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龙图腾网获悉北京航空航天大学杭州创新研究院;北京航空航天大学申请的专利基于世界建模的无人机视觉导航方法及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：CN121053211B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-13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：202511555519.0，技术领域涉及：G06T7/73；该发明授权基于世界建模的无人机视觉导航方法及系统是由于海洋;李睿楷;姜涵;崔志勇;徐亮;任毅龙设计研发完成，并于2025-10-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于世界建模的无人机视觉导航方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于世界建模的无人机视觉导航方法及系统，包括：获取无人机的当前观测数据，并基于预先构建的未来场景生成模型和当前观测数据进行未来场景预测，得到无人机的未来场景特征；对当前观测数据进行编码，得到当前观测数据的特征，并基于当前观测数据的特征和未来场景特征，得到联合特征集合；对联合特征集合中的特征进行剪枝，得到目标特征集合；对目标特征集合中的目标特征进行解码，得到无人机控制信号。本发明降低了无人机导航的延迟，提高了鲁棒性。

本发明授权基于世界建模的无人机视觉导航方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于世界建模的无人机视觉导航方法，其特征在于，包括： 获取无人机的当前观测数据，并基于预先构建的未来场景生成模型和所述当前观测数据进行未来场景预测，得到所述无人机的未来场景特征；其中，所述当前观测数据包括：RGB图像、深度图、姿态信息、任务语言指令和全局地图； 对所述当前观测数据进行编码，得到所述当前观测数据的特征，并基于所述当前观测数据的特征和所述未来场景特征，得到联合特征集合；其中，所述联合特征集合包括：融合视觉特征、语言指令特征、全局地图特征和目标未来场景特征；基于所述当前观测数据的特征和所述未来场景特征，得到联合特征集合包括：对所述未来场景特征进行线性映射，得到目标未来场景特征；基于所述融合视觉特征、所述语言指令特征、所述全局地图特征和所述目标未来场景特征构建联合特征集合；计算所述联合特征集合中每个特征的显著性权重，得到语义显著性向量；其中，基于所述融合视觉特征和所述目标未来场景特征，建立联合浅空间约束： 对每个特征计算显著性权重，基于每个特征的权重获取语义显著性向量： 其中，表示融合视觉特征，表示语言指令特征，表示全局地图特征，表示目标未来场景特征，为由世界建模器输出的预测置信度，为融合视觉特征的显著性权重，为全局地图特征的显著性权重，为目标未来场景特征的显著性权重； 对所述联合特征集合中的特征进行剪枝，得到目标特征集合； 对所述目标特征集合中的目标特征进行解码，得到无人机控制信号；其中，所述无人机控制信号包括：所述无人机的滚转角、俯仰角、偏航角、油门； 对所述联合特征集合中的特征进行剪枝，得到目标特征集合，包括：将所述联合特征集合中的特征，按照所述显著性权重进行排序，得到有序列表；依次从所述有序列表的队首取出当前特征，并计算所述当前特征与目标特征集合中每个目标特征之间的有效相似度；如果所述有效相似度大于预设的相似度阈值，则将所述当前特征删除，否则将所述当前特征保存至所述目标特征集合，直至所述目标特征集合中目标特征的数量达到预设值。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人北京航空航天大学杭州创新研究院;北京航空航天大学，其通讯地址为：310000 浙江省杭州市滨江区长河街道炬航弄99号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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