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龙图腾网获悉中山大学申请的专利一种大规模未知环境下的空地协同自主探索方法及系统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：CN119717885B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202411775534.1，技术领域涉及：G05D1/692；该发明授权一种大规模未知环境下的空地协同自主探索方法及系统是由郑蓝翔;徐恺;魏明鑫;梅瑞冬;黄俊龙;成慧设计研发完成，并于2024-12-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种大规模未知环境下的空地协同自主探索方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种大规模未知环境下的空地协同自主探索方法及系统，方法包括：首先通过构建鸟瞰视图以及针对所述鸟瞰视图的覆盖探索策略，进行空中机器人的自主探索；然后基于注意力机制，进行地面机器人的自主探索；最后根据2DESDF地图，对地面机器人的轨迹进行细化，完成空地协同自主探索。本发明实施例能够快速覆盖高产区域进行高效探索，可广泛应用于计算机技术领域。

本发明授权一种大规模未知环境下的空地协同自主探索方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种大规模未知环境下的空地协同自主探索方法，其特征在于，包括以下步骤： 通过构建鸟瞰视图以及针对所述鸟瞰视图的覆盖探索策略，进行空中机器人的自主探索； 基于注意力机制，进行地面机器人的自主探索； 根据2DESDF地图，对地面机器人的轨迹进行细化，完成空地协同自主探索； 所述通过构建鸟瞰视图以及针对所述鸟瞰视图的覆盖探索策略，进行空中机器人的自主探索，包括以下步骤： 根据不同物体在地面上的投影，构建鸟瞰视图； 根据所述鸟瞰视图，构建基于所述鸟瞰视图的探索策略，完成对待探索区域的覆盖，进而实现空中机器人的自主探索； 所述根据所述鸟瞰视图，构建基于所述鸟瞰视图的探索策略，完成对待探索区域的覆盖，进而实现空中机器人的自主探索，包括以下步骤： 将无人机视场角未覆盖的区域定义为未知区域，覆盖区域定义为已知区域； 构建一个级别限制的四叉树用于将鸟瞰视图分解为一组不相交的单元；在分解过程中，i级别的任何单元格被划分为i+1级别的四个子单元格来表示勘探区域；细分后，单元格的中心将替换为子单元格的中心； 沿着已知区域的边界对一系列候选航路点进行均匀采样，不包括已经被障碍物占据的位置； 计算每个航路点的潜在增益，同时在移动时逐步添加或删除候选航路点； 对于具有n单元格的四叉树，将每个单元格表示为一组数据组其中表示单元格中心的位置，表示单元格的大小，表示单元格的状态； 根据从航点观察到的新单元格的数量和到航点的距离来评估给定候选航点w的潜在增益，潜在收益sw的计算公式为： 其中，函数是一个指示函数，当括号中的条件成立时取值1，否则取值0；Ts,j代表第j个单元格的Ts值；Tp,j代表第j个单元格的Tp值；To,j代表第j个单元格的To值； 所述基于注意力机制，进行地面机器人的自主探索，包括以下步骤： 基于注意力机制，由地面机器人进行全局探索；具体为：通过检查由两个相邻点形成的向量是否垂直于给定点的梯度，以容差∈计算来自全局向导航点的所有闭环全局向导子游览；函数trilinearInterpolation使用三线性插值来估计梯度，而函数nearestPoints利用增量kd树来快速搜索离给定点最近的两个点；连接多个闭环子路径，生成全局路径函数findTwoClosestPointsIndex确定两个闭环子环游之间的两个最近点；在每个闭环子环游两侧的两个最近点之间扩展TSP问题，直到解稳定下来； 基于局部探索触发器和稀疏路线图，由地面机器人进行局部探索； 生成前沿信息和视点信息；具体为：通过计算直接从视点可观察到的边界数量来评估视点的信息增益；在更新信息增益时，只更新到新生成的边界距离小于dmax的旧视点；当连接的边界数变为零时，将删除视点，在覆盖N次后，边界才会被标记为已知； 根据所述前沿信息和所述视点信息，构建局部探索路径。

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中山大学，其通讯地址为：510275 广东省广州市新港西路135号；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”。

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