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龍圖騰網(wǎng)恭喜南京航空航天大學申請的專利一種基于自適應動態(tài)規(guī)劃的無人機三維動態(tài)路徑規(guī)劃方法獲國家發(fā)明授權專利權，本發(fā)明授權專利權由國家知識產(chǎn)權局授予，授權公告號為：CN115328190B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權局官網(wǎng)在2025-05-06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：202210789966.2，技術領域涉及：G05D1/46；該發(fā)明授權一種基于自適應動態(tài)規(guī)劃的無人機三維動態(tài)路徑規(guī)劃方法是由鄧宏昌;朱靜設計研發(fā)完成，并于2022-07-05向國家知識產(chǎn)權局提交的專利申請。

本一種基于自適應動態(tài)規(guī)劃的無人機三維動態(tài)路徑規(guī)劃方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種基于自適應動態(tài)規(guī)劃的無人機三維動態(tài)路徑規(guī)劃方法，首先建立無人機位置外環(huán)的數(shù)學模型，并對無人機位置外環(huán)模型進行線性化處理；針對突發(fā)障礙物進行規(guī)則化處理；接著基于線性化處理后的模型，設計自適應動態(tài)規(guī)劃方法；所述自適應動態(tài)規(guī)劃方法包括設計效用函數(shù)、代價函數(shù)、執(zhí)行網(wǎng)絡和評價網(wǎng)絡；最后基于MATLABSIMULINK仿真平臺進行測試，得到多無人機在三維空間中的規(guī)劃路徑以及控制輸入；本發(fā)明提供的無人機三維動態(tài)路徑規(guī)劃方法解決了無人機飛往指定位置的路徑規(guī)劃問題，并且可以有效解決無人機在飛行過程中檢測到未知障礙物時的避障問題。

