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龙图腾网获悉南京航空航天大学;南京长空科技有限公司申请的专利一种面临山地环境下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：CN119803466B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202411890488.X，技术领域涉及：G01C21/20；该发明授权一种面临山地环境下的无人机路径规划方法是由李尧;黄大庆;赵喆;刘竺航设计研发完成，并于2024-12-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面临山地环境下的无人机路径规划方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面临山地环境下的无人机路径规划方法，首先对山区环境建模，包括规划区间，地形环境和可视障碍物威胁环境；无人机飞行过程中满足飞行长度、飞行成本、飞行过程中避障等约束条件；以目标函数求解最小值为目的，寻找无人机最优路径；对蜣螂算法进行改进，采用复合混沌映射的方式改善随机种群的初始化，采用非线性收敛法调整繁殖蜣螂的产卵边界和小蜣螂的觅食边界；引入梯度速降种群调整方法在迭代过程中动态调整种群中各个蜣螂种类的占比；基于改进的蜣螂算法求解无人机最优路径目标函数，获得路径规划结果。本发明使无人机在山地环境下的规划路径更短，飞行安全性更高，飞行成本更低，有效提高无人机完成山地飞行效率的需求。

本发明授权一种面临山地环境下的无人机路径规划方法在权利要求书中公布了：1.一种面临山地环境下的无人机路径航迹方法，其特征在于，包括以下步骤： 1构建环境模型，包括山地模型和静态障碍物模型，以模仿现实环境中山地复杂环境和立体障碍物对无人机的障碍物威胁； 2构建无人机平台多维资源约束，包括无人机飞行路径长度约束、飞行空间的安全性约束和路径平滑程度约束； 3在无人机多维资源约束的条件下，以最低飞行成本为目标，构建无人机最优路径目标函数；目标函数由路径长度代价函数、路径平滑程度代价函数、路径飞行安全性代价函数三部分加权以及引入碰撞代价惩罚函数构成； 4对蜣螂算法进行改进：采用复合混沌映射的方式改善随机种群的初始化，采用非线性收敛法调整繁殖蜣螂的产卵边界和小蜣螂的觅食边界；引入梯度速降种群调整方法在迭代过程中动态调整种群中各个蜣螂种类的占比；基于改进的蜣螂算法求解无人机最优路径目标函数，获得路径规划结果； 5飞行轨迹通过三次样条插值平滑方法进行操作处理，飞行路径包含飞行的起点psxs，ys，zs、终点pzxz，yz，zz和经过点poxo，yo，zo，得到无人机航迹规划，其中poxo，yo，zo是最优解对应的三维坐标值； 步骤4所述采用复合混沌映射的方式改善随机种群的初始化实现过程如下： 采用Logistic-Sine-Cosine映射改进随机x轴，y轴的坐标分布；采用Tent映射改进z轴的坐标分布： XLSC＝cