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龙图腾网获悉上海博礼智能科技有限公司申请的专利一种基于深度学习和双目视觉的无人机自主避障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：CN120722951B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202511203510.3，技术领域涉及：G05D1/495；该发明授权一种基于深度学习和双目视觉的无人机自主避障方法是由李博;王瑞;方舒;靳全军;李俊设计研发完成，并于2025-08-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习和双目视觉的无人机自主避障方法在说明书摘要公布了：本发明涉及无人机避障技术领域，公开了一种基于深度学习和双目视觉的无人机自主避障方法。该方法通过双目视觉采集终端获取左视图和右视图原始数据流，经深度神经网络模型的并行卷积编码分支提取立体视觉特征表示；输入三维空间重建模块生成稠密深度图及障碍物初始位置坐标集合；动态障碍物分析引擎结合无人机实时飞行姿态参数计算动态威胁评估指标，时空轨迹预测模型据此推算障碍物未来移动路径概率分布；融合该分布与预设航行路径规划数据生成三维避障航向修正向量，转换为飞行控制指令集下传至执行模块。此方法提升了无人机在复杂动态环境中自主避障的可靠性与适应性，为无人机安全航行提供了有力保障。

本发明授权一种基于深度学习和双目视觉的无人机自主避障方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习和双目视觉的无人机自主避障方法，其特征在于，包括以下步骤： 双目视觉采集终端同步获取飞行环境中的左视图和右视图原始数据流； 深度神经网络模型同步处理所述左视图和右视图原始数据流，通过并行卷积编码分支提取双目图像中的立体视觉特征表示； 将所述立体视觉特征表示输入三维空间重建模块，生成飞行环境稠密深度图及障碍物初始位置坐标集合； 动态障碍物分析引擎接收所述稠密深度图和障碍物初始位置坐标集合，结合无人机实时飞行姿态参数计算障碍物动态威胁评估指标； 基于障碍物动态威胁评估指标，通过时空轨迹预测模型推算障碍物未来移动路径概率分布； 融合所述障碍物未来移动路径概率分布与无人机预设航行路径规划数据，生成三维避障航向修正向量； 将所述三维避障航向修正向量转换为飞行控制指令集，并下传至无人机动力系统执行模块； 所述通过并行卷积编码分支提取双目图像中的立体视觉特征表示，包括： 对左视图原始数据流执行多尺度特征金字塔卷积操作，生成左视图多层级特征张量序列； 对右视图原始数据流执行跨通道注意力机制的特征增强处理，生成右视图优化特征张量序列； 将左视图多层级特征张量序列与右视图优化特征张量序列进行跨视图特征匹配对齐，形成融合双目视差的立体视觉特征表示矩阵； 所述动态障碍物分析引擎接收所述稠密深度图和障碍物初始位置坐标集合，结合无人机实时飞行姿态参数计算障碍物动态威胁评估指标，包括： 解析稠密深度图中障碍物初始位置坐标集合的空间分布密度； 关联无人机实时飞行姿态参数中的地速矢量方向与障碍物表面法向量夹角； 根据障碍物空间分布密度和表面法向量夹角，结合预设碰撞风险等级映射表生成障碍物动态威胁评估指标。

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