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龍圖騰網(wǎng)恭喜河南科技大學(xué)申請的專利一種帶有智能決策的多目的地?zé)o人機實時航跡規(guī)劃方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN114779820B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-04-15發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202210575247.0，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G05D1/46；該發(fā)明授權(quán)一種帶有智能決策的多目的地?zé)o人機實時航跡規(guī)劃方法是由馬建偉;馬曉毓;臧紹飛;李興海;呂進鋒;馬超設(shè)計研發(fā)完成，并于2022-05-25向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種帶有智能決策的多目的地?zé)o人機實時航跡規(guī)劃方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及一種帶有智能決策的多目的地?zé)o人機實時航跡規(guī)劃方法，本發(fā)明有效解決了現(xiàn)有決策方法無法實現(xiàn)最優(yōu)條件下的航跡規(guī)劃的問題；解決的技術(shù)方案包括：初始化無人機、目的地及環(huán)境信息；其次，利用蟻群算法，建立以最小損耗為目標(biāo)函數(shù)的多目的地決策模型，有效的實現(xiàn)無人機的自主決策；然后，使用基于擴充解的滾動時域法，實現(xiàn)在復(fù)雜環(huán)境下的分步、實時航跡規(guī)劃；最后，采取邊走邊決策的策略完成飛行任務(wù)；本方案在基于擴充解的滾動時域法（RHC_eS）中加入智能決策機制，實現(xiàn)了無人機的自主決策與實時航跡的規(guī)劃，從而具備實時規(guī)劃能力、更快的反應(yīng)速度、更好的路徑信息反饋能力，優(yōu)于其他決策與航跡規(guī)劃方法。

本發(fā)明授權(quán)一種帶有智能決策的多目的地?zé)o人機實時航跡規(guī)劃方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種帶有智能決策的多目的地?zé)o人機實時航跡規(guī)劃方法，其特征在于，包括以下步驟：S1：初始化無人機、目的地及環(huán)境信息；S2：構(gòu)造多目的地智能決策機制；所述S2中多目的地智能決策機制構(gòu)造過程如下：S2-1：對蟻群算法涉及到的信息素、蟻群數(shù)量等參數(shù)初始化；S2-2：設(shè)定螞蟻從固定起始地出發(fā)；S2-3：計算目的地間的轉(zhuǎn)移概率公式如下： 其中，α為信息素因子的重要程度，γ是啟發(fā)式因子的重要程度，τijt表示目的地i和j在第t時刻的信息素濃度，ηij為啟發(fā)式函數(shù)，Jci為螞蟻c下一步允許選擇的城市集合，啟發(fā)式函數(shù)公式如下： 式中，dij表示目的地i和j之間的距離，環(huán)境中信息素更新公式如下： 其中，ρ為信息素揮發(fā)因子，表示螞蟻c在目的地i和j之間留下的信息素濃度，計算公式如下： 其中，Q表示常系數(shù)，Mc表示，螞蟻c在走完所有目的地后的總損耗；S2-4：使用輪盤賭法選擇下一個目的地；S2-5：當(dāng)螞蟻走完所有目的地時，創(chuàng)建目標(biāo)函數(shù)并計算最小損耗，多目的地預(yù)測損耗目標(biāo)函數(shù)如下： 其中，目的地總個數(shù)為n，Si為目的地i的戰(zhàn)略重要程度，它采用層次分析法中的九分制，由專家打分得出，mi為目的地i的損耗量，它的計算公式如下： 式中，qi表示目的地i的剩余物資量，它的計算公式如下： 式中，Gi和分別表示目的地i的物資量和物資平均消耗速度，為無人機從起始位置飛行到目的地i所需的預(yù)計總時長，物資平均損耗速度公式如下： 其中，Vg_imin和Vg_imax分別表示目的地i物資消耗的最小和最大速度；為了計算無人機到達各目的地的預(yù)計時間，建立物資運送時間矩陣A2，公式如下所示： 式中Vmax和Vmin分別為無人機的最大和最小速度，A1表示最短航跡矩陣，為了減少計算量，保證實時性要求，兩個目的地之間的距離使用歐式距離，公式如下所示： 其中，n為不包括起始地的目的地個數(shù)，Li,j表示從目的地i到目的地j的歐式距離，且當(dāng)i＝j(luò)時，Li,j＝0，由于采用歐式距離，兩目的地之間的來回距離是一樣的，即最短航跡矩陣為對稱矩陣，根據(jù)最短航跡矩陣建立物資運送時間矩陣A2展開如下： 其中，t表示無人機從目的地i到目的地j的平均飛行時間，物資運送時間矩陣也為對稱矩陣；S2-6：記錄最小損耗對應(yīng)的目的地序列并更新信息素；S2-7：重復(fù)S2-2—S2-6直到達到迭代次數(shù)，輸出最小損耗及對應(yīng)的目的地序列；S3：選擇最優(yōu)目的地；S4：使用基于擴充解的滾動時域法RHC_eS進行航跡規(guī)劃；S5：更新無人機、目的地及環(huán)境信息；S6：采取邊走邊決策策略，循環(huán)執(zhí)行步驟二到步驟五，直到到達最后一個目的地。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人河南科技大學(xué)，其通訊地址為：471000 河南省洛陽市洛龍區(qū)開元大道263號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。