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龙图腾网获悉浙江孚临科技有限公司申请的专利一种飞行具身智能的避障轨迹优化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：CN120993944B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202511518007.7，技术领域涉及：G05D1/46；该发明授权一种飞行具身智能的避障轨迹优化方法是由唐科伟;肖非;陈声鸿设计研发完成，并于2025-10-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种飞行具身智能的避障轨迹优化方法在说明书摘要公布了：本发明涉及路径规划与决策技术领域，具体为一种飞行具身智能的避障轨迹优化方法。具体实现步骤包括：首先获取感知数据，识别障碍物信息，结合预先构建的物理特性‑传感器置信度表，为传感器分配权重，利用卡尔曼滤波器和冲突化解机制，生成融合感知数据；然后，通过构建多任务学习模型并共享编码器，利用预测分割协同优化机制，生成障碍物轨迹概率图和可运动区域语义分割图，并基于梯度下降得到初始避障路径，通过计算初始避障路径与障碍物轨迹概率图重叠的时空碰撞概率，生成风险成本，给障碍物赋予碰撞权重。最后，基于时空碰撞概率、风险成本和碰撞权重构成综合风险，并输入到RRT*算法生成最优避障路径。

本发明授权一种飞行具身智能的避障轨迹优化方法在权利要求书中公布了：1.一种飞行具身智能的避障轨迹优化方法，其特征在于，包括： 通过多个传感器获取障碍物的感知数据；根据物理特性对传感器性能的影响构建物理特性-传感器置信度表，并通过物理特性-传感器置信度表赋予多个传感器权重；同时构建冲突化解机制对物理特性相同的识别结果不同的传感器权重进行调整；将多个传感器权重和感知数据输入卡尔曼滤波器，生成融合感知数据； 构建内嵌预测分割协同优化机制的多任务学习模型，基于融合感知数据生成障碍物轨迹概率图和可运动区域语义分割图，并进行梯度下降得到初始避障路径，过程为： 融合感知数据经过共享编码器和两个并行解码器，生成可运动区域语义分割图和障碍物轨迹概率图；将障碍物轨迹预测解码器输出的障碍物轨迹概率图反馈到语义分割解码器，语义分割解码器利用所述反馈信息调整对障碍物区域和可运动区域的分割；通过协同损失函数对语义分割和障碍物轨迹预测的损失进行调整，生成优化后的障碍物轨迹概率图和可运动区域语义分割图，根据障碍物轨迹概率图和可运动区域语义分割图基于梯度下降方法得到初始避障路径；所述协同损失函数的判断规则为：当可运动区域和轨迹预测出现冲突时增加损失，当未来轨迹预测区域与不可运动区域语义分割图保持重叠时减少损失；经过协同损失函数和多任务学习模型，得到可运动区域分割图和障碍物轨迹概率图，根据可运动区域分割图和障碍物轨迹概率图利用梯度下降方法计算出初始避障路径； 计算初始避障路径与障碍物轨迹概率图重叠的时空碰撞概率，生成风险成本；根据飞行具身智能与障碍物发生碰撞的后果赋予多个障碍物碰撞权重；对时空碰撞概率、风险成本和碰撞权重进行加权平均得到综合风险，并输入到RRT*算法生成最优避障路径。

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