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龙图腾网获悉西安理工大学申请的专利基于视觉的无人机自主着陆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：CN114967752B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202210719200.7，技术领域涉及：G05D1/46；该发明授权基于视觉的无人机自主着陆方法及系统是由岳鹏宇;辛菁;毛智杰;张友民;黑新宏;穆凌霞;张媛;赵永红设计研发完成，并于2022-06-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于视觉的无人机自主着陆方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于视觉的无人机自主着陆方法及系统，实现了未知环境下的无人机动态停机坪自主着陆；采用无人机视觉序列的特征提取与状态估计方法，根据处理后的视觉信息提取动态停机坪的中心位置、运动方向、运动速度等特征，估计自身与动态停机坪的相对位姿，预测动态停机坪时空状态与运动行为；根据无人机的感知结果，直接生成无人机的运动方向、升降高度、飞行速度等控制指令，实现在GPS拒止的未知环境下无人机的动态停机坪着陆任务；该方法将基于深度强化学习的多控制网络协同控制与目标时空状态预测方法相结合，使无人机在不受人工干预的情况下，自主完成未知环境下无人机的动态停机坪着陆任务，极大的提升了无人机的自主性和智能性。

本发明授权基于视觉的无人机自主着陆方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于视觉的无人机自主着陆方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、无人机获取动态停机坪的图像并进行预处理； 步骤2、基于训练后的深度学习网络提取预处理图像中动态停机坪的运动特征、距离特征及轮廓尺度变化特征，并输出无人机的方向控制动作、高度控制动作和速度控制动作； 所述深度学习网络包括方向控制网络、高度控制网络和区域预测网络； 所述方向控制网络，用于提取预处理后图像序列中停机坪的运动特征，并根据停机坪的运动特征输出方向控制动作； 所述高度控制网络，用于提取预处理后深度图像序列中的停机坪的距离特征，并根据停机坪的距离特征输出无人机高度控制动作； 所述区域预测网络，用于提取预处理后图像序列中停机坪的轮廓尺度变化特征，并根据停机坪的轮廓尺度变化特征输出无人机速度控制动作； 步骤3、根据无人机的方向控制动作、高度控制动作和速度控制动作，确定无人机的方向控制指令和高度控制指令；确认方向控制指令和高度控制指令的方法如下： 采用动作选择策略分别选择方向控制动作、高度控制动作和速度控制动作的最优动作，根据最优动作和无人机的初始速度确定方向控制指令和高度控制指令； 所述方向动作控制指令的表达式如下： auav1＝ai*a0*bi 其中，a0为无人机速度初值，v为速度，w为角速度，ai为方向控制动作的最优动作，bi为速度控制动作的最优动作； 所述高度动作控制指令的表达式如下： auav2＝Ai*bi 其中，Ai为高度控制动作的最优动作，bi为速度控制动作的最优动作； 步骤4、根据方向控制指令和高度控制指令控制无人机着陆至动态停机坪。

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