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龙图腾网获悉海南飞行者科技有限公司申请的专利引入蜂群式协同控制法的智慧城市实时安全管控无人机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：CN115657697B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202211091901.7，技术领域涉及：G05D1/46；该发明授权引入蜂群式协同控制法的智慧城市实时安全管控无人机是由蔡嘉慧;翁泽龙;陈家豪;方荣设计研发完成，并于2022-09-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本引入蜂群式协同控制法的智慧城市实时安全管控无人机在说明书摘要公布了：本发明公开了引入蜂群式协同控制法的智慧城市实时安全管控无人机，属于无人机技术领域，技术方案包括无人机主体与蜂巢控制平台，所述无人机主体上开设有滑动槽，所述滑动槽的内侧滑动连接有两个连接带。该发明，使用K均值聚类算法模块对原始人工蜂群算法进行改进，原始蜂群算法初始种群全部随机生成，因此，需要采用最大最小距离积法对初始种群分散，克服初始种群的随机性；减少无人机采集死角，为蜂群式协同控制法提供更为准确的数据支持，以便于遇到突发事件、灾难性暴力事件，可迅速达到实时现场视频画面传输，专供指挥者进行科学决策和判断，提高应变能力。

本发明授权引入蜂群式协同控制法的智慧城市实时安全管控无人机在权利要求书中公布了：1.一种引入蜂群式协同控制法的智慧城市实时安全管控无人机，包括无人机主体1与蜂巢控制平台10，其特征在于：所述无人机主体1上开设有开设有滑动槽2，所述滑动槽2的内侧滑动连接有两个连接带3，两个所述连接带3之间固定连接有摄像头4，所述滑动槽2的内侧与无人机主体1的内部相连通，两个所述连接带3的另一端延伸至无人机主体1的内部，所述无人机主体1的内部固定安装有卷束马达5，所述卷束马达5的输出轴固定连接有收束轮6，两个所述连接带3位于无人机主体1内部的一端均与收束轮6固定连接，所述无人机主体1上设置有两个嵌入槽，两个所述嵌入槽分别位于滑动槽2的左右两侧，所述嵌入槽的内侧固定连接有磁性条7，所述摄像头4与磁性条7之间光滑接触并磁性连接，所述无人机主体1的底部可拆卸式安装有固定平台8，所述无人机主体1的安装固定安装有调节机构9； 所述无人机主体1分为雇佣蜂无人机101与非雇佣蜂无人机102，所述雇佣蜂无人机101、非雇佣蜂无人机102与蜂巢控制平台10构成人工蜂群无人机系统，所述蜂巢控制平台10包含有： 交互传递数据处理模块11，用于处理雇佣蜂无人机101与非雇佣蜂无人机102所采集的食物源信息与路径信息，食物源信息为目的地区信息； K均值聚类算法模块12，用于对采集的数据进行一次K均值迭代聚类，根据聚类划分，用每一类的新的数据更新蜂巢控制平台10数据； 第一信号收发模块13，用于交互传递数据处理模块11与雇佣蜂无人机101与非雇佣蜂无人机102的数据传递，获得采集数据与发送控制指令； 数据存储模块14，用于存储食物源信息与路径信息，供后续的调取查看与使用； 所述雇佣蜂无人机101与非雇佣蜂无人机102均包含有： 数据采集模块103，用于采集食物源信息与路径信息； 第二信号收发模块104，用于与第一信号收发模块13信号连接，发送采集数据与接收控制指令； 正面的所述连接带3为单条皮带，背面的所述连接带3由两个皮带组成，且两个皮带靠近摄像头4的一端一体成型； 所述固定平台8包含有设备安装台81，所述无人机主体1的底部一体成型有两个连接条16，所述设备安装台81的左侧与左侧的连接条16插接，所述设备安装台81的右侧与右侧的连接条16通过螺栓固定连接； 所述滑动槽2与无人机主体1的连通处一体成型有弧形过渡板15，所述收束轮6设置有三个收束槽； 所述摄像头4包含有摄像头主体41，所述摄像头主体41的顶部通过螺栓固定连接有摄像头安装座42，两个所述连接带3的一端均与摄像头安装座42固定连接，所述摄像头安装座42上转动连接有有与磁性条7磁性连接的滚轮43； 所述调节机构9包含有螺纹柱91，所述螺纹柱91穿插于无人机主体1上并与无人机主体1螺纹连接，所述螺纹柱91位于无人机主体1内部的一端转动连接有连接块92，所述连接块92的底端转动连接有张紧轮93，所述张紧轮93与正面的连接带3接触； 所述K均值聚类算法模块12的基础算法步骤如下： 步骤1设置引领蜂、跟随蜂和侦察蜂的数量，一般有引领蜂数量等于跟随蜂数量；最大迭代次数MCN以及控制参数Limit；当前迭代次数Cycle，初始值为1；聚类类别数k；利用最大最小距离积法初始化蜂群，产生{Z1，Z2....ZN}个初始蜂群； 步骤2对初始蜂群进行一次聚类划分，计算每只蜜蜂的适应度，按照适应度大小排序，将前一半作为引领蜂，后一半作为跟随蜂； 步骤3引领蜂对其邻域进行搜索，得到新的位置，按照贪婪选择原则.如果新的位置的适应度大于原先位置的适应度.则用新的位置更新原位置；否则，保持原位置不变，当所有引领蜂完成邻域搜索后，计算概率P； 步骤4跟随蜂利用算得的概率P并基于轮盘赌原则选择引领蜂，原则上，P越大，表明引领蜂i的适应度值越大，被跟随蜂选中的概率也越大，当跟随蜂完成引领蜂选择后，对邻域搜索，同样按照贪婪选择原则选择适应度高的位置； 步骤5在所有跟随蜂完成搜索后，将得到的位置作为聚类中心，对数据集进行一次K均值迭代聚类，根据聚类划分，用每一类的新的聚类中心更新蜂群； 步骤6如果某引领蜂在Limit次迭代后，结果都没有改变，则由引领蜂变为侦察蜂，并随机产生--个新的位置取代原位置； 步骤7如果当前迭代次数大于最大次数MCN，则迭代结束.算法结束；否则转向步骤2，Cycle=Cycle+1。

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