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龙图腾网获悉湖南工商大学申请的专利面向低空经济网络的智能无人机无线能量传输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：CN121386885B 。

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：202511963711.3，技术领域涉及：G05D1/646；该发明授权面向低空经济网络的智能无人机无线能量传输方法是由董莉;杜镇宇;江沸菠;魏涛;杨逸夫设计研发完成，并于2025-12-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向低空经济网络的智能无人机无线能量传输方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向低空经济网络的智能无人机无线能量传输方法。该方法首先构建无人机辅助的无线供能物联网系统，获取系统状态信息；随后基于该信息，采用智能路径规划方法为每架无人机规划由多个悬停点构成的飞行轨迹，以最小化总能量消耗并满足容量约束；最终控制无人机按轨迹飞行，依次进行无线能量传输与数据采集。所述路径规划根据场景需求采用两种模式：在资源受限场景下，采用基于特征增强与强化学习训练的小语言模型实现快速规划；在复杂动态场景下，采用基于多智能体协作的大语言模型框架，通过生成‑评估‑反思的闭环迭代实现优化。本发明有效提升了无人机能量利用效率与任务智能化水平。

本发明授权面向低空经济网络的智能无人机无线能量传输方法在权利要求书中公布了：1.面向低空经济网络的智能无人机无线能量传输方法，其特征在于，包括： S1，构建无人机辅助的无线供能物联网系统，并获取系统的状态信息，所述状态信息包括多个物联网设备的位置与数据量、无人机的数据存储容量与能量容量； S2，基于所述状态信息，采用智能路径规划方法为每架无人机规划飞行轨迹，所述飞行轨迹由多个悬停点构成；其中，所述智能路径规划方法用于最小化所有无人机的总能量消耗，并满足无人机的能量容量和数据存储容量约束； 所述智能路径规划方法的具体实现方式为： 当所述系统处于计算资源受限或要求低时延响应的场景时，采用基于改进预训练语言模型BERT的路径规划，具体包括： 对无人机飞行路径上的节点进行特征增强，得到包含空间坐标与方向特征的增强节点特征； 使用预训练的语言模型编码器对所述增强节点特征进行编码，提取节点的上下文特征； 基于已访问路径的节点集合，构造增强的上下文查询向量； 通过轨迹规划任务头，根据所述查询向量与节点的上下文特征，生成下一访问节点的选择概率，以逐步生成飞行路径； 当所述系统处于复杂动态环境或要求高决策智能的场景时，采用融合多模态大语言模型与模型上下文协议的多智能体路径规划方法； S3，控制所述无人机按照规划的飞行轨迹飞行，依次抵达各悬停点，为物联网设备进行无线能量传输并采集其数据。

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