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龍圖騰網(wǎng)恭喜河北科技大學(xué)申請的專利基于雙向APF-RRT*-CPO算法的三維航跡規(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：CN119555086B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-16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：202510108714.2，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G01C21/20；該發(fā)明授權(quán)基于雙向APF-RRT*-CPO算法的三維航跡規(guī)劃方法是由甄然;王新卓;武曉晶;孟凡華;郝雷雷;閻鑫英設(shè)計研發(fā)完成，并于2025-01-23向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本基于雙向APF-RRT*-CPO算法的三維航跡規(guī)劃方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及一種于雙向APF?RRT*?CPO算法的三維航跡規(guī)劃方法，其包括如下步驟：構(gòu)建三維地圖，創(chuàng)建兩棵隨機樹T1，T2；采用雙向搜索，在隨機樹T1，T2分別生成采樣點分別找到距離采樣點最近的節(jié)點并利用自適應(yīng)APF算法的勢場力引導(dǎo)生成新節(jié)點；重新布線，找到與其連接的最近的節(jié)點，將不發(fā)生碰撞的節(jié)點加入隨機樹；連接隨機樹所有節(jié)點生成初始航跡；以初始航跡的航跡點涉及臨時起點和終點，搜索節(jié)點間的最短距離，計算總代價函數(shù)，根據(jù)最小代價位置生成最優(yōu)航跡。本發(fā)明的方法搜索航跡時間短，收斂速度快，在復(fù)雜三維環(huán)境下大大加快了無人機航跡規(guī)劃的速度。

本發(fā)明授權(quán)基于雙向APF-RRT*-CPO算法的三維航跡規(guī)劃方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于雙向APF-RRT*-CPO算法的三維航跡規(guī)劃方法，其特征在于，其包括如下步驟：1構(gòu)建三維地圖，設(shè)置無人機的性能約束；創(chuàng)建兩棵隨機樹T1，T2；T1以qstart為根節(jié)點，T2以qgoal為根節(jié)點，并為根節(jié)點標記索引；2采用雙向搜索；隨機樹T1，T2分別生成采樣點qrand1、qrand2，再分別找到距離采樣點最近的qnear1、qnear2，自適應(yīng)APF生成新節(jié)點qnew1、qnew2；當節(jié)點qnear1處于無障礙區(qū)域時，采用目標點節(jié)點qgoal對節(jié)點qnear1產(chǎn)生的引力Fatt1qnear1引導(dǎo)樹T1的生長方向生成新節(jié)點qnew1；Fatt1qnear1＝kaρqnear1,qgoal其中，ka為尺度因子，ρqnear1,qgoal表示節(jié)點qnear1到目標點qgoal的歐式距離；當節(jié)點qnear1處于障礙區(qū)域時，用目標點qgoal、采樣點qrand1對節(jié)點qnear1產(chǎn)生的引力Fatt2qnear1以及障礙物中心點qobs對節(jié)點qnear1產(chǎn)生斥力Frepiqnear1的合力Fqnear1來引導(dǎo)樹T1的生長方向生成新節(jié)點qnew1； Fatt2qnear1＝kbρqnear1,qrand1 其中，kb為尺度因子，ρqnear1,qrand1表示節(jié)點qnear1到采樣點qrand1的歐式距離；ρqnear1,qobsi為節(jié)點qnear1到障礙物qobsi的歐式距離；krep為斥力尺度因子；ρ0為障礙物節(jié)點qobsi的影響半徑；是節(jié)點qnear1到障礙物qobsi方向矢量，i＝1,2,…,m，m為障礙物個數(shù)；當節(jié)點qnear2處于無障礙區(qū)域時，采用起點qstart對節(jié)點qnear2產(chǎn)生的引力Fatt1qnear2引導(dǎo)樹T2的生長方向生成新節(jié)點qnew2；Fatt1qnear2＝kaρqnear2,qstart其中，ρqnear2,qstart表示節(jié)點qnear2到起點qstart的歐式距離；當節(jié)點qnear2處于障礙區(qū)域時，用起點qstart、采樣點qrand2對節(jié)點qnear2產(chǎn)生的引力Fatt2qnear2以及障礙物中心點qobs對節(jié)點qnear2產(chǎn)生斥力Frepiqnear2的合力Fqnear2來引導(dǎo)樹T2的生長方向生成新節(jié)點qnew2； Fatt2qnear2＝kbρqnear2,qrand2 其中，ρqnear2,qrand2表示節(jié)點qnear2到采樣點qrand2的歐式距離；ρqnear2,qobsi為節(jié)點qnear1到障礙物qobsi的歐式距離；krep為斥力尺度因子；ρ0為障礙物節(jié)點qobsi的影響半徑；是節(jié)點qnear2到障礙物qobsi方向矢量；3以新節(jié)點qnew1、qnew2為中心，重新尋找距離新節(jié)點qnew1、qnew2相連接距離更小的節(jié)點，若存在該節(jié)點且與新節(jié)點qnew1、qnew2相連接之間不存在障礙，則將qnew1加入T1，將qnew2加入T2；否則，不改變原航跡，繼續(xù)向下執(zhí)行；4判斷T1，T2中是否存在直接相連的節(jié)點，若是則繼續(xù)步驟5，若否則重復(fù)步驟2；5將T1，T2中所有節(jié)點相連，得到初始航跡；6初始化CPO算法參數(shù)；7以初始航跡的航跡點設(shè)置臨時起點和終點，利用位置更新公式進行航跡點更新，找到兩個節(jié)點之間的最短距離；8計算總代價函數(shù)計算無人機航跡總成本，找到代價最小的航跡；9根據(jù)最小代價位置信息，連接生成最優(yōu)航跡。

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