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龙图腾网获悉西北工业大学申请的专利一种基于障碍物视场角变化改进VFH的无人机避障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：CN119806198B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202411692351.3，技术领域涉及：G05D1/495；该发明授权一种基于障碍物视场角变化改进VFH的无人机避障控制方法是由毕文豪;李铭浩;张安;侯天乐设计研发完成，并于2024-11-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于障碍物视场角变化改进VFH的无人机避障控制方法在说明书摘要公布了：一种基于障碍物视场角变化改进VFH的无人机避障控制方法，涉及无人机控制领域。通过构建三维空间下候选方向网格，依据障碍物的视场角评估候选方向的威胁，将传统VFH方法的应用范围扩展到了三维空间；同时，本发明在评估候选方向威胁时，通过障碍物视场角的变化率来评估障碍物不同速度对威胁程度的影响，有效改善了无人机在面对运动障碍物时的避障性能；此外，本发明在选择避障方向时，以各候选方向的威胁为基础，结合俯仰保持因子和航向保持因子计算各候选方向的安全度，克服了传统VFH方法需要设置阈值的缺陷；本发明有效提升了无人机在三维空间中对不同类型障碍物的避障性能。

本发明授权一种基于障碍物视场角变化改进VFH的无人机避障控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于障碍物视场角变化改进VFH的无人机避障控制方法，其特征在于，所述控制方法具体步骤如下： 步骤1，建立三维环境下的无人机候选方向网格； 所述无人机候选方向网格的建立如下： 设无人机所在的飞行空间中有N个障碍物，其中，第k个障碍物的半径为r，其中，k=1,2,…,N；在避障时刻，第k个障碍物中心在地理坐标系下的位置向量为p，速度向量为v；设无人机为质点模型，在避障时刻无人机在地理坐标系下的位置向量为p，俯仰角为γ，航向角为ψ，速度大小为V；则无人机避障时刻在地理坐标系下的速度向量为v＝[Vcosγcosψ,Vcosγsinψ,Vsinγ]；避障时刻无人机到第k个障碍物中心的距离记为||p-p||； 设避障时无人机俯仰角变化的分辨率为σ，航向角变化的分辨率为σ，且σ、σ均能被180整除；则无人机在避障时可选择的俯仰角共有个，可选择的航向角共有个，俯仰角和航向角相互组合后共有Ncγ×Ncψ个候选方向；构建一个Ncγ行、Ncψ列的候选方向网格，其中，第m行中所有单元格对应的俯仰角变化量为Δγ＝90-m-1σ，其中，m=1,2,…,Ncγ；第n列中所有单元格对应的航向角变化量为Δψ＝180-n-1σ，其中，n＝1,2，…，Ncψ；将候选方向网格中第m行第n列的单元格所对应的候选方向记为φcmn 步骤2，基于障碍物视场角变化评估各候选方向威胁； 所述候选方向威胁的评估过程如下： S2.1，候选方向φcmn对应的候选俯仰角为γcm＝γ+Δγm，候选航向角为ψcn＝ψ+Δψn，因此，候选方向φcmn的候选避障速度向量vcmn为： vcmn＝[Vcosγcmcosψcn,Vcosγcmsinψcn,Vsinγcm]T S2.2，计算候选避障速度向量vcmn的威胁值ρkmn 若第k个障碍物位于无人机的探测范围内，则计算第k个障碍物相对于无人机的视场角δk为： 然后，计算第k个障碍物在候选方向φcmn下的视场角变化率δ′kmn： 最后，计算第k个障碍物对候选方向φcmn的威胁值ρkmn： 式中，λ1为视场角变化率的放缩系数，λ2为视场角的放缩系数，λ1、λ2均为正的常数； 若第k个障碍物位于无人机的探测范围外，则第k个障碍物的威胁值ρkmn为0； S2.3，重复步骤2.2，直至No个障碍物对候选方向φcmn的威胁值均计算完毕；记其中的最大值为ρmn，即： 为使无人机尽可能地回避地面，对候选方向φcmn引入地面回避因子1+max{0,-sinγcm}，候选方向φcmn的威胁值hmn计算为： hmn＝1+max{0,-sinγcm}ρmn S2.4，重复步骤S2.1至S2.3，直至所有候选方向的威胁值都计算完毕，所有候选方向的威胁值组成了威胁直方图； 步骤3，计算各候选方向的安全度； 步骤4，选择避障方向； 步骤5，重复步骤1至步骤4，直到无人机远离障碍物。

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