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龙图腾网获悉国网山东省电力公司物资公司申请的专利一种无人机安全调度优化算法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：CN119396190B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-01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：202411978527.1，技术领域涉及：G05D1/46；该发明授权一种无人机安全调度优化算法是由李涛;杜国政;张正利;周华;曹刚;吴金刚;李锦飞;徐新源;李江华;李海波;李鹏飞;张宇阳;杨青山;霍艳霞;汪耀海设计研发完成，并于2024-12-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种无人机安全调度优化算法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种无人机安全调度优化算法，本发明涉及仓储调度技术领域，基于仓库中货架、机械设备的位置、形状和大小信息，对仓储环境进行建模，建立初步的环境模型；利用无人机搭载的激光雷达，对环境进行扫描，获取仓库中的环境数据，并结合初步的环境模型，实时更新环境模型。该无人机安全调度优化算法，通过集成路径规划技术，显著提升飞行路径的精确性与效率，结合仓储区域的地形地貌和障碍物分布的实际条件，为无人机定制最优飞行路径，减少了飞行过程中的冗余与浪费，同时，还能根据实时环境变化动态调整路径，有效应对突发情况，从而进一步提高飞行效率与安全性。

本发明授权一种无人机安全调度优化算法在权利要求书中公布了：1.一种无人机安全调度优化算法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一、基于仓库中货架、机械设备的位置、形状和大小信息，对仓储环境进行建模，建立初步的环境模型； 步骤二、利用无人机搭载的激光雷达，对环境进行扫描，获取仓库中的环境数据，并结合初步的环境模型，实时更新环境模型，其中，仓库中的环境数据包括移动的货架或人员； 步骤三、根据实时更新的环境模型和障碍物信息，配合GPS、IMU的定位导航技术，实时获取无人机的位置、速度和姿态信息，使用路径规划算法为无人机制定飞行路径； 步骤四、通过激光雷达的雷达波束扫描和反射，获取障碍物的距离、速度和方向信息，结合预设的安全距离阈值和雷达数据调整无人机的飞行速度和方向； 步骤五、根据路径规划的结果，对无人机进行导航和控制，并实时监控无人机的飞行状态和环境变化，动态调整无人机的飞行计划和避障策略； 所述步骤一中，初步的环境模型的建立过程包括： 收集仓库中所有固定和移动障碍物的详细信息，包括货架、机械设备、人员通道的位置、形状和大小，实地测量并查阅仓库布局图，获取货架、机械设备的位置信息，并记录货架、机械设备的形状、大小以及货架、机械设备之间的相对位置关系； 将仓库环境划分为不同的区域，分别为存储区、作业区以及人员通道，并将人员通道设置为禁飞区域； 对收集的数据进行预处理，且对于每个障碍物，根据预处理后的数据，在建模工具中创建货架、机械设备、人员通道的仓库元素三维模型； 对仓库空间进行网格划分，并标记每个网格空间中的货架、机械设备以及其他障碍物，进而设定每个网格空间的高度限制、障碍物类型和安全距离参数； 将构建的所有三维模型和网格单元整合到统一模型中，获取初步的环境模型； 所述步骤二中，实时更新环境模型的过程包括： 在电脑端使用无人机航线规划软件，根据仓库的布局图和实际环境，规划无人机的飞行航线，无人机按照规划的航线起飞，并在飞行过程中使用激光雷达对仓库环境进行扫描，激光雷达通过发射激光束并接收反射回来的信号，测量距离并获取仓库环境的三维信息； 将仓库环境的扫描数据实时传输至电脑端进行存储和处理，并使用Shuttle和gAirHawk软件对原始数据进行解算； 在Shuttle软件中，进行数据分拣和POS解算步骤，得到POS结果文件，POS结果文件包含无人机的位置、姿态信息，并在gAirHawk软件中，导入POS结果文件、Lidar原始数据文件和照片文件，进行坐标系统设置、航线划分和点云计算步骤，得到三维激光点云数据，进而分析三维激光点云数据的点云体积、切片面积和点云的高度范围； 将解算得到的三维激光点云数据与初步的环境模型进行比对和融合，并根据点云数据中移动货架或人员的位置和形状信息，对初步的环境模型进行实时更新，获取更新后的环境模型； 所述点云体积采用切片法计算，其计算表达式为： 其中，V是点云体积，Ai是第i个切片的切片面积，N是切片的数量，h是切片间距； 所述切片面积的计算表达式为： 其中，Ai是第i个切片的切片面积，m是边界点的数量，xj，yj是切片i的边界点； 所述点云的高度范围的计算表达式为： H＝zmax-zmin； 其中，H是点云的高度范围，zmax是点云中点的最大高度，zmin是点云中点的最小高度； 所述步骤三中，制定无人机飞行路径的过程包括： 利用GPS技术获取无人机的位置信息，并使用IMU测量无人机的角速度和加速度，结合初始姿态信息，推算出无人机的实时姿态和速度信息，其中，GPS提供无人机的经度、纬度和高度位置数据； 根据实时更新的环境模型和障碍物信息，以及无人机的当前位置、速度和姿态信息，选择Dijkstra算法进行路径规划； 在路径规划算法中，输入无人机的当前位置坐标、目标位置坐标以及实时更新的环境模型和障碍物信息，并分析当前位置的转向角度和基准距离，计算出避开障碍物、符合飞行安全要求的最优路径，其中，飞行路径包括起点、终点、中间节点、飞行高度和速度参数； 将飞行路径转化为无人机的控制指令，通过无人机的控制系统执行飞行任务，在飞行过程中，无人机通过PID控制的闭环控制算法实时调整飞行姿态和速度； 所述最优路径的代价函数表达式为： fn＝gn+hn； 其中，fn是最优路径的代价函数，gn是从起点到当前位置坐标的实际代价，hn是从当前位置坐标到目标位置坐标的启发式估计代价，xn，yn，zn是当前位置坐标，xg，yg，zg是目标位置坐标，θn是当前位置坐标的转向角度，λ是电量消耗的代价权重系数，α是转向角度的代价权重系数，d0是基准距离； 所述步骤四中，无人机飞行速度和方向的调整过程包括： 无人机飞行过程中，激光雷达通过其内部的激光二极管向目标区域发射激光束，利用相控阵技术，通过调整激光束的相位差，实现光束的快速扫描，覆盖目标区域，使激光雷达获取目标区域的三维信息； 激光雷达的接收器接收反射回的激光信号，进而获取障碍物信息，并将其转换为电信号进行后续的信号放大、滤波和解调步骤，识别出障碍物的位置、形状和大小信息； 在识别出障碍物后，根据当前的环境信息和无人机的运动状态重新进行路径规划，找到从当前位置到目标位置的最优路径，同时避开所有已知的障碍物，并实时监测周围的障碍物信息，结合预设的安全距离阈值计算飞行路径的安全系数，以确定是否重新规划飞行路径； 预先设定预警阈值，将安全系数与预警阈值进行对比，根据对比结果，确定是否发出预警，提醒工作人员介入，进而调整无人机的路径规划； 根据路径规划的结果，对无人机进行导航和控制，以实现安全避障，包括调整无人机的飞行速度和方向。

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