据收集：获取真实无人机飞行数据； S102、数据记录和存储：将获取到的真实无人机飞行数据进行云存储，或者存储在本地数据库中，同时记录真实无人机飞行数据的属性信息； S103、数据处理：将真实无人机飞行数据进行数据处理； S104、数据建模：分别通过传统数据建模和机器学习数据建模对经过数据处理的真实无人机飞行数据进行数据建模，生成数据模型； 所述传统数据建模包括：物理建模：采用动力学模型和空气动力学模型进行物理建模；环境建模：基于气象条件、地形和障碍物来描述无人机飞行的外部条件和环境因素，设定飞行区域的风速和地形数据； 所述机器学习数据建模包括：采用变分自编码器模型来进行机器学习数据建模，对变分自编码器模型进行模型定义，包括编码器：将其配置为将输入的真实无人机飞行数据编码为潜在空间的分布参数，所述分布参数包括位置、速度的均值和方差； 潜在空间采样层：将其配置为利用速度的均值和方差的分布参数进行采样，从编码器生成的分布参数中采样一个潜在变量，从真实无人机飞行数据中自动提取出影响飞行的因子，用于解码器生成数据，优化最终生成的模拟数据； 卷积层：将其配置为提取出真实无人机飞行数据的邻近数据特征，提取真实无人机飞行数据特征，所述飞行数据特征包括飞行连续数据，表示飞行时一个连续的行为，每个时刻的数据都会与其前后数据拥有关联性； 池化层：将其配置为降低卷积层提取的特征数量； 解码器：将其配置为将潜在变量解码为数据空间的重构样本； S105、数据生成：基于生成的数据模型，生成无人机飞行模拟数据，数据生成按飞行计划设置和自定义设置两种方式设定无人机飞行模拟数据所需的相关参数； S106、数据输出：将数据生成的无人机飞行模拟数据进行数据输出； S107、数据实时调整：在数据输出并模拟无人机飞行过程中，可通过可视化界面实时调整无人机飞行模拟数据的参数，对无人机的飞行路径、状态和行为进行动态调整。

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