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龙图腾网获悉中国电建集团江西省水电工程局有限公司;南昌大学申请的专利考虑多约束耦合的无人机光伏巡检路径规划方法及系统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：CN119916839B 。

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：202510422576.5，技术领域涉及：G05D1/644；该发明授权考虑多约束耦合的无人机光伏巡检路径规划方法及系统是由何新宇;杨晓辉;匡翔麟;吴子昊;杨启航设计研发完成，并于2025-04-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本考虑多约束耦合的无人机光伏巡检路径规划方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种考虑多约束耦合的无人机光伏巡检路径规划方法及系统，方法包括：建立时间窗口分段的风速模型，定义无人机动态轨迹优化问题的目标函数；对基于混沌单一候选者的加速对立算法的初始化参数进行设定；根据加速对立学习机制生成所述目标函数的随机解和对立解，并选择更优解作为所述目标函数的初始解；进入主循环，进行所述初始解更新；检查解是否在边界范围内，并基于预设的修正规则对越界的解进行修正，直至到达最大迭代次数，输出所述目标函数最低的解作为巡检路径。能够实现续航时间、巡检时效性与抗风能力的多目标协同优化，得到巡检质量更高的巡检路径。

本发明授权考虑多约束耦合的无人机光伏巡检路径规划方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种考虑多约束耦合的无人机光伏巡检路径规划方法，其特征在于，包括： 建立时间窗口分段的风速模型，考虑无人机能耗约束、时间惩罚约束以及风场情况下无人机的光伏巡检路径规划定义无人机动态轨迹优化问题的目标函数； 对基于混沌单一候选者的加速对立算法的初始化参数进行设定； 根据加速对立学习机制生成所述目标函数的随机解和对立解，并选择更优解作为所述目标函数的初始解，其中，所述根据加速对立学习机制生成所述目标函数的随机解和对立解，并选择更优解作为所述目标函数的初始解包括： 确定基于目标函数收敛速率的自适应最大迭代次数tmax，表达式为： 式中，t0为初始最大迭代次数，γ为控制因子，fbestt′为第t′次迭代时的最佳目标函数值，fbestt-τ为第t-τ迭代时的最佳目标函数值，τ为变化窗口时间； 采用混合概率分布生成随机解，表达式为： 式中，Kj为维度j的更新解，lbj为维度j的下界，ubj为维度j的下界，ι1为均匀分布随机数，ι2为标准正态分布数，p1为随机概率，p2为随机概率，满足p1+p2＝1； 对每个随机解K，以跳转概率Jr生成当前解的对立解表达式为： 式中，Jrmax为跳转概率最大值，Jrmin为跳转概率最小值，α为调节因子，act′为第t′次迭代时的加速系数，j为问题的维度，D为问题的总维度； 比较随机解K的目标函数值和对立解的目标函数值，保留目标函数值最小的作为初始解； 进入主循环，进行所述初始解更新； 检查解是否在边界范围内，并基于预设的修正规则对越界的解进行修正，直至到达最大迭代次数，输出所述目标函数最低的解作为巡检路径。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国电建集团江西省水电工程局有限公司;南昌大学，其通讯地址为：330000 江西省南昌市青云谱区南莲路138号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。