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龙图腾网获悉福州大学申请的专利一种面向多无人机系统编队队形变换的能耗优化方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：CN116149363B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18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：202310074378.5，技术领域涉及：G05D1/695；该发明授权一种面向多无人机系统编队队形变换的能耗优化方法是由黄捷;李泽毅设计研发完成，并于2023-01-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向多无人机系统编队队形变换的能耗优化方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种面向多无人机系统编队队形变换的能耗优化方法，该方法首先采用改进的粒子群优化算法，通过设计无人机飞行距离以及爬升高度代价，设置合适的目标函数，在每次迭代中通过求解线性规划求出每个粒子当前位置的最优指派解，计算出粒子群在迭代过程中的适应度，最后通过粒子群适应度的对比得出该问题的优化解；在获得无人机集群队形切换最优方案后，针对无人机需要到达目标点以及避免碰撞的多任务冲突问题，引入基于零空间行为控制算法来对多任务冲突进行合理消解，保证各个无人机在驶向目标点时避免发生碰撞。该方法不仅可以优化多无人机系统编队队形变换的能耗，而且可以确保飞行过程中无人机能无碰的到达目标点，保证编队飞行的安全。

本发明授权一种面向多无人机系统编队队形变换的能耗优化方法在权利要求书中公布了：1.一种面向多无人机系统编队队形变换的能耗优化方法，其特征在于，该方法以多无人机系统为研究对象，针对无人机在编队切换过程中部分无人机分配的路径过长而耗电较快导致整个编队飞行时间缩短的问题，首先，采用改进的粒子群优化算法，通过设计无人机飞行距离以及爬升高度代价，设置合适的目标函数，在每次迭代中通过求解线性规划求出每个粒子当前位置的最优指派解，计算出粒子群在迭代过程中的适应度，最后通过粒子群适应度的对比得出该问题的优化解；在获得无人机集群队形切换最优方案后，为了确保各个无人机在无碰的情况下安全到达各自的目标点，针对无人机需要到达目标点以及避免碰撞的多任务冲突问题，引入基于零空间行为控制算法来对多任务冲突进行合理消解，保证各个无人机在驶向目标点时避免发生碰撞； 在获得无人机集群队形切换最优方案后，为了确保各个无人机在无碰的情况下安全到达各自的目标点，无人机在队形切换中分解成两种子任务：移动到目标点、避碰；针对无人机与无人机之间的碰撞将会导致多任务冲突问题，引入基于零空间行为控制算法来对多任务冲突进行合理消解，保证各个无人机在驶向目标点时避免发生碰撞； 在零空间行为控制中，各项基本任务分配不同的优先级，复合任务根据基本任务的优先级进行融合成为最终的任务输出；基本任务由任务函数ρ∈Ra定义，其中a是无人机任务空间的维数；任务函数ρ表示为： ρ＝gx6 其中，gx为关于x的函数；其对应任务函数ρ的偏导数为： 其中，Jx为任务的雅可比矩阵，v为无人机的速度向量；输出的期望速度Vd通过将局部线性映射转换成最小二乘公式来计算： 其中，ρd是参考位置，是雅可比矩阵的伪逆；参考速度的积分将导致智能体的参考位置的漂移，采用闭环逆运动学形式用于补偿漂移： 其中，Λ是常数增益的正定矩阵，是任务误差； 多个任务的复合任务速度通过以下公式计算： 其中为第1个任务的零空间；由此通过将低优先级任务投影到高优先级任务的零空间上，从而消除任务速度输出指令之间的冲突部分，得到全局任务的速度输出； 计算整个编队切换过程完成的时间为： 其中，dmax为无人机群中规划最远的飞行距离，vmax为无人机个体可容许最大飞行速度，通过式11计算出每架无人机的参考轨迹： 通过式12求出第i架无人机前往第j个目标点关于t的期望轨迹的表达式；将作为每架无人机前往目标点的任务函数，通过式9可知其任务输出表示为： 式13中为任务函数的导数为t时刻下移动任务的位置偏差； ρai为避碰任务函数，可表示为： ρia＝||pi-pj||14 式14表示第i架无人机与距离第i架无人机最近的第j架无人机的距离，该任务的输出可表示为： 式16中是期望避碰函数的导数，DS为避碰的安全距离； 假设通过无人机机身的传感器可实时检测离自身最近的无人机距离；当测量出的距离小于安全距离时避碰的任务优先级高于移动任务优先级，此时在执行避碰任务时部分执行移动任务： 否则仅执行移动任务： vir＝vim17。

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