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龙图腾网获悉成都理工大学申请的专利一种基于序列生成对抗网络无人机飞行路径规划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：CN121540171B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202610058515.X，技术领域涉及：G01C21/20；该发明授权一种基于序列生成对抗网络无人机飞行路径规划方法是由周让;赵予菡;张新鹏;董睿杰;杨浩;冯昊设计研发完成，并于2026-01-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于序列生成对抗网络无人机飞行路径规划方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于序列生成对抗网络无人机飞行路径规划方法，包括：步骤1：组建三维网格地图；步骤2：使用路径规划算法在三维网格地图上生成若干条路径作为数据集并进行数据清理；步骤3：构建无人机的状态空间、动作空间、环境风场效应建模以及无人机能量消耗建模；步骤4：将步骤2中清洗后数据集中的路径作为正样本，并且对数据集进行扩展构建负样本；将正样本转化为状态‑动作序列输入至生成器，将正负样本路径序列输入判别器；步骤5：基于生成器和判别器进行对抗训练。由此，在面对复杂障碍物环境时能向目标前进的动作及相应动作参数，且本发明结合生成器先验知识的引导提升了传统算法在长路径规划中的性能。

本发明授权一种基于序列生成对抗网络无人机飞行路径规划方法在权利要求书中公布了：1.一种基于序列生成对抗网络无人机飞行路径规划方法，其特征在于，包括： 步骤1：利用现实开放街道地图转化为三维城市模型，使用圆柱体构建禁飞区，以组建三维网格地图；其中，三维网格地图中保存建筑物数据； 步骤2：使用路径规划算法在三维网格地图上生成若干条路径作为数据集并进行数据清理，包括：逐点检查路径是否到达目标以及与地图中障碍物是否碰撞筛并且选出无碰撞且达到目标的路径； 步骤3：构建无人机的状态空间、动作空间、环境风场效应建模以及无人机能量消耗建模； 步骤4：将步骤2中清洗后数据集中的路径作为正样本，并且对数据集进行扩展构建负样本；将正样本转化为状态动作序列输入至生成器，将正负样本路径序列输入判别器； 步骤5：基于所述生成器和判别器进行对抗训练； 其中，生成器获得当前局部地图、状态、目标位置以及随机噪声并预测无人机的下一步动作以及动作参数，经过蒙特卡洛搜索后生成从起点到终点的完整路径；所述经过蒙特卡洛搜索后生成从起点到终点的完整路径包括： 所述蒙特卡洛搜索利用生成器的输出引导搜索迭代，通过节点的初始化，以及选择、扩展、模拟、回溯四个迭代阶段构建搜索树，最终选择从起点到终点的最优避障路径；节点存储环境状态包括障碍物信息、位置、速度、目标、路径长度；节点关系包括父节点、子节点映射；决策历史包括执行动作序列；统计信息包括访问次数、累积奖励；动作空间包括先验概率分布、参数化动作； 所述选择包括：从根节点开始，递归选择子节点，直到到达一个未完全展开的可扩展的节点，使用改进后的置信区间上界UCB公式平衡探索和利用： 其中，是子节点的累计奖励值，是子节点的访问次数，是当前节点的访问次数，是生成器给出的在状态下选择动作的先验概率，c为探索权重； 所述扩展包括：当选择到一个未完全展开的节点时，为其添加一个或多个子节点，使用生成器生成当前节点的动作概率和参数，扩展概率最高的前K个动作；同时，结合目标方向和安全距离对动作进行排序；在每个节点扩展后会进行节点有效性验证，如果当前节点或下一节点与障碍物碰撞、超出最长路径限制、动力学违规、当前位置与障碍物小于安全距离以及超出地图界限则会判断为失效并不再进行节点扩展； 所述模拟包括：从有效的扩展的节点开始，模拟执行一系列动作直到终止状态，并计算模拟的奖励值节点终止状态有到达目标、碰撞、动力学违规、超出边界； 所述回溯包括：将模拟得到的奖励值回溯更新到路径上的所有节点，从模拟结束的节点开始，向上回溯至根节点，更新每个节点的访问次数和累积奖励，增量更新节点价值，避免存储所有历史数据，更新公式为： 其中，是节点s的累计奖励期望值，是本次模拟获得的奖励值，是节点s的访问次数；并且访问次数递增； 经过判别器评判路径的质量分数，生成路径序列与路径信息存入经验回放池，经验回放池存储生成的路径，并根据路径质量优先级采样提高训练效率，经验回放池中每个样本包括路径点序列、状态序列、动作序列、地图数据、起始点、目标点和路径质量评分；当经验回放区中路径数量达到一定数值后开始进行生成器与判别器的所述对抗训练。

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