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龙图腾网获悉河海大学;华能澜沧江水电股份有限公司申请的专利一种多无人机在大坝异常环境巡检中的覆盖路径规划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：CN119440050B 。

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：202411558437.7，技术领域涉及：G05D1/46；该发明授权一种多无人机在大坝异常环境巡检中的覆盖路径规划方法是由荣毅;许皓文;毛莺池;李果;聂兵兵;戚荣志;王彦芳;徐小坤;彭欣欣;张家恺;魏子钧;刘军显;李玲;孔明;郭彪;刘锦;赵家尧;王贵华;王龙;王英洁;段永杰;沈凤群;李清梦设计研发完成，并于2024-11-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多无人机在大坝异常环境巡检中的覆盖路径规划方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种多无人机在大坝异常环境巡检中的覆盖路径规划方法，形式化定义多无人机在大坝异常环境巡检中的覆盖路径规划问题：首先定义异常环境，即灾害发生后的大坝区域，其次将多无人机在大坝异常环境巡检中的覆盖路径规划问题定义为一个优化问题，优化目标分别是多无人机在异常环境中的覆盖率以及能源消耗；模型设计：针对前一步所定义的优化问题，构建基于DRL的多无人机覆盖路径规划模型；更新多无人机覆盖路径规划模型参数并评估模型性能。与现有技术相比，本发明具有实用性好等优点。

本发明授权一种多无人机在大坝异常环境巡检中的覆盖路径规划方法在权利要求书中公布了：1.一种多无人机在大坝异常环境巡检中的覆盖路径规划方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1：形式化定义多无人机在大坝异常环境巡检中的覆盖路径规划问题； 步骤2：构建基于DRL的多无人机覆盖路径规划模型； 步骤3：更新模型参数； 所述形式化定义多无人机在大坝异常环境巡检中的覆盖路径规划问题分为两步，分别是定义异常环境和定义优化问题； 所述的定义异常环境具体为：将遭遇自然灾害后的坝区称之为大坝异常环境；整个大坝区域被划分为一个L×W二维网格，大坝异常环境由以下成分共同定义，分别是包含边界和障碍物的大坝区域，大坝区域中的灾难点DP，每个灾难点的受灾严重程度，静态传感器，多架无人机，以及每架无人机的覆盖面积；当自然灾害发生以后，整个坝区被视为无人机的任务区静态传感器能够收集数据，然后将这些数据传输到基站进行观测和分析，每个DP的受灾严重程度不尽相同且被量化为一个值，称为灾难值；使每个DP在一定的时隙被至少一架无人机覆盖；在执行巡检任务之前，所有无人机停靠在相同的起始位置； 所述的定义优化问题具体为： 在定义了大坝异常环境之后，将多无人机在大坝异常环境巡检中的覆盖路径规划问题定义为一个优化问题，优化目标包含多无人机的覆盖率以及多无人机能量消耗，旨在最小化多无人机的能耗和最大化多无人机的覆盖区域； 构建基于DRL的多无人机覆盖路径规划模型，该模型能够实现多无人机在大坝异常环境巡检过程中的覆盖率和能耗的联合优化；所述的基于DRL的多无人机覆盖路径规划模型由两部分构成，分别是TP以及MADDPG；TP建立了无人机间的通信媒介，实现了无人机在大坝异常环境下的间接通信，地管理无人机的路径信息，将无人机之间复杂的交互简化为低维表示；MADDPG被用于实现多无人机的覆盖路径规划；在MADDPG中，奖励函数被用于同时完成最大化多无人机覆盖率和最小化多无人机能耗的目标； 为了解决多无人机覆盖路径规划问题，设计了一个奖励函数；对于第t代的第p架无人机，在该无人机执行一个任务后给予奖励这一奖励被视为一个状态-动作函数，旨在引导第p架无人机选择最优的策略；由以下部分构成： 1如果DP被包含于覆盖面积内，则奖励被第p架无人机获得，等于 表示第p架无人机覆盖的灾难值之和； 2如果第p架无人机与障碍物相撞，则获得惩罚的值与碰撞的次数有关； 3如果第p架无人机的能量消耗达到阈值，且该无人机已经返回基地，则这架无人机得到奖励 4如果第p架无人机选择了错误的飞行方向，则表示无人机没有选择TP浓度最低的方向，此时第p架无人机获得惩罚 5假设静态传感器的异常概率为δ，δ设定值，表示静态传感器功能正常；此时，如果无人机在正常传感器周围收集灾难信息，这将浪费无人机的能量，无人机需要受到惩罚；相反地，0.05＝设定值1意味着静态传感器异常； 在第t代，第p架无人机的总体奖励被表示为：

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