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龍圖騰網(wǎng)恭喜中國人民解放軍空軍工程大學(xué)申請的專利一種基于仿生成長優(yōu)化過程的無人機路徑優(yōu)化方法獲國家發(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：CN119225404B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-09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：202411338741.0，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G05D1/46；該發(fā)明授權(quán)一種基于仿生成長優(yōu)化過程的無人機路徑優(yōu)化方法是由張啟瑞;趙曉林;趙搏欣;黃崧琳;楊履順設(shè)計研發(fā)完成，并于2024-09-25向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于仿生成長優(yōu)化過程的無人機路徑優(yōu)化方法在說明書摘要公布了：基于仿生成長優(yōu)化過程的無人機路徑優(yōu)化方法，步驟如下：無人機感知模型建立；無人機控制模型建立；基于仿生成長優(yōu)化過程的無人機路徑規(guī)劃。本發(fā)明融合了人工智能、機器學(xué)習(xí)、認知計算、模仿人類大腦的事件相關(guān)電位環(huán)路發(fā)育模式。建立感知模型，使無人機感知并識別周圍的障礙物信息；建立控制模型，允許無人機在二維平面上選擇八個基本飛行方向，形成避障策略；路徑規(guī)劃結(jié)合人工勢場法和仿生成長機制，使無人機在飛行過程中實時感知障礙并優(yōu)化導(dǎo)航路徑；隨著飛行經(jīng)驗積累，無人機知識庫不斷更新，形成更高效安全的路徑規(guī)劃。本發(fā)明顯著提高無人機在未知環(huán)境中的適應(yīng)性和決策能力，提升無人機在復(fù)雜環(huán)境中的自主避障能力和任務(wù)執(zhí)行效率。

本發(fā)明授權(quán)一種基于仿生成長優(yōu)化過程的無人機路徑優(yōu)化方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于仿生成長優(yōu)化過程的無人機路徑優(yōu)化方法，其特征在于，具體包括下列步驟：步驟一：無人機感知模型建立；無人機被假設(shè)為具有一定感知半徑，感知范圍為球形區(qū)域，無人機能夠在這個范圍內(nèi)識別所有障礙信息；任務(wù)初始階段無人機需要感知周圍的障礙信息以及自身狀態(tài)信息，無人機感知模型為：假設(shè)無人機的感知范圍是以自身為原點在立體坐標系下的球形區(qū)域，其中立體坐標系的x軸為地理坐標軸的朝北方向，y軸為地理坐標軸的朝東方向，z軸為朝上方向，定義無人機的感知半徑為dsafe，無人機當前在空間中的位置為[xuav,yuav,zuav]，無人機能夠感知到半徑區(qū)域dsafe內(nèi)的所有障礙信息[xo,yo,zo]為： 步驟二：無人機控制模型建立；假設(shè)無人機在空中飛行時只需考慮二維平面內(nèi)的障礙；無人機能夠選擇八個基本方向進行飛行動作，形成避障策略的安全路徑；假設(shè)無人機在空中飛行時，從無人機當前所處高度截取水平面，無人機僅需要避開二維平面中的所有障礙即能完成安全飛行；假設(shè)無人機為質(zhì)點控制模型，在每次飛行方向選擇時，無人機的飛行動作行為Act共有8個方向能夠進行選擇：Act＝{UL,U,UR,L,R,DL,D,DR}2其中：UL,U,UR,L,R,DL,D,DR分別為表示以當前無人機為原點在二維平面上的8個方向，即左上、上、右上、左、右、左下、下、右下；在無人機的飛行過程中，通過將這些基本飛行動作的序列組合起來，獲得一套避障策略的安全路徑；即，無人機防碰撞策略獲得的安全飛行路徑是無人機的飛行動作行為Act在時間軸上的序列A：A＝{Act1,Act2,...,Actn}3其中：Act1,Act2,...,Actn為在時間軸的1到n時刻上所采取的無人機飛行動作；在規(guī)劃好無人機的路徑之后，無人機需要按照既定軌跡進行飛行；步驟三：基于仿生成長優(yōu)化過程的無人機路徑規(guī)劃；具體如下：Step1：無人機路徑規(guī)劃；假設(shè)無人機在飛行過程中實時感知到周圍的障礙信息為靜態(tài)障礙的最近坐標點SO＝[xSO,ySO,zSO]與動態(tài)障礙的最近坐標點MO＝[xMO,yMO,zMO]，假設(shè)無人機執(zhí)行任務(wù)的目標坐標點為ptar＝[xp,yp,zp]，則定義人工勢場的目標吸引力Ua與障礙排斥力Ur分別為：Ua＝-ka·[xp-xuav2+yp-yuav2+zp-zuav2]4 