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龙图腾网获悉南京航空航天大学申请的专利基于垂直起降无人机的低电量自主降落的决策方法及决策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：CN120161864B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202510234678.4，技术领域涉及：G05D1/654；该发明授权基于垂直起降无人机的低电量自主降落的决策方法及决策系统是由赵晓葭;徐浩东设计研发完成，并于2025-02-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于垂直起降无人机的低电量自主降落的决策方法及决策系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于垂直起降无人机的低电量自主降落的决策方法及决策系统，本发明涉及无人机降落决策技术领域。包括以下步骤：获取地形点云数据，建立神经网络模型，提取并预测地形特征参数包括障碍物密度和最大高度；结合巡航区域点云数据和实时环境参数包括环境温度、风速等，计算阻碍影响指数和垂直能耗影响指数，修正返航电量阈值；进一步结合电池健康参数包括存放时间和循环充电次数与环境温度对返航电量阈值进行动态修正；将动态返航电量阈值与实时电量对比，生成降落或返航决策指令。综合考虑无人机在不同地形条件下的水平飞行和垂直起降能量消耗，同时结合电池性能进行修正，使无人机的电量管理策略更加智能化和精准化。

本发明授权基于垂直起降无人机的低电量自主降落的决策方法及决策系统在权利要求书中公布了：1.一种基于垂直起降无人机的低电量自主降落的决策方法，其特征在于，具体步骤包括： 获取若干已知地形特征参数的地形点云数据，作为样本点云数据，基于样本点云数据，建立神经网络模型，以样本点云数据作为模型的输入，并以对应的地形特征参数为标签，对神经网络模型进行训练，得到地形特征预测模型，所述地形特征参数包括障碍物密度和最大高度； 采集无人机飞行巡航区域的地形点云数据，将无人机飞行巡航区域的地形点云数据输入完成训练的地形特征预测模型中，得到无人机飞行巡航区域的地形特征参数预测值，所述无人机飞行巡航区域的地形特征参数预测值包括障碍物密度预测值和最大高度预测值； 获取无人机进行飞行巡航实时的飞行高度数据，同时获取当前飞行高度下的实时环境参数和与目标起降点的水平距离，根据得到的实时环境参数、与起降点的水平距离和障碍物密度预测值计算得到阻碍影响指数，所述环境参数包括环境温度、风速和风向角度； 获取目标起降点的垂直高度，通过得到的目标起降点的垂直高度和当前飞行高度，结合无人机的总质量，计算生成垂直能耗影响指数，根据垂直能耗影响指数，结合阻碍影响指数对设置的返航电量阈值进行修正，得到影响返航电量阈值； 采集无人机的电池健康参数，根据电池健康参数结合环境温度对影响返航电量阈值进行动态修正，得到动态返航电量阈值，将动态返航电量阈值与无人机实时电量进行对比，根据对比结果，发出对应的决策指令，所述电池健康参数包括电池存放时间和循环充电次数。

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