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龙图腾网获悉广州安粤信息科技有限公司申请的专利基于AI的航线优化与流量管理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：CN121766569B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08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：202610250169.5，技术领域涉及：G06Q10/047；该发明授权基于AI的航线优化与流量管理方法及系统是由谢志国;梁静华;褚家浩;车昆;牛冠冲;曾敏思;孙然设计研发完成，并于2026-03-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于AI的航线优化与流量管理方法及系统在说明书摘要公布了：本发明实施例涉及低空无人机管理技术领域，具体公开了基于AI的航线优化与流量管理方法及系统。本发明实施例通过划分多个规则的立体网格单元，并构建双重邻接矩阵作为时空图神经网络的输入；在宏观层，通过云端服务器进行未来时间窗口内的交通态势预测；在微观层，边缘计算节点利用多目标粒子群优化算法，生成每架无人机的4D轨迹航线；边缘计算节点进行意图反馈，且在机载传感器检测到异常状态时，触发重规划处理。能够对空域网格未来的流量密度进行精准预判，实现基于预测性的空域容量动态调整，从而在拥堵发生前主动进行流量控制，保障空域运行的安全裕度，为实现绿色、高效、可持续的低空立体交通网络提供了核心技术支撑。

本发明授权基于AI的航线优化与流量管理方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于AI的航线优化与流量管理方法，其特征在于，所述方法具体包括以下步骤： 进行三维体素化建模，将城市低空区域划分为多个规则的立体网格单元，并构建双重邻接矩阵作为时空图神经网络的输入，包括物理邻接矩阵和功能邻接矩阵； 在宏观层，通过云端服务器运行时空图神经网络，获取并处理全域时空数据，进行未来时间窗口内的交通态势预测，生成并下发空域网格准入容量阈值地图； 在微观层，边缘计算节点接收所述空域网格准入容量阈值地图，利用多目标粒子群优化算法，生成每架无人机的4D轨迹航线； 边缘计算节点进行意图反馈，将多个所述4D轨迹航线实时回传至云端服务器的时空数据库，且在机载传感器检测到异常状态时，触发重规划处理； 所述物理邻接矩阵，基于欧几里得距离构建，用于捕捉交通流的物理扩散与拥堵蔓延；所述功能邻接矩阵，基于历史OD流向统计构建，若两个立体网格单元虽物理距离较远，但存在直接航线连接，则建立连接； 所述获取并处理全域时空数据，进行未来时间窗口内的交通态势预测，生成并下发空域网格准入容量阈值地图具体包括以下步骤： 在空间维度，获取历史交通流数据，进行空间特征提取，构建四维张量，并输入至所述时空图神经网络，输出高维空间嵌入向量； 在时间维度，引入多头时序注意力机制与门控循环单元的串联结构，进行时间演化建模与预测输出，获取多个所述立体网格单元的拥堵概率； 按照所述高维空间嵌入向量和多个所述拥堵概率，执行主动式流控，建立空域网格准入容量阈值与风险因子的非线性映射关系，生成并下发空域网格准入容量阈值地图； 所述边缘计算节点接收所述空域网格准入容量阈值地图，利用多目标粒子群优化算法，生成每架无人机的4D轨迹航线具体包括以下步骤： 边缘计算节点接收所述空域网格准入容量阈值地图； 代入动态风场能耗模型，自动搜索能效最优路径； 代入人口加权噪音传播模型，规划垂直抬升或水平绕飞策略； 引入拐点选择机制，自动选取平衡点作为最终执行航线； 生成每架无人机的4D轨迹航线； 所述动态风场能耗模型的表达式为： ； 其中，为无人机飞行过程中的总能量消耗，为飞行任务的总持续时间，为无人机维持准静止悬停状态所需的基础功率，为旋翼推进系统的特征功率系数，为旋翼翼尖的转动线速度，为无人机相对于地面的飞行速度，为地速矢量与风向矢量之间的夹角，为当前环境中的实时风速，为时间变量； 所述人口加权噪音传播模型的表达式为： ； 其中，为航线对地面产生的加权噪音污染评价指标，为航线离散化后的路径点索引，为单条航线所包含的总路径点数量，为地面人口密度权重，为路径点在地面投影的水平地理坐标，为预设的平滑因子，为无人机机载声源的参考声压级，为飞行高度，为空气对声波的吸收系数，为路径点与受影响地面区域的直线传播距离。

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