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龍圖騰網(wǎng)恭喜南京信息工程大學(xué)申請的專利一種面向多目標(biāo)的無人機(jī)動(dòng)態(tài)分配和同步圍捕方法獲國家發(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：CN119806207B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-06-03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：202510295862.X，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G05D1/695；該發(fā)明授權(quán)一種面向多目標(biāo)的無人機(jī)動(dòng)態(tài)分配和同步圍捕方法是由劉佳;劉云平;陳鑫;侍經(jīng)緯;顧潤;卓若水;曾凡響;臧強(qiáng);龔毅光;賈偉力;徐梁;姜俊;張婷婷設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-03-13向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種面向多目標(biāo)的無人機(jī)動(dòng)態(tài)分配和同步圍捕方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種面向多目標(biāo)的無人機(jī)動(dòng)態(tài)分配和同步圍捕方法，基于AP98風(fēng)致漂移模型，結(jié)合目標(biāo)自身動(dòng)力，進(jìn)行無人機(jī)圍捕中目標(biāo)位置的預(yù)測，再通過改進(jìn)算法實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)目標(biāo)分割與合理資源分配，還通過沖突解決機(jī)制及任務(wù)分配優(yōu)化環(huán)節(jié)，能實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)調(diào)整任務(wù)，有效應(yīng)對復(fù)雜多變狀況，大幅增強(qiáng)了任務(wù)分配的靈活性與有效性。針對多目標(biāo)同步圍捕問題，本發(fā)明采用改進(jìn)的自主無人機(jī)群制導(dǎo)的兩階段算法，在第一階段，使用一致性算法來就第二階段制導(dǎo)的初始條件達(dá)成一致；在第二階段，應(yīng)用一種改進(jìn)的比例制導(dǎo)算法動(dòng)態(tài)調(diào)整加速度方向，確保無人機(jī)以最優(yōu)路徑接近目標(biāo)，完成圍捕任務(wù)。

本發(fā)明授權(quán)一種面向多目標(biāo)的無人機(jī)動(dòng)態(tài)分配和同步圍捕方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種面向多目標(biāo)的無人機(jī)動(dòng)態(tài)分配和同步圍捕方法，其特征在于，包括以下步驟：（1）基于無人機(jī)圍捕目標(biāo)，構(gòu)建多無人機(jī)運(yùn)動(dòng)學(xué)模型；（2）基于風(fēng)致漂移模型AP98和目標(biāo)的自身動(dòng)力速度分量，確定目標(biāo)速度，并更新目標(biāo)位置；（3）根據(jù)無人機(jī)位置和目標(biāo)位置，采用K-means聚類算法，以目標(biāo)位置作為初始簇中心，進(jìn)行任務(wù)分配；（4）采用PI性能影響算法確定圍捕任務(wù)的RPI移除性能影響矩陣和IPI納入性能影響矩陣，得到無人機(jī)任務(wù)分配矩陣；（5）進(jìn)行沖突檢測，若存在沖突，進(jìn)行任務(wù)分配調(diào)整，解決沖突后，更新無人機(jī)任務(wù)分配矩陣、RPI移除性能影響矩陣和IPI納入性能影響矩陣，進(jìn)入步驟（6）；（6）考慮任務(wù)完成時(shí)間、任務(wù)執(zhí)行成本和任務(wù)完成收益構(gòu)建目標(biāo)函數(shù)，確定約束條件，進(jìn)行任務(wù)分配優(yōu)化；（7）根據(jù)多無人機(jī)運(yùn)動(dòng)學(xué)模型構(gòu)建多目標(biāo)信息矩陣，多目標(biāo)信息矩陣包括無人機(jī)相對于目標(biāo)的狀態(tài)信息矩陣和狀態(tài)信息導(dǎo)數(shù)矩陣，針對每個(gè)目標(biāo)引入輔助變量進(jìn)行多目標(biāo)參數(shù)協(xié)調(diào)，根據(jù)輔助變量的導(dǎo)數(shù)確定虛擬控制變量，得到無人機(jī)實(shí)際控制信號；（8）采用比例制導(dǎo)方法，動(dòng)態(tài)調(diào)整無人機(jī)加速度方向，優(yōu)化無人機(jī)路徑，執(zhí)行圍捕任務(wù)；（9）判斷圍捕效果，若目標(biāo)逃脫或無人機(jī)與目標(biāo)距離持續(xù)增大，將對應(yīng)任務(wù)標(biāo)記為未分配任務(wù)，返回步驟（4）重新進(jìn)行無人機(jī)任務(wù)分配；步驟（7）中，針對每個(gè)目標(biāo)引入輔助變量進(jìn)行多目標(biāo)參數(shù)協(xié)調(diào)，輔助變量和如下： ； ； ；其中，為無人機(jī)i到目標(biāo)j的距離，V為無人機(jī)速度矢量的歐幾里德范數(shù)，為無人機(jī)的速度矢量與瞄準(zhǔn)線LOS之間的夾角，為無人機(jī)速度矢量在垂直平面上與瞄準(zhǔn)線的偏差角，為無人機(jī)速度矢量在水平平面上與瞄準(zhǔn)線的偏差角；虛擬控制變量為 ； ； ；無人機(jī)實(shí)際控制信號為 ； ；其中，和分別表示水平方向和垂直方向的控制信號，和為輔助變量的一階導(dǎo)數(shù)；步驟（8）中，比例制導(dǎo)方法包括第一制導(dǎo)階段和第二制導(dǎo)階段，第一制導(dǎo)階段，采用一致性算法對輔助變量和進(jìn)行參數(shù)預(yù)處理，使得無人機(jī)的距離參數(shù)和角速度參數(shù)趨于一致；第二制導(dǎo)階段，通過引入角度位置對加速度進(jìn)行修正，動(dòng)態(tài)調(diào)整無人機(jī)加速度方向，無人機(jī)加速度方向如下： ； ；其中，為針對目標(biāo)j的導(dǎo)航常數(shù)，和分別表示水平和垂直方向上視線旋轉(zhuǎn)速度分量。

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