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龙图腾网获悉深圳市边界智控科技有限公司申请的专利一种基于端到端大模型的自主起降导引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：CN120871894B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202511377317.1，技术领域涉及：G05D1/43；该发明授权一种基于端到端大模型的自主起降导引方法是由张向阳;翁海敏设计研发完成，并于2025-09-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于端到端大模型的自主起降导引方法在说明书摘要公布了：本发明涉及eVTOL等技术领域，提供一种基于端到端大模型的自主起降导引方法，该方法对飞行器进行硬件同步与空间标定，生成统一时间序列，并通过多摄像头采集着陆环境图像，经去模糊得到增强的纯视觉图像输入大模型，完成Transformer特征编码、语义分割与深度估计，输出包含三维BEV空间图、着陆区与障碍物分割图及深度估计的着陆环境分析数据，将该分析数据结合流体力学先验和时间序列输入空间RNN模型，动态预测着陆点并生成适配不同高度的着陆阶段导引，控制飞行器分阶段着陆。本发明能解决eVTOL自动着陆中时空对齐困难、环境建模不足、近地气动扰动未建模、跨高度导引策略缺失及机载实时性受限等问题，实现安全性、稳定性与工程可用性的全面提升。

本发明授权一种基于端到端大模型的自主起降导引方法在权利要求书中公布了：1.一种基于端到端大模型的自主起降导引方法，其特征在于，包括： 对拟着陆飞行器进行硬件同步和空间标定处理，以完成拟着陆飞行器的时空对齐，生成飞行器硬件的统一时间序列，通过飞行器的多摄像头实时采集反映飞行器着陆环境的图像数据，并对所述图像数据进行去模糊处理，以得到增强运动模糊控制的纯视觉着陆环境图像数据； 将所述纯视觉着陆环境图像数据输入端到端多任务感知大模型，所述端到端多任务感知大模型对所述纯视觉着陆环境图像数据进行Transformer特征编码、语义分割及深度估计，输出包含三维BEV空间图、着陆区与障碍物语义分割图以及图像分辨率深度估计的着陆环境分析数据； 将所述着陆环境分析数据、流体力学先验数据、时空对齐时生成的时间序列共同输入空间RNN模型，所述空间RNN模型根据所述着陆环境分析数据、所述流体力学先验数据以及所述时间序列对飞行器的着陆点进行动态预测，以生成适配不同着陆高度的着陆阶段导引输出； 获取所述着陆阶段导引，并根据获取到的所述着陆阶段导引，对飞行器的着陆进行分阶段导引控制，生成控制指令下发飞行器的执行机构执行，以导引飞行器自动着陆。

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