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龍圖騰網獲悉中國民用航空飛行學院申請的專利一種用于復雜城市環(huán)境的無人機路徑規(guī)劃方法及其系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權專利權，本發(fā)明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120428746B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-29發(fā)布的發(fā)明授權授權公告中獲悉：該發(fā)明授權的專利申請?zhí)?專利號為：202510934359.4，技術領域涉及：G05D1/46；該發(fā)明授權一種用于復雜城市環(huán)境的無人機路徑規(guī)劃方法及其系統(tǒng)是由程擎;張正源設計研發(fā)完成，并于2025-07-08向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種用于復雜城市環(huán)境的無人機路徑規(guī)劃方法及其系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種用于復雜城市環(huán)境的無人機路徑規(guī)劃方法及其系統(tǒng)，其涉及無人機路徑規(guī)劃技術領域。本方法深度融合多個算法，其組合方式和各階段之間的信息傳遞與優(yōu)化成果繼承機制，有利于無人機的路徑規(guī)劃；設計具有時變周期的自適應學習因子，顯著提升了PSO的全局探索和局部開發(fā)平衡能力，增強種群多樣性和全局搜索能力；通過PSO的快速全局引導、SSA的種群動態(tài)增強、GA的解空間深度優(yōu)化以及LS的最終精度提升，可快速且高效地對無人機進行規(guī)劃路徑。

本發(fā)明授權一種用于復雜城市環(huán)境的無人機路徑規(guī)劃方法及其系統(tǒng)在權利要求書中公布了：1.一種用于復雜城市環(huán)境的無人機路徑規(guī)劃方法，其特征在于，包括： 獲取某城市中待規(guī)劃場景的障礙物三維建模數(shù)據(jù)和路徑節(jié)點信息，構建對應的障礙物三維模型； 確定無人機的目標信息，設置無人機的規(guī)劃參數(shù)，基于障礙物三維模型，構建綜合避障成本函數(shù)； 基于綜合避障成本函數(shù)和各無人機的目標信息，利用無人機路徑融合規(guī)劃算法在障礙物三維模型中對各無人機進行路徑規(guī)劃，得到各路徑規(guī)劃結果； 構建綜合避障成本函數(shù)，具體包括： 確定各無人機的目標信息，并設置無人機的規(guī)劃參數(shù)； 實時獲取各無人機的實時坐標和實時運行角度； 基于路徑節(jié)點信息，計算兩個相鄰且連續(xù)的路徑節(jié)點的距離成本，構建距離成本函數(shù)； 基于路徑節(jié)點信息和無人機安全緩存半徑，計算各路徑節(jié)點與不同障礙物的中心的直線距離，構建避障成本函數(shù)；避障成本函數(shù)對應的公式為： ； 其中，表示求和函數(shù)，表示路徑節(jié)點總數(shù)，表示障礙物數(shù)量，表示兩兩路徑節(jié)點之間構成的路徑線段數(shù)量，表示第個障礙物的半徑，表示第個路徑線段距第個障礙物的中心的直線距離，、分別表示無人機機身半徑和無人機安全緩存半徑； 基于無人機的最高約束高度和最低約束高度，構建高程約束成本函數(shù)； 基于各無人機的實時坐標、實際運行角度以及規(guī)劃參數(shù)，計算各無人機的爬升角和轉彎角度，構建機動約束成本函數(shù)；機動約束成本函數(shù)對應的公式為： ； ； ； 其中，、分別表示第個無人機的爬升角、轉彎角度，表示方位角計算函數(shù)，表示允許無人機的轉彎角度閾值，表示最大值函數(shù)，、分別表示第個無人機在第個障礙物、第個障礙物處的爬升角，表示允許無人機的爬升角變化量閾值，表示第個無人機在第個障礙物處的轉彎角度，、分別表示第個路徑點、第個路徑點的x軸坐標，、分別表示第個路徑點、第個路徑點的y軸坐標，、分別表示第個路徑點、第個路徑點的z軸坐標，表示絕對值函數(shù)； 設置綜合成本系數(shù)，對距離成本函數(shù)、避障成本函數(shù)、高程約束成本函數(shù)和機動約束成本函數(shù)進行加權求和，構建綜合避障成本函數(shù)； 任意一個無人機的路徑規(guī)劃結果的獲取過程包括： 設置邊界空間和最大迭代次數(shù)；基于路徑節(jié)點信息，初始化粒子群，得到各粒子的初始粒子位置和初始粒子速度； 計算當前迭代的自適應動態(tài)慣性權重、自適應學習因子，利用粒子群優(yōu)化算法對粒子群進行初步優(yōu)化，得到對應的初步優(yōu)化粒子群； 利用麻雀搜索算法對初步優(yōu)化粒子群進行二次優(yōu)化，得到二次優(yōu)化粒子群； 利用遺傳算法對二次優(yōu)化粒子群進行優(yōu)化，得到三次優(yōu)化粒子群； 利用局部搜索算法對三次優(yōu)化粒子群進行優(yōu)化，得到最終優(yōu)化后的粒子群； 基于最終優(yōu)化后的粒子群，確定最優(yōu)解，將最優(yōu)解作為路徑規(guī)劃結果。

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