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龙图腾网获悉保利(北京)船舶科技有限公司申请的专利基于任务规划的无人机智能调度与管理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：CN119692704B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202411810412.1，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权基于任务规划的无人机智能调度与管理方法是由李福运设计研发完成，并于2024-12-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于任务规划的无人机智能调度与管理方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于任务规划的无人机智能调度与管理方法，涉及动态路径规划技术领域，包括，采集飞行数据，并进行预处理；基于预处理后的数据，构建智巡动态卷积网络模型分析无人机健康状态，生成健康状态结果；利用生成的健康状态结果，结合环境感知数据，通过循环神经网络模型进行动态路径规划；根据动态路径规划，智能调度算法制定任务并执行计划；本发明通过智巡动态卷积网络模型对预处理后的飞行数据进行分层特征提取与融合，生成健康状态特征向量，并结合健康状态值和One‑ClassSVM实现精准的健康状态评估及异常检测。

本发明授权基于任务规划的无人机智能调度与管理方法在权利要求书中公布了：1.基于任务规划的无人机智能调度与管理方法，其特征在于：包括， 采集飞行数据，并进行预处理； 基于预处理后的飞行数据，构建智巡动态卷积网络模型分析无人机健康状态，生成健康状态结果； 利用生成的健康状态结果，结合环境感知数据，通过循环神经网络模型进行动态路径规划； 根据动态路径规划，智能调度算法制定任务并执行计划； 所述构建智巡动态卷积网络模型，具体步骤为， 定义智巡动态卷积网络模型输入层为预处理后的数据； 将预处理后的数据划分为训练集、验证集和测试集； 通过动态卷积层提取数据的局部特征； 添加池化层提取数据的主要特征； 将局部特征和主要特征合并为一维特征向量，并通过全连接层学习高阶特征关系，完成特征融合，生成健康状态特征向量； 定义智巡动态卷积网络模型输出层，根据健康状态特征向量计算得到健康状态值FX； 设定判断阈值T； 若FX≤T，则判定健康状态为异常； 若FXT，则判定健康状态为正常； 引入One-ClassSVM对健康状态特征向量进行检测，输出健康状态结果； 使用训练集对智巡动态卷积网络模型进行训练，优化分类任务； 使用验证集评估智巡动态卷积网络模型性能，优化超参数； 使用测试集对智巡动态卷积网络模型和One-ClassSVM进行全面评估； 所述引入One-ClassSVM对健康状态特征向量进行检测，输出健康状态结果，具体步骤为， 根据生成的健康状态值和设定的判断阈值，筛选出正常状态特征向量样本， 作为One-ClassSVM的训练数据； 使用RBF径向基核作为One-ClassSVM的核函数，训练One-ClassSVM学习正常状态特征向量样本的分布； 在测试阶段，将健康状态特征向量输入到训练好的One-ClassSVM中； One-ClassSVM根据正常状态特征向量样本的分布判断测试样本是否属于正常状态，输出健康状态结果； 所述利用生成的健康状态结果，结合环境感知数据，通过循环神经网络模型进行动态路径规划，具体步骤为， 根据飞行任务，结合环境感知数据和健康状态值，作为路径规划的输入； 计算路径调整的优先级，表达式为： 其中，AP是路径调整优先级，P是当前路径规划的评估目标，e是环境因素的总数量，j是环境因素的索引，Ej是第j个环境因素的紧急权重，Dj是无人机与第j个环境因素的距离，k是距离的调整因子，m是结果调整因子； 若无人机健康状态异常，则直接赋予返回基地路径优先级； 若无人机健康状态正常，则优先规避风险高区域； 利用循环神经网络模型处理环境感知数据的时间序列数据，并结合健康状态值，生成动态优化路径节点序列作为动态路径规划结果； 将动态路径规划结果作为导航指令发送至无人机导航中心； 无人机导航中心接收导航指令并解析导航指令生成飞行参数； 无人机执行导航指令并实时调整飞行参数，避开障碍物； 若环境感知数据中的环境条件发生变化，重新计算路径并更新导航指令。

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