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龍圖騰網獲悉福云智控(廈門)智能科技有限公司申請的專利基于雙向長短期記憶網絡的無人機飛行路徑實時預測方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115759498B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-19發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202211387463.9，技術領域涉及：G06Q10/047；該發明授權基于雙向長短期記憶網絡的無人機飛行路徑實時預測方法是由陳思凡;陳誠斌;陳柏合;舒鵬;徐曉智;許莉;劉海容;向進;何開晟設計研發完成，并于2022-11-07向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于雙向長短期記憶網絡的無人機飛行路徑實時預測方法在說明書摘要公布了：本發明提供了一種基于雙向長短期記憶網絡的無人機飛行路徑實時預測方法，所述方法包括如下步驟：步驟S1、采集若干次自主作業無人機沿同一條路徑飛行的GPS定位數據序列，使用基于Bessel大地坐標轉換和最小二乘擬合進行數據預處理生成模型訓練數據集；步驟S2、構建雙向長短期記憶路徑預測模型，使用所述的模型訓練數據集對路徑預測模型進行訓練；步驟S3、利用訓練好的路徑預測模型，結合基于PID原理的預測模型補償器實時預測無人機作業飛行路徑。本發明的無人機飛行路徑預測模型性能優于其他的傳統神經網絡模型，有更高的預測精度。

本發明授權基于雙向長短期記憶網絡的無人機飛行路徑實時預測方法在權利要求書中公布了：1.基于雙向長短期記憶網絡的無人機飛行路徑實時預測方法，其特征在于：所述方法包括如下步驟： 步驟S1、采集若干次自主作業無人機沿同一條路徑飛行的GPS定位數據序列，使用基于Bessel大地坐標轉換和最小二乘擬合進行數據預處理生成模型訓練數據集；所述最小二乘擬合進行數據預處理，是在無人機搭載的GPS模塊因受到干擾或通信延遲無法被及時正常接收時才進行數據預處理；GSP模塊正常接收時直接使用基于Bessel大地坐標轉換進行數據預處理； 步驟S2、構建雙向長短期記憶路徑預測模型，使用所述的模型訓練數據集對路徑預測模型進行訓練； 步驟S3、利用訓練好的路徑預測模型，結合基于PID原理的預測模型補償器實時預測無人機作業飛行路徑； 所述步驟S3進一步具體為：根據雙向長短期記憶網絡輸出特點設置基于比例積分微分誤差控制理論的預測模型補償器，用于為模型預測結果提供補償值；記錄模型每次輸出結果，與后續接收到的觀測值比較；設置模型預測周期與GPS信號采樣周期相同，即每獲取到一幀定位信息就進行一次預測；模型使用最近獲取到的m個位置坐標來估計接下來的n個位置坐標，因此在無人機作業過程中模型從接收到坐標Pm開始預測，從接收到坐標Pm+n時開始能夠比較預測值與真實值來獲取各時間步上的預測誤差；用表示預測模型得到的坐標點Pi初始預測值；當地面站接收到坐標Pk時,k≥m+n，計算由預測模型得到的最近m個坐標的預測值與其真實值[Pk-n+1,...,Pk-1,Pk]之間的差值ek；則模型預測結果的補償值CVk的計算公式表示為： CVk＝KP·ek+KI·ek+ek-1·δ+KD·ek-ek-1δ 式中KP、KI和KD分別為比例、積分和微分系數；其中CVk由三個部分所組成；第一個部分為比例系數KP和誤差ek的乘積，用于產生基準補償值；第二部分為積分系數KI和一定時間內誤差累加值的乘積，用于消除預測模型穩態誤差；而最后一個部分為微分系數KD和最近兩次預測誤差變化率的乘積，根據誤差變化來調節補償值以避免補償幅值太大，將模型輸出結果和補償值相加得到最終的坐標預測序列這些坐標預測序列即為無人機飛行路徑。

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