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龙图腾网获悉国网思极数字科技(北京)有限公司;北京国网信通埃森哲信息技术有限公司申请的专利飞行控制网络的构建方法、控制方法及系统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：CN119668277B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202411574533.0，技术领域涉及：G05D1/46；该发明授权飞行控制网络的构建方法、控制方法及系统是由赵峰;赵林林;詹治国;刘茂凯;龙昌敏;张洪冰;王乖强;赵健宇;王雅芳;陈刚;王誉博;安丽丽;张朔;牛莹;李明鹏;龙长贵设计研发完成，并于2024-11-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本飞行控制网络的构建方法、控制方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种飞行控制网络的构建方法、控制方法及系统，该方法包括：采用深度确定性策略梯度算法，基于无人机在飞行过程中的状态信息和目标飞行值，搭建所述无人机在飞行过程中的姿态控制网络，采用深度强化学习算法，基于所述状态信息和所述无人机所处的环境信息，分别搭建所述无人机在飞行过程中的路径规划网络和智能规避网络；基于所述姿态控制网络、所述路径规划网络及所述智能规避网络，构建所述无人机在所述飞行过程中的层次深度强化学习网络；采用所述无人机在不同飞行环境下的历史飞行数据和预设飞行奖励机制，训练所述层次深度强化学习网络，得到所述无人机的飞行控制网络。本发明能够提高无人机在飞行过程中的自适应性和灵活性。

本发明授权飞行控制网络的构建方法、控制方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种无人机的飞行控制网络的构建方法，其特征在于，所述方法包括： 采用深度确定性策略梯度算法，基于无人机在飞行过程中的状态信息和目标飞行值，搭建所述无人机在飞行过程中的姿态控制网络； 将所述状态信息、所述无人机所处的环境信息中的距离信息，输入双延迟深度确定性策略梯度算法和软行动者-评论家算法搭建的递归神经网络中进行网络训练，得到路径规划网络； 将所述状态信息和所述环境信息中的障碍物信息，输入至基于单元状态序列的强化学习算法构建的神经网络中进行网络训练，得到智能规避网络； 基于所述状态信息、所述无人机在飞行过程中的可执行动作信息及对应的奖励信息，搭建初始层次深度强化学习网络的基础架构；依次将所述姿态控制网络、所述路径规划网络及所述智能规避网络，作为所述基础架构中的低层次深度强化学习子网络、中层次深度强化学习子网络及高层次深度强化学习子网络，得到所述无人机在飞行过程中的层次深度强化学习网络； 采用所述无人机在不同飞行环境下的历史飞行数据和预设飞行奖励机制，训练所述层次深度强化学习网络，得到所述无人机的飞行控制网络； 其中，所述距离信息至少包括：所述无人机在飞行过程中与所述无人机识别到的障碍物之间的距离；所述高层次深度强化学习子网络可控制所述中层次深度强化学习子网络的决策，所述中层次深度强化学习子网络可控制所述低层次深度强化学习子网络的决策；所述基于单元状态序列的强化学习算法的执行过程为：将障碍物信息和无人机的状态信息进行一对一的特征编码，以形成特征单元；根据无人机与障碍物之间的距离优先级对所有编码后的特征单元进行排序并组合成单元状态序列；使用门控循环单元对单元状态序列中的特征单元进行特征融合，提取隐藏信息作为该时刻的状态信息，并将该状态信息输入到对应的强化学习神经网络。

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