本發(fā)明授權一種基于自適應動態(tài)規(guī)劃的無人機三維動態(tài)路徑規(guī)劃方法在權利要求書中公布了：1.一種基于自適應動態(tài)規(guī)劃的無人機三維動態(tài)路徑規(guī)劃方法，其特征在于，包括以下步驟：步驟S1、建立無人機位置外環(huán)的數(shù)學模型，并對無人機位置外環(huán)模型進行線性化處理；針對無人機檢測到的形狀無規(guī)則的障礙物進行規(guī)則化處理；步驟S2、基于線性化處理后的模型，設計自適應動態(tài)規(guī)劃方法；所述自適應動態(tài)規(guī)劃方法包括設計效用函數(shù)、代價函數(shù)、執(zhí)行網(wǎng)絡和評價網(wǎng)絡；步驟S3、基于步驟S2中設計的自適應動態(tài)規(guī)劃方法對無人機在三維空間中的路徑進行規(guī)劃，獲取規(guī)劃方案并進行測試；所述步驟S1中無人機位置外環(huán)的數(shù)學模型建立如下： 其中xi、yi和zi依次表示第i個無人機在慣性坐標系下的位置，Vi、γi和χi依次表示第i個無人機的速度、爬升角和航向角；對姿態(tài)角不作要求，將γi和χi看作常量，則無人機位置只與速度相關；對無人機位置外環(huán)進行線性化處理如下： 其中Pixi，yi，zi為第i個無人機的位置坐標，Vivix，viy，viz代表第i個無人機的速度，uiuix，uiy，uiz代表第i個無人機在慣性坐標系中的加速度；所述步驟S2中設計效用函數(shù)如下：Uxt，ut＝Uobjk+Uobsk+Uijk+u′kuk其中，Uobjk和Uobsk依次表示無人機與目標點、無人機與障礙物之間的效用函數(shù)，Uijk為無人機之間的避碰效用函數(shù)，uk為控制輸入；反映無人機與目標點的相對距離的目標效用函數(shù)Uobjk表達式具體如下： 其中，xi，yi，zi表示無人機i的當前位置，xobj，yobj，zobj表示當前目標點的位置，ξ1為目標效用系數(shù)；反映無人機與障礙物之間的相對距離的目標效用函數(shù)Uobsk表達式具體如下： 其中，和分別表示多無人機的幾何中心與障礙物中心的距離和無人機i與幾何中心的距離；Rthreat為規(guī)則化后的障礙物的威脅半徑；xobs，yobs，zobs和xvir，yvir，zvir分別代表障礙物球體的球心位置和多無人機隊形的幾何中心位置；ξ2為避障效用系數(shù)；對環(huán)境中的未知障礙物進行檢測，獲取障礙物上距離無人機最近的一點的位置；設置機載傳感器的最大檢測距離Lmax；則當時，ξ1＝0且ξ2＝1；當時，ξ1＝1且ξ2＝0；反映無人機之間的相對距離的避碰效用函數(shù)Uijk表達式具體如下： Uijk＝ξ3dij-dmin其中，dmin為無人機之間的允許最小距離，ξ3為避碰效用系數(shù)；當dijdmin時，ξ3＝1，否則ξ3＝0；所述步驟S2中設計代價函數(shù)具體如下： 其中γ為折扣因子；所述步驟S2中執(zhí)行網(wǎng)絡和評價網(wǎng)絡均采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡實現(xiàn)；執(zhí)行網(wǎng)絡和評價網(wǎng)絡的輸出分別如下所示：uk＝Ahoutk·Wa2k 其中，uk代表執(zhí)行網(wǎng)絡的輸出，代表評價網(wǎng)絡所得到的估計代價函數(shù)；Ahoutk和Choutk分別為執(zhí)行網(wǎng)絡和評價網(wǎng)絡的隱藏層的輸出；Wa2k和Wc2分別為執(zhí)行網(wǎng)絡和評價網(wǎng)絡的隱藏層與輸出層之間的權值矩陣；所述執(zhí)行網(wǎng)絡采用3層BP神經(jīng)網(wǎng)絡，其中輸入神經(jīng)元個數(shù)與系統(tǒng)狀態(tài)個數(shù)相同，輸出神經(jīng)元個數(shù)與系統(tǒng)控制輸入個數(shù)相同；所述執(zhí)行網(wǎng)絡還包括若干個隱藏層神經(jīng)元；執(zhí)行網(wǎng)絡的輸入表示如下：Inak＝xk隱藏層的輸入和輸出由下式進行計算：Ahink＝Inak·Wa1k 執(zhí)行網(wǎng)絡的輸出表示如下：uk＝Ahoutk·Wa2k其中Wa1和Wa2分別為輸入層與隱藏層之間的權值和隱藏層與輸出層之間的權值；執(zhí)行網(wǎng)絡誤差定義如下： 其中Uc為期望效用函數(shù)；令Uc＝0，采用梯度下降法對執(zhí)行網(wǎng)絡進行訓練，并利用下式進行網(wǎng)絡權值更新：wak+1＝wak+Δwak 評價網(wǎng)絡同樣采用3層BP網(wǎng)絡，其中輸入神經(jīng)元個數(shù)為系統(tǒng)狀態(tài)和控制輸入的個數(shù)，輸出神經(jīng)元個數(shù)為一個，隱藏層神經(jīng)元個數(shù)若干個；評價網(wǎng)絡在k時刻的輸入表示如下：Inck＝[xk，uk]隱含層的輸入Chink和輸出Choutk分別通過下式計算得出：Chink＝Inck·Wc1k 評價網(wǎng)絡的輸出表示如下： 其中，Wc1和Wc2分別為輸入層與隱藏層之間的權值和隱藏層與輸出層之間的權值；采用梯度下降法對神經(jīng)網(wǎng)絡進行訓練并定義評價網(wǎng)絡誤差如下： 利用下式進行權值更新：wck+1＝wck+Δwck

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢嗳?a target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow" >南京航空航天大學，其通訊地址為：210016 江蘇省南京市秦淮區(qū)御道街29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)”。