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龙图腾网获悉西北工业大学申请的专利一种通信受限状况下多无人机协同对地搜索在线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：CN115993839B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05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：202211557946.9，技术领域涉及：G05D1/46；该发明授权一种通信受限状况下多无人机协同对地搜索在线规划方法是由柴仕元;杨振;高伟男;王星煜;李枭扬;周德云设计研发完成，并于2022-12-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种通信受限状况下多无人机协同对地搜索在线规划方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种通信受限状况下多无人机协同对地搜索在线规划方法，针对间断通讯的限制，采用Voronoi图划分方法用以解决在复杂场景下搜索过程中无人机保持在一个区域内的问题；利用基于Voronoi图的分布式模型预测控制框架，解决无人机在通信间断可用时的数据交互与控制优化问题；针对无人机搜索任务特点，采用注意力机制对蚁群算法进行改进，提升蚁群算法在搜索时的搜索效率，同时增加搜索因子，加强无人机对未搜索区域的搜索效能，加速算法收敛。本发明方法针对复杂情况下的无人机协同对地搜索场景，利用基于分布式模型预测控制与注意力机制的蚁群算法解决多约束条件下的无人机协同在线对地搜索规划控制问题。

本发明授权一种通信受限状况下多无人机协同对地搜索在线规划方法在权利要求书中公布了：1.一种通信受限状况下多无人机协同对地搜索在线规划方法，其特征在于，包括： 步骤1：建立任务区域的搜索图与初始不确定信息图，构建无人机的运动模型与机载传感器模型； 步骤2：判断当前时刻的通信是否可用， 当通信可用时，获取当前可通信的全部无人机的位置信息，根据全部无人机的位置信息利用Voronoi图划分方法进行区域划分并更新区域划分结果，根据更新的区域划分结果，每个无人机执行基于注意力机制的蚁群算法，获得对应的第一控制决策序列； 当通信不可用时，根据前一时刻的区域划分结果，每个无人机执行基于注意力机制的蚁群算法，获得对应的第二控制决策序列； 步骤3：当通信不可用时，控制无人机执行对应的第二控制决策序列，执行后更新目标存在概率地图和不确定信息图，判断更新后的不确定信息图是否满足预设的不确定度要求，若满足则结束搜索任务，若不满足则返回步骤2进行下一轮的搜索规划，直至搜索任务结束； 当通信可用时，每个无人机获取其它无人机对应的第一控制决策序列实现信息共享，信息共享后更新任务区域的目标存在概率地图和不确定信息图，判断更新后的不确定信息图是否满足预设的不确定度要求，若满足则结束搜索任务，若不满足则继续步骤4； 步骤4：根据无人机对应的第一控制决策序列以及无人机的当前状态，计算得到每个无人机对应的收益值，并将其加入收益值集合中； 步骤5：根据预设的预测步长Tp，对每一个无人机进行预测控制决策生成操作，得到每一个无人机对应的预测控制决策序列； 预测控制决策生成操作包括：在0≤tTp时，根据无人机的时刻的控制决策序列得到时刻的区域划分结果，根据该区域划分结果，执行基于注意力机制的蚁群算法生成时刻的控制决策序列，将其作为该无人机的预测控制决策序列； 步骤6：根据无人机对应的预测控制决策序列以及无人机的当前状态，计算得到每个无人机对应的新的收益值，对每个无人机将其新的收益值与收益值集合中的收益值进行比较，根据比较结果更新所述收益值集合，重复步骤5-步骤6直至达到预设的收益值集合更新截至条件，得到最终的收益值集合； 步骤7：将最终的收益值集合中的收益值对应的决策序列作为对应无人机的控制决策序列，控制无人机执行该控制决策序列，执行后返回步骤2，进行下一轮的搜索规划，直至搜索任务结束； 所述基于注意力机制的蚁群算法包括以下步骤： 步骤a：对于每一个无人机，根据不同的关注点，利用注意力机制对目标存在概率地图和不确定信息图进行更新，其中，所述关注点包括：重点关注点、突发关注点和普通关注点； 步骤b：基于关注点生成期望搜索区域； 步骤c：在所述期望搜索区域内执行蚁群算法，初始化蚁群算法的参数，所述参数包括蚂蚁个数M，迭代次数n，信息素启发因子α、期望启发因子β和搜索因子detectj； 步骤d：对于蚂蚁k，根据无人机的运动模型，限制选择下一时刻的可选路径点，从当前t时刻无人机所在路径点m选择下一时刻的路径点n的概率Pmn计算如下式所示： 式中，τmnt表示当前t时刻路径点m到路径点n的信息素矩阵，ηmnt表示当前t时刻路径点m到路径点n的启发式信息，An表示当无人机位于路径点n可以探测到的栅格总数，Dn表示当无人机位于路径点n时可探测范围内已探测过的栅格总数，∈表示搜索因子的系数；allow表示无人机允许飞行区域； 步骤e：根据机载传感器模型以及选择的下一时刻的路径点，更新不确定信息图，无人机路径周围距离为r的栅格不确定度变化由下式更新： χx,y,t+1＝1-frχx,y,t； 式中，χx,y,t表示在t时刻栅格x,y的不确定度，x,y表示栅格的坐标；fr为机载传感器的探测效率，r表示所探测单元格与机载传感器所在单元格的距离； 步骤f：重复步骤d-步骤e，直至蚂蚁运动步数满足预设的蚂蚁步数阈值，得到该蚂蚁k的路径轨迹； 步骤g：重复步骤d-步骤f，直至得到全部蚂蚁的路径轨迹； 步骤h：根据每只蚂蚁的路径轨迹计算得到对应的优势值Jk，所述优势值Jk的计算公式如下： 式中，ω1表示信息收益Jχt的权重，ω2表示探测收益JDt的权重，ω3表示总和收益JEt的权重，ω1+ω2+ω3＝1，detectedMapx,y表示搜索状态表示，detectedMapx,y＝1表示栅格x,y被搜索过，detectedMapx,y＝0表示栅格x,y未被搜索过，表示无人机i的搜索区域，ExceptedArea表示期望搜索区域，Px,y,t表示在t时刻栅格x,y的目标存在概率； 步骤i：选取最大优势值对应的蚂蚁的路径轨迹，根据该蚂蚁的路径轨迹，更新信息素矩阵，重复步骤d-步骤h，直至完成n次迭代，将全部迭代中优势值最大对应的路径轨迹作为控制决策序列输出。

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