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龙图腾网获悉中北大学申请的专利基于序列增强改进SAC算法的无人机探索导航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：CN121545085B 。

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：202610056697.7，技术领域涉及：G06V20/17；该发明授权基于序列增强改进SAC算法的无人机探索导航方法是由刘璐;刘丹;王迎鑫;张漫渟;温竞龙;薛晨阳;于志强;齐向东设计研发完成，并于2026-01-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于序列增强改进SAC算法的无人机探索导航方法在说明书摘要公布了：本发明属于无人机导航技术领域，公开了一种基于序列增强改进SAC算法的无人机探索导航方法，包括以下步骤：获取多模态感知数据，将多模态感知数据在每个时间步骤形成标准化的状态向量；将各个时间步骤状态向量形成状态序列输入改进Transformer网络进行特征提取获得高维特征向量；将高维特征向量输入教师‑学生改进SAC网络，由学生网络输出原始动作；判断最近障碍物的距离是否小于阈值，若是，则对原始动作进行VO安全盾修正得到安全动作后将其投影裁剪到动力学可行集后下发执行。本发明可以实现无人机在未知环境下的安全、高效的自主探索与飞行。

本发明授权基于序列增强改进SAC算法的无人机探索导航方法在权利要求书中公布了：1.一种基于序列增强改进SAC算法的无人机探索导航方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：获取多模态感知数据，将多模态感知数据在每个时间步骤形成标准化的状态向量，即： ； 其中，表示时刻t的状态向量，表示无人机内部状态向量；表示静态障碍物向量，表示动态障碍物向量，表示局部地图检测到的未知区域边界向量； 步骤2：将各个时间步骤的状态向量形成状态序列输入改进Transformer网络进行特征提取，获得高维特征向量；所述改进Transformer网络包括位置编码器、多层Transformer编码器、池化层和拼接层；所述位置编码器用于对状态向量进行位置编码得到序列矩阵，所述多层Transformer编码器用于根据位置编码后的序列矩阵计算逐时刻隐藏表示矩阵；所述池化层用于对逐时刻隐藏表示矩阵进行池化聚合，所述拼接层用于将池化层输出的特征表示与位置编码器输出的状态向量串联得到获得高维特征向量； 步骤3：将高维特征向量输入教师-学生改进SAC网络，所述教师-学生改进SAC网络包括教师网络和学生网络，教师网络在训练期采用标准SAC网络进行训练并提供知识蒸馏信号，学生网络通过蒸馏继承教师策略，并联合蒸馏损失、低秩重构正则、注意力方向一致性损失以及VO安全触发损失形成总损失；部署期仅保留学生网络用于在线推理，由学生网络输出原始动作； 步骤4：判断最近障碍物的距离是否小于阈值，若是，则对学生网络输出的原始动作进行VO安全盾修正得到修正动作，并将其投影裁剪到动力学可行集后下发执行；若否，则直接执行学生网络输出的原始动作； 所述步骤4中，对原始动作进行VO安全盾修正的方法为： 步骤4.1：确定各个障碍物的速度障碍集合，计算公式为： ； 其中，表示第j个动态障碍物的速度障碍集合；和分别表示第j个动态障碍物在当前时刻的估计位置与速度，表示时刻的无人机位置，v表示候选速度，表示小于预测时间窗的时间，T表示预测时间窗，表示安全阈值； 步骤4.2：根据所有障碍物的速度障碍集合确定安全速度集合，其中，；表示三维集合，表示并集； 步骤4.3：获取教师-学生改进SAC网络输出的原始动作，判断其是否属于安全速度集合，若属于，则修正动作取值为，若不属于，则在安全速度集合中寻找与距离最小且属于动力学可行集的候选速度v作为修正动作，即： ； 其中表示动力学可行集，v表示安全速度集合中的候选速度。

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