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龙图腾网获悉清华大学申请的专利基于时空认知机制的多目标智能规划方法及产品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：CN120069264B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202510551647.1，技术领域涉及：G06Q10/047；该发明授权基于时空认知机制的多目标智能规划方法及产品是由郭雨晨;戴琼海;张葆圣设计研发完成，并于2025-04-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于时空认知机制的多目标智能规划方法及产品在说明书摘要公布了：本发明提供了基于时空认知机制的多目标智能规划方法及产品，涉及智能规划技术领域。本发明中，在考虑时间权重和空间权重计算时空权重，以动态整合时间信息（任务点的时间窗口）与空间信息（任务点的空间位置），提升任务规划的全面性。采用本发明实施提供的技术方案，可以实现在复杂地形（如山地、城市或森林）中，规划无人机在给定的时间内高效访问多个任务点，同时兼顾能耗、路径长度和任务优先级，实现任务的全面覆盖与动态调整。采用本发明实施例提供的技术方案可以在资源受限和环境复杂的条件下显著提高目标跟踪的速度和成功率，为高速运动场景下的无人机目标智能跟踪提供了高效、精准的技术解决方案。

本发明授权基于时空认知机制的多目标智能规划方法及产品在权利要求书中公布了：1.基于时空认知机制的多目标智能规划方法，其特征在于，所述方法包括： 根据多个任务点各自的时间窗口，建模所述多个任务点各自的时间依赖函数随时间变化的特性，得到所述多个任务点各自的时间特性函数； 根据所述多个任务点各自的时间窗口和所述多个任务点各自的时间特性函数，确定所述多个任务点各自的时间权重； 根据所述多个任务点的空间位置，建模该任务点与其他任务点之间的吸引力关系，确定该任务点的分布强度函数，任务点之间的吸引力关系用于表征任务点之间的顺路程度，包括：将任务点的空间分布位置表示为带边界条件的泊松场，通过任务点的潜在场描述任务点之间的吸引力关系，基于任务点的潜在场确定任务点的密度函数，以反映任务点的分布强度；通过偏微分方程将空间约束和任务点之间的吸引力关系编码到密度函数中，将任务点的密度函数作为任务点的分布强度函数； 针对所述多个任务点中的每个任务点，根据该任务点的分布强度函数，得到该任务点的空间权重； 根据所述多个任务点各自的时间权重和空间权重，得到该任务点的时空权重； 根据所述多个任务点各自的时空权重，以任务完成效率最高为目标，规划所述多个任务点的执行顺序； 根据多个任务点各自的时间窗口，建模所述多个任务点各自的时间依赖函数随时间变化的特性，得到所述多个任务点各自的时间特性函数，包括：根据多个任务点各自的时间窗口，确定所述多个任务点各自的时间依赖函数，一个任务点的时间依赖函数用于表征任一时刻是否处于该任务的时间窗口内；使用分数阶微分方程和所述多个任务点各自的时间依赖函数，建模所述多个任务点各自的时间依赖函数随时间变化的特性，得到所述多个任务点各自的时间特性函数； 针对所述多个任务点中的每个任务点，根据该任务点的分布强度函数，得到该任务点的空间权重，包括： 针对所述多个任务点中的每个任务点，对该任务点的分布强度函数进行多个尺度的特征分解，得到每个尺度对应的权重以及每个尺度下该任务点的特征基函数，包括：对任务点的分布强度函数进行分解，得到不同尺度下的任务点的特征强度和特征基函数，其中特征强度表示每个尺度对应的权重，每个尺度对应不同的空间分辨率； 针对所述多个任务点中的每个任务点，根据每个尺度下该任务点的特征基函数，以及该任务点与该尺度下的各个任务点之间的距离，得到该任务点的空间权重，包括：对每个任务点的多尺度特征以及，任务点和对应尺度下各个任务点之间的距离进行求和，得到该任务点的空间权重。

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