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龙图腾网获悉武汉大学申请的专利空地自主协同巡检方法与装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119781486B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-27发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510284664.3，技术领域涉及：G05D1/43；该发明授权空地自主协同巡检方法与装置是由杨必胜;陈驰设计研发完成，并于2025-03-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本空地自主协同巡检方法与装置在说明书摘要公布了：本发明涉及一种空地自主协同巡检方法与装置，根据空地协同设备获取的激光雷达及可见光影像数据，动态生成巡检环境地图，并据环境的几何及语义信息实时自主决策巡检行为，生成并执行巡检路径，从而实现空地自主协同自主巡检。本发明结合空地设备的感知及行为能力，通过动态建图与自主决策，实现对巡检区域完全自主的空地协同巡检。同时能够根据多模态感知数据，重点提取并巡视巡检目标设施关键点，提升巡检系统的针对性及效率。该发明应用于重大基础设施巡检、电力巡检等领域，通过自主的感知、决策和协同，显著提高无人巡检的自主性和准确性。

本发明授权空地自主协同巡检方法与装置在权利要求书中公布了：1.一种空地自主协同巡检方法，其特征在于，包括以下步骤： 利用巡检区域空地设备数据生成三维体素地图； 生成候选目标集，包括从三维体素地图中识别的巡检设施关键点以及由地图边界提取的采样视点； 定义增益函数，通过评估候选目标集中各目标的增益，为空地集群中的每台设备实时分配最有价值的巡检目标，动态生成巡检路径，所述增益函数包括： 几何增益计算，包括计算前沿簇的体积以及前往前沿簇最优视点的路径长度，所述前沿簇由对边界体素的搜索和聚类生成； 语义增益计算，为语义信息丰富的点位附加增益，包括结构关键点、电力设施绝缘子； 多机协同增益定义如下： 其中，ξc表示视点集合，表示所有机器人的当前目标点集合，Ua和Ur分别为吸引势场和排斥势场，xi表示机器人i当前位置，表示其目标点，表示空地集群中除i之外的机器人目标点，表示对应的位置集合，ka和κr表示相应项的正常数权值，通过此项，能够引导机器人远离其它机器人的位置和目标点，并倾向于前往分配给自身的目标点； 增益函数计算过程如下： GC,Si＝ωareaGareaξC,best-ωdisJdispi,ξC,best-ωotherJotherS +ωsemanticGsemanticξC,best C表示前沿簇集合，pi表示当前位置，Si表示机器人的状态，S表示所有机器人的状态集，ξC,best表示视点，Garea为视点的信息增益，Jdis为路径长度；在多机协同增益中，Jother捕获其他机器人的影响，在语义增益中，Gsemantic评估目标点的巡检语义价值，结构关键点和电力设施绝缘子的得分更高；ωarea，ωdis，ωother，ωsemantic是对应的正常数权值； 地形分析，计算最大化到达巡检目标的概率，动态决策当前的行动策略，生成运动轨迹，控制机器人前往目标点。

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