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龙图腾网获悉北京工业大学申请的专利基于二维区间预测搜索平流层飞艇区域驻留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：CN119886477B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202411374897.4，技术领域涉及：G06Q10/047；该发明授权基于二维区间预测搜索平流层飞艇区域驻留路径规划方法是由黄琰婷;刘雨滕;韩红桂设计研发完成，并于2024-09-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于二维区间预测搜索平流层飞艇区域驻留路径规划方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于二维区间预测的区域驻留飞行路径规划方法，该方法包括如下步骤，建立平流层飞艇的能源消耗模型，根据平流层飞艇飞行空速与能源消耗表达出优化问题；参考区间预测算法、模拟退火算法，根据平流层飞艇的动力学模型与能源消耗模型求解出优化问题，得出最优飞行空速与飞艇航向角；其次，更新飞艇当前状态量，并进行任务完成判断。在实际应用中，将飞行任务的起始能源储备量，任务起始点，目标点等状态量输入到控制器中，再调整飞行任务优化目标优先级参数，从而使平流层飞艇规划出一条满足要求的航线来完成任务。本发明在应用于平流层飞艇区域驻留任务时实现在以空域外目标点为起点时驶入空域并进行区域驻留的任务情况。

本发明授权基于二维区间预测搜索平流层飞艇区域驻留路径规划方法在权利要求书中公布了：1.一种基于二维区间预测的区域驻留飞行路径规划方法，其特征在于，具体步骤如下： 步骤一，根据飞行任务要求有两个优化目标，设置两个优化目标对应权值，以调整飞行任务优化目标优先级；根据较快航行空速与较少能源消耗这两方面优化目标，构建优化目标函数； 步骤二，基于区间预测算法与模拟退火算法构建求解器；以平流层飞艇飞行空速与飞行航向角为两个决策变量，进行二维区间预测；采取模拟退火算法，概率保留次优解，其中概率计算采用Metropolis准则；以此形成求解器求解目标函数，得到下一步长最优飞行空速与航向角； 步骤三，计算以步骤二输出的平流层飞艇飞行空速与飞行航向角进行航行一步长时间后的飞艇各方面参数，包括飞艇飞行空速、航向角、飞艇剩余能量、飞艇航行时间数据；并计算出的飞艇各方面参数更新飞艇当前状态，进行任务完成判定，若未完成任务，则跳转至步骤三继续进行飞艇状态的迭代；若完成任务，则输出规划路径与平流层飞艇飞行相关参数； 在步骤二中所述的基于二维区间预测与模拟退火算法构造的求解器，具体求解方法如下： 第一步：由于二维区间预测的维度分别为平流层飞艇空速与平流层飞艇航行航向角，构建以平流层飞艇空速与飞行航向角为坐标轴的二维坐标系，航向角m等分，最大空速与最小空速之间n等分，以两坐标轴每等分作为一单位距离；航向角与空速每隔一单位距离得到一个交点，共得出m×n个交点，以这些离散的交点为二维区间预测的最初搜索范围，进行后续的二维区间预测； 第二步：在得到上述m×n个离散坐标点后，根据当前的平流层飞艇位置选取相应的目标函数，若此时飞艇处于空域范围之外，则将坐标点所对应空速与航向角代入公式6；若此时飞艇处于空域范围之内，则将坐标点所对应空速与航向角代入公式14；以此得到每个坐标点对应航行代价；优化函数的代价表达式如下： J1＝a1D+a2N6 J1为导航模式下的优化目标； a1为导航模式下的距离目标参数； a2为导航模式下的能源目标参数； D为距离方面的优化目标； N为能源方面的优化目标； 当平流层飞艇位于空域内部时，优化函数表示为如下形式： J2＝ae1De+ae2N14 J2为驻留模式下优化目标； ae1为驻留模式下边界距离方面参数； ae2为驻留模式下边界能源消耗方面参数； De为飞艇与边界方面优化目标； 第四步：在上述m×n个离散坐标点之中，根据航行任务要求，挑选出最优代价所对应的坐标点，将此坐标点记录进待检测的集合之中；这一步骤中的中心思路是用最优代价对应的坐标点来代表区间中点，以此达到预测最优解所处区间，并缩小空速与航向角的预测范围，以达到缩小后续二维区间预测范围的目的； 第五步：判断待检测的集合内所包含的点左上，右上，左下，右下四个以单位空速与单位航向角所围成区域是否存在超出最大空速与航向角的部分，若存在超出最大值的部分，则视为超出范围部分区域不存在；反之视为区域整体存在；若区域存在，则平分单位空速与单位航向角，将其设置为新的单位空速与单位航向角，并计算区域中点的代价，保留优于最优坐标点对应代价的中点； 参考Metropolis准则，保留概率P的计算公式如下，公式中，J为当前解对应代价，Jbest为当前最优解的代价： 以此达到根据非最优解的代价值来实现概率保留次优解； 第六步：判断待检测集合内是否存在待检测点，若待检测的集合为空集，则输出最优坐标点对应空速与航向角；若待检测的集合不为空集，则代表当前最优解未必是全局最优解，继续进行二维区间预测，找到更优解；跳转至第五步，继续进行求解，直到待检测集合为空集或完成了设定的循环次数。

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