其中：ka為目標吸引力的權(quán)值系數(shù)，kr1和kr2分別為靜態(tài)障礙SO與動態(tài)障礙MO排斥力權(quán)值系數(shù)，σr1和σr2分別為靜態(tài)障礙SO與動態(tài)障礙MO的排斥系數(shù)，exp為冪函數(shù)；設(shè)定||ptar-[xuav,yuav,zuav]||＝[xp-xuav2+yp-yuav2+zp-zuav2]，||MO-[xuav,yuav,zuav]||＝[xMO-xuav2+yMO-yuav2+zMO-zuav2]，||SO-[xuav,yuav,zuav]||＝[xSO-xuav2+ySO-yuav2+zSO-zuav2],由此計算出勢場的吸引力梯度▽Ua與排斥力梯度函數(shù)▽Ur分別為：▽Ua＝-2·ka·ptar-[xuav,yuav,zuav]6 其中：▽表示梯度符號；由此得到控制無人機的導(dǎo)航向量為勢場梯度的函數(shù)之和： 其中：i為無人機感知區(qū)域范圍內(nèi)的障礙個數(shù)，表示對無人機感知范圍內(nèi)所有排斥力梯度函數(shù)▽Ur進行疊加求和，為第i個障礙的排斥力梯度函數(shù)；在前面所計算的引力梯度函數(shù)與斥力梯度函數(shù)的基礎(chǔ)上，根據(jù)步驟一得出時間軸上的動作序列A，無人機根據(jù)動作序列A執(zhí)行飛行動作，則可以得出在障礙環(huán)境中的防碰撞策略L；STEP2：障礙模式與防碰撞策略映射匹配；無人機在構(gòu)建傳統(tǒng)防碰撞算法中的映射關(guān)系時，障礙模式與防碰撞策略之間存在一對一的映射關(guān)系；對于任何障礙模式MS＝[SO,MO]，都有一種獨特的防碰撞策略L；無人機初始在障礙環(huán)境中進行路徑規(guī)劃，由于對環(huán)境障礙信息的不熟悉，采用“發(fā)現(xiàn)障礙——算法計算——合理規(guī)避”的防碰撞路徑規(guī)劃算法，此時能夠根據(jù)路徑代價函數(shù)挑選最優(yōu)的路徑，無人機按照路徑進行飛行；當無人機在環(huán)境中不斷訓(xùn)練，得到多種障礙模式MS和防碰撞策略的映射關(guān)系知識積累后，采用“發(fā)現(xiàn)障礙——合理規(guī)避”的方法，直接快速得到安全路徑L，從而控制無人機的飛行，具體如下：在無人機的感知范圍內(nèi)，“發(fā)現(xiàn)障礙——合理規(guī)避”的方式是一個匹配選擇機制，根據(jù)威脅模式MS＝[SO,MO]，通過映射關(guān)系F，在之前所選擇的防碰撞策略L基礎(chǔ)之上，根據(jù)當前障礙模式MS所得出的較為優(yōu)化的路徑L'；L'＝FMS,L,KBMS,KBL,KBF,MS∈Ω,L∈Ω9其中：KBMS,KBL,KBF分別表示障礙模式知識庫、防碰撞策略知識庫，以及映射關(guān)系知識庫，為無人機在環(huán)境中不斷訓(xùn)練過程中所得到多種障礙模式、防碰撞策略以及兩者之間映射關(guān)系的逐漸積累記錄過程，Ω表示無人知范圍，F(xiàn)·表示映射關(guān)系；當知識庫豐富到一定程度，當前無人機有較大幾率能夠遇見與威脅模式知識庫中的威脅模式MS相同或者相似的威脅模式MS′，則能夠不通過長時間的算法計算，而是直接根據(jù)當前障礙模式MS所得出的較為優(yōu)化的路徑L'，即式9所示的“發(fā)現(xiàn)障礙——合理規(guī)避”的方法，直接通過映射生成防碰撞策略，即安全飛行的路徑；Step3:仿生成長優(yōu)化路徑認知發(fā)育；引入一個反饋機制，以逐步擴展無人機的知識庫，具體如下：式10所示為仿生成長優(yōu)化路徑發(fā)育的數(shù)學(xué)模型，無人機根據(jù)當前威脅模式MS，通過映射關(guān)系F，在之前所選擇的安全路徑L基礎(chǔ)上得到較為優(yōu)化的路徑L'，在此過程中，每次將新的威脅模式增量ΔKBnMS、路徑增量ΔKBnL、以及映射關(guān)系增量ΔKBnF分別增量式地添加到知識庫KBnMS,KBnL,KBnF中，從而擴充為更為豐富的知識庫KBn+1MS,KBn+1L,KBn+1F 其中：L'根據(jù)當前障礙模式MS所得出的較為優(yōu)化的路徑，KBnMS,KBnL,KBnF分別表示第n步的障礙模式知識庫、防碰撞策略知識庫，以及映射關(guān)系知識庫，ΔKBnMS,ΔKBnL,ΔKBnF分別表示當前的威脅模式增量、路徑增量以及映射關(guān)系增量；在增量的擴充之下，知識庫進行逐次更新進行豐富，得到KBn+1MS,KBn+1L,KBn+1F。

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