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龙图腾网获悉国家超级计算深圳中心(深圳云计算中心)申请的专利一种低空无人机三维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：CN121594897B 。

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：202610128453.5，技术领域涉及：G01C21/20；该发明授权一种低空无人机三维路径规划方法是由汤辉玥;刘博文设计研发完成，并于2026-01-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种低空无人机三维路径规划方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于前瞻规划引导的深度Q网络的低空无人机三维路径规划方法，包括：构建表征环境障碍、目标点与无人机位置的三维状态特征层；并行利用深度Q网络计算各动作的价值函数，以及通过前瞻规划模块模拟未来多步轨迹并生成轨迹评价函数；对二者进行归一化与加权融合，形成综合决策以选择最优动作；执行动作、更新网络参数，并循环此过程直至抵达目标。本发明通过引入基于显式物理规则的前瞻规划器，在训练初期即为深度Q网络提供稳定引导，有效抑制了训练振荡，显著提升了路径规划的学习效率、收敛稳定性与模型可解释性。

本发明授权一种低空无人机三维路径规划方法在权利要求书中公布了：1.一种低空无人机三维路径规划方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、获取无人机飞行环境的原始观测数据，构建包含障碍物分布、目标点位置以及无人机自身位置信息的三维状态特征层； S2、基于当前时刻的所述三维状态特征层，利用深度Q网络模块计算当前状态下各可行动作的第一动作价值函数； S3、基于当前时刻的所述原始观测数据，利用前瞻规划模块模拟执行当前状态下各可行动作所引发的未来多步轨迹，并基于预定的评价准则对每条未来轨迹进行评估，生成各可行动作的轨迹评价函数；所述前瞻规划模块的工作机制具体包括：定义一个单步评价函数，用于评估从任一状态执行任一动作后所到达的后续状态的优劣；针对当前状态的每一个可行动作，以执行该动作后到达的状态为起点，基于一个由所述单步评价函数导出的随机选择策略，进行固定步数的前瞻性轨迹推演；所述随机选择策略为：在每个推演状态，将所有可行动作的单步评价值进行归一化，作为选择各动作的概率；对于每一条生成的前瞻性轨迹，将轨迹中每一步执行动作对应的所述单步评价值，按预定的折扣系数进行累加，得到该条轨迹的轨迹评价值；针对当前状态的每一个可行动作，重复执行以上过程以生成多条独立的前瞻性轨迹，并计算轨迹评价函数； S4、对所述第一动作价值函数和所述轨迹评价函数分别进行归一化处理后进行加权融合，得到各可行动作的综合决策函数，并基于该综合决策函数选择当前时刻待执行的动作； S5、执行所选动作，使无人机转移至下一状态并获得即时奖励，基于所述即时奖励和下一状态更新所述深度Q网络的参数，并重复执行步骤S1至S5，直至无人机到达目标点。

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