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龙图腾网获悉暨南大学申请的专利一种无人车辅助的信息年龄最小化的无人机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：CN119847208B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14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：202510008725.3，技术领域涉及：G05D1/695；该发明授权一种无人车辅助的信息年龄最小化的无人机路径规划方法是由魏凯敏;陈受兰设计研发完成，并于2025-01-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种无人车辅助的信息年龄最小化的无人机路径规划方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种无人车辅助的信息年龄最小化的无人机路径规划方法，属于多无人机系统任务技术领域，包括：构建感知场景，基于感知场景构建深度强化学习中的状态空间、动作空间、状态转移函数和奖励函数；获取当前状态，基于当前状态与无人机飞行路径规划模型获取无人机最佳动作，基于充电模块执行无人机最佳动作，并存储经验，重复获取当前状态的最佳动作，直至达到最大步数或完成预设感知任务，基于存储的经验训练无人机飞行路径规划模型。本发明利用无人车的主动移动及时为无人机补充能量，降低无人机充电等待时间。本发明可以在数据动态到达的场景中最小化数据的信息年龄的同时最大化任务完成率和数据收集公平性。

本发明授权一种无人车辅助的信息年龄最小化的无人机路径规划方法在权利要求书中公布了：1.一种无人车辅助的信息年龄最小化的无人机路径规划方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一、构建感知场景； 步骤二、基于所述感知场景构建深度强化学习中的状态空间、动作空间、状态转移函数和奖励函数；基于状态空间、动作空间、状态转移函数和奖励函数构建无人机飞行路径规划模型； 步骤三、获取当前状态，基于当前状态与所述无人机飞行路径规划模型获取无人机最佳动作，基于充电模块执行无人机最佳动作，并存储经验；重复此步骤，直至达到最大步数或完成预设感知任务； 步骤四、基于存储的经验训练所述的无人机飞行路径规划模型直至训练次数达到预设值；通过部署训练后的无人机飞行路径规划模型，进行无人机路径规划； 所述步骤一中构建感知场景的过程包括： 获取感知场景的基本元素，确定基本元素的限定条件；获取无人机行为规则，对无人机进行初始化并对无人机能量状态进行等级划分，设置固定位置的兴趣点产生数据的概率与频率，将感知过程划分为若干个等效时隙；其中，所述基本元素包括无人机、无人车、固定位置的兴趣点和障碍物； 所述状态空间包括两个通道，一个通道包括全部障碍物和兴趣点的位置及每个兴趣点在t时刻的数据量，另一个通道包括t时刻无人车和无人机的水平坐标及每架无人机的能量； 每个无人机的所述动作空间包括用于飞行的横坐标增量、纵坐标增量，数据收集时间和充电时间； 所述步骤二中构建奖励函数的过程包括：基于任务完成率、数据收集公平性和数据信息年龄最小化构建奖励函数，构建数据收集公平性公式，基于所述数据收集公平性公式对所述奖励函数进行变形，获得最终奖励函数； 所述步骤三中基于充电模块执行无人机最佳动作的过程包括： 依据当前状态的无人机能量判断无人机能量状态，若无人机能量状态处于警告状态，搜索可供充电无人车，所述可供充电无人车可以到达地图上对应无人机的邻近节点，且所述邻近节点与无人车当前位置的距离不大于充电范围； 将所述邻近节点作为下一可能位置，判断无人车与所述下一可能位置是否存在可达路径，若不存在，则寻找与所述下一可能位置距离最近的点，直至找到可达的距离下一可能位置最近的点；确定下一可能位置后进行位置更新； 进行位置更新过程包括：判断无人车从当前位置到下一位置所需时间是否超出一个时隙，若是，则删除原路径中的最后一个节点，并将下一位置更新为原路径中的最后一个节点；否则计算出无人车t时刻的可供充电时长，结束位置更新过程。

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