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龙图腾网获悉深圳信息职业技术大学申请的专利无人机控制方法及电子设备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：CN121680472B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-05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：202610180431.3，技术领域涉及：G05D1/695；该发明授权无人机控制方法及电子设备是由刘星;高波设计研发完成，并于2026-02-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本无人机控制方法及电子设备在说明书摘要公布了：本申请提供了一种无人机控制方法及电子设备，其中，该方法包括：获取第一无人机的第一位置信息以及各第二无人机的第二位置信息；根据第一位置信息以及各第二无人机的第二位置信息，确定第一邻域信息以及第一局部地图；根据第一位置信息、各第二位置信息、第一邻域信息以及第一局部地图，构建第一无人机对应的目标图结构，并确定目标图结构的节点特征信息以及边特征信息；将第一无人机对应的目标图结构、目标图结构的节点特征信息以及边特征信息输入预先训练得到的飞行决策模型中，得到第一无人机的飞行控制信息；基于第一无人机的飞行控制信息，控制第一无人机飞行。本申请能够实现第一无人机在多机密集会遇、障碍复杂等情况下的稳定飞行。

本发明授权无人机控制方法及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种无人机控制方法，其特征在于，应用于多无人机场景中的第一无人机，所述多无人机场景中包括：第一无人机以及多个第二无人机，所述方法包括： 获取第一无人机的第一位置信息以及各所述第二无人机的第二位置信息； 根据所述第一无人机的第一位置信息以及各所述第二无人机的第二位置信息，确定所述第一无人机的第一邻域信息以及第一局部地图； 根据所述第一位置信息、各所述第二位置信息、所述第一邻域信息以及所述第一局部地图，构建所述第一无人机对应的目标图结构，并确定所述目标图结构的节点特征信息以及边特征信息，所述目标图结构中包括多个节点以及节点之间的边，各节点分别表征所述第一无人机或位于所述第一无人机的邻域内的第二无人机； 将所述第一无人机对应的目标图结构、所述目标图结构的节点特征信息以及边特征信息输入预先训练得到的飞行决策模型中，由所述飞行决策模型预测得到所述第一无人机的飞行控制信息，飞行决策模型为基于图注意力策略网络训练得到的模型； 基于所述第一无人机的飞行控制信息，控制所述第一无人机飞行； 所述确定所述目标图结构的节点特征信息以及边特征信息，包括：将当前无人机的当前局部地图进行中心化处理，得到中心化处理后的当前局部地图，其中，所述当前无人机为所述目标图结构中的任一节点对应的无人机；将所述中心化处理后的当前局部地图输入预先训练得到的地图卷积神经网络中，由所述地图卷积神经网络对所述中心化处理后的当前局部地图进行地图特征提取及编码，生成所述当前无人机的当前局部地图编码特征；获取所述当前无人机的目标终点，根据所述当前无人机的目标终点以及所述当前无人机的当前位置信息，确定当前终点方向特征；确定所述当前无人机在前一时刻的当前运动方向特征；根据所述当前无人机的当前位置信息以及所述当前无人机的当前邻域信息，确定所述当前无人机的当前邻域特征；将所述当前无人机的当前局部地图编码特征、所述当前终点方向特征、所述当前运动方向特征以及所述当前邻域特征，作为所述当前无人机对应的节点特征信息； 遍历所述目标图结构中的各第二无人机对应的节点，针对遍历到的当前节点，根据所述第一位置信息以及所述当前节点对应的第二无人机的第二位置信息，计算得到所述第一无人机与所述当前节点对应的第二无人机的方向向量以及距离，并根据计算得到的所述方向向量以及距离，确定所述当前节点与所述第一无人机对应的节点之间的边特征信息。

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