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龍圖騰網(wǎng)獲悉山東征途信息科技股份有限公司申請的專利一種基于低空經(jīng)濟的無人機實時軌跡預測方法及系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN120408240B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-09發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510897142.0，技術領域涉及：G06F18/2321；該發(fā)明授權(quán)一種基于低空經(jīng)濟的無人機實時軌跡預測方法及系統(tǒng)是由王征;王春燕;陳明;閆文忠;王波設計研發(fā)完成，并于2025-07-01向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于低空經(jīng)濟的無人機實時軌跡預測方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術領域，尤其涉及一種基于低空經(jīng)濟的無人機實時軌跡預測方法及系統(tǒng)。方法包括步驟：采集巡檢路徑上的每個位置點以及歷史巡檢過程中無人機在每個位置點上的數(shù)據(jù)；獲取巡檢路徑中每個位置點對應的每個歷史位置點以及其姿態(tài)相似程度；基于所述姿態(tài)相似程度，獲取巡檢路徑中每個位置點的姿態(tài)復雜程度；基于所述姿態(tài)復雜程度自適應巡檢路徑中每個位置點對應的每組飛行數(shù)據(jù)向量之間的距離；基于所述距離，對巡檢路徑中每個位置點對應的飛行數(shù)據(jù)向量進行聚類，得到巡檢路徑中每個位置點的若干個聚類簇，根據(jù)所述聚類簇對無人機的下一個位置點的飛行狀態(tài)進行預測，本發(fā)明提高了飛行狀態(tài)預測的準確性。

本發(fā)明授權(quán)一種基于低空經(jīng)濟的無人機實時軌跡預測方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于低空經(jīng)濟的無人機實時軌跡預測方法，其特征在于，包括： 采集巡檢路徑上的每個位置點以及每次歷史巡檢過程中無人機在每個位置點上的數(shù)據(jù)；根據(jù)每次歷史巡檢過程中無人機在每個位置點上的數(shù)據(jù)，獲取每次歷史巡檢過程中每個位置點下無人機的姿態(tài)特征向量； 獲取巡檢路徑中每個位置點對應的每個歷史位置點以及每個歷史位置點的第一鄰近位置點與第二鄰近位置點；基于所述歷史位置點以及歷史位置點的第一鄰近位置點與第二鄰近位置點的姿態(tài)特征向量，獲取巡檢路徑中每個位置點對應的每個歷史位置點的姿態(tài)相似程度；基于所述姿態(tài)相似程度，獲取巡檢路徑中每個位置點的姿態(tài)復雜程度； 獲取每個巡檢路徑中每個位置點對應的每組飛行數(shù)據(jù)向量；基于所述姿態(tài)復雜程度，獲取巡檢路徑中每個位置點對應的每組飛行數(shù)據(jù)向量之間的距離；基于所述每組飛行數(shù)據(jù)向量之間的距離，對巡檢路徑中每個位置點對應的飛行數(shù)據(jù)向量進行聚類，獲取巡檢路徑中每個位置點的若干個聚類簇；根據(jù)巡檢路徑中每個位置點的若干個聚類簇，對無人機在實際巡檢過程中飛行狀態(tài)進行預測，進而對無人機的軌跡進行預測； 所述獲取巡檢路徑中每個位置點對應的每組飛行數(shù)據(jù)向量之間的距離，包括： 式中，代表巡檢路徑中第k個位置點對應的第o組飛行數(shù)據(jù)向量之間的距離；代表巡檢路徑中第k個位置點的姿態(tài)復雜程度；代表巡檢路徑中每個位置點對應的每個飛行數(shù)據(jù)向量中的元素個數(shù)；以及代表巡檢路徑中第k個位置點對應的第o組飛行數(shù)據(jù)向量中第一個飛行數(shù)據(jù)向量以及第二個飛行數(shù)據(jù)向量的第m個元素的值；代表巡檢路徑中第k個位置點對應的所有飛行數(shù)據(jù)向量中的第m個元素的信息熵。

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