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龙图腾网获悉张立佳;周翔;蔡榕;徐国宁申请的专利基于飞行器电量消耗的路径规划方法和装置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：CN115657712B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202211242518.7，技术领域涉及：G05D1/46；该发明授权基于飞行器电量消耗的路径规划方法和装置是由张立佳;周翔;蔡榕;徐国宁设计研发完成，并于2022-10-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于飞行器电量消耗的路径规划方法和装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于飞行器电量消耗的路径规划方法和装置，方法包括：获取蚁群算法的参数、多个目标任务点以及各架飞行器的电量；每个目标任务点对应蚁群算法中的构成路径的每个节点；基于蚁群算法的参数、各架飞行器的电量以及改进后的蚁群算法，确定在最大迭代次数内的最优总体路径及其对应的任务群；总体路径表示多个目标任务点及其访问顺序；蚁群算法在每一次的迭代过程中，基于各架飞行器的电量确定当前迭代中的各个总体路径对应的任务群，并基于各架飞行器完成任务消耗的电量以及多个目标任务完成的总体时间，确定当前迭代中的最优总体路径。基于此，实现在满足低电量消耗和总体任务完成时间短的前提下，将复杂的多项任务划分为多个任务群。

本发明授权基于飞行器电量消耗的路径规划方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于飞行器电量消耗的路径规划方法，其特征在于，所 述方法包括： 获取蚁群算法的参数、多个目标任务点以及各架飞行器的电量；其中，所述蚁群算法的参数中包括最大迭代次数；所述多个目标任务点为飞行器即将执行的多个目标任务对应的任务点，每个目标任务点对应蚁群算法中的构成路径的每个节点； 基于所述蚁群算法的参数、各架飞行器的电量以及改进后的蚁群算法，确定在最大迭代次数内的最优总体路径及其对应的任务群；其中，总体路径表示多个目标任务点及其对应的访问顺序； 其中，所述改进后的蚁群算法在每一次的迭代过程中，基于各架飞行器的电量确定当前迭代中的各个总体路径对应的任务群，以及基于各架飞行器完成任务消耗的电量以及多个目标任务完成的总体时间，确定当前迭代中的最优总体路径； 所述基于所述蚁群算法的参数、各架飞行器的电量以及改进后的蚁群算法，确定在最大迭代次数内的最优总体路径及其对应的任务群，包括： 基于蚁群算法的参数和蚁群算法，按照单旅行商问题确定多条总体路径； 基于各架飞行器的电量确定每条总体路径对应的多个任务群；每个任务群中的任务由一架飞行器执行； 基于各架飞行器完成对应的任务群中的任务消耗的电量总和以及多个目标任务完成的总体时间，从多条总体路径中确定当前迭代下的最优总体路径； 基于影响信息素更新的目标函数更新每条总体路径上的信息素；其中，所述影响信息素更新的目标函数基于各架飞行器完成对应的任务群中的任务消耗的电量总和以及多个目标任务完成的总体时间确定； 在迭代次数小于最大迭代次数的情况下，根据更新后的信息素确定当前迭代以及历史迭代中的最优总体路径及其对应的任务群；在迭代次数等于最大迭代次数的情况下，输出当前迭代以及历史迭代中的最优总体路径及其对应的任务群； 所述影响信息素更新的目标函数为，其中，表示多个目标任务完成的总体时间，基于完成每条总体路径上对应的所有任务点需要的最大时长确定；表示第s架飞行器完成对应任务群中的任务所消耗的电量，为完成每条总体路径上对应的所有任务点所调用的飞行器的数量； 基于所述影响信息素更新的目标函数确定的第k只蚂蚁在第i和j个目标任务点之间的路径的信息素为：，其中，为总体路径，表示第k个蚂蚁，i、j分别表示第i和j个任务，Q为信息素强度。

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张立佳;周翔;蔡榕;徐国宁，其通讯地址为：100094 北京市海淀区邓庄南路9号中国科学院空天信息创新研究院；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”。