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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利融合动态避障的无人机交通控制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：CN120295204B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202510504326.6，技术领域涉及：G05B19/042；该发明授权融合动态避障的无人机交通控制方法是由赵佳虹;傅惠;黄立荣;张东丹;胡鹏设计研发完成，并于2025-04-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本融合动态避障的无人机交通控制方法在说明书摘要公布了：本发明涉及融合动态避障的无人机交通控制方法，涉及无人机协同控制领域，包括：建立以无人机为中心的动态势能场；获取静态障碍参数，结合多个动态势能场模型搭建无人机控制孪生空间；在多无人机飞行作业时，利用无人机控制孪生空间，结合死锁检测机制和死锁解决机制执行航线动态调控，并迭代更新无人机位置，直至全部无人机抵达各自的目标点。通过本发明可以解决传统无人机控制方法无法有效解决多无人机系统的局部最小值、航线冲突以及死锁问题；通过动态感知范围调整，可以实现无人机高效感知；通过死锁检测与多维度解决机制，可以解决飞行中的死锁问题；通过优先级动态分配和垂直分离策略，优化了多无人机的避障效率。

本发明授权融合动态避障的无人机交通控制方法在权利要求书中公布了：1.融合动态避障的无人机交通控制方法，其特征在于，方法包括： 初始化多无人机状态参数，并建立以无人机为中心的动态势能场，得到多个动态势能场模型，其中，动态势能场用于形成动态感知范围； 获取目标飞行区域的静态障碍参数，结合所述多个动态势能场模型搭建无人机控制孪生空间； 在多无人机飞行作业时，利用所述无人机控制孪生空间，结合死锁检测机制和死锁解决机制，执行航线动态调控，并迭代更新无人机位置，直至全部无人机抵达各自的目标点，其中，所述无人机控制孪生空间用于进行目标引力、障碍物斥力和无人机间互斥力分析； 其中，建立以无人机为中心的动态势能场，包括： 设定基础感知范围和速度因子，其中，基础感知范围为静止状态下的势能场半径，速度因子为速度对势能场半径的影响系数； 以无人机速度和所述速度因子的乘积，加上所述基础感知范围，得到初始动态感知范围； 以实际环境复杂度乘以所述初始动态感知范围，形成以无人机为中心的动态势能场，其中，无人机的势能场强度与无人机与障碍物或其他无人机的间隔距离负相关； 其中，实际环境复杂度的计算方法，包括： 计算实际环境干扰因子与标准环境干扰因子的比值，并加权计算获取环境干扰复杂度，其中，环境干扰因子至少包括风速、温度和气压； 计算实际静态障碍参数与标准静态障碍参数的比值，并加权计算获取静态障碍复杂度，其中，静态障碍参数包括静态障碍物的位置、尺寸和区域密度； 计算实际动态障碍参数与标准动态障碍参数的比值，设为动态障碍复杂度，其中，动态障碍参数为动态障碍物的出现概率，通过统计预设时间范围内的动态障碍物出现比例得到； 加权融合所述环境干扰复杂度、静态障碍复杂度和动态障碍复杂度，得到环境复杂度。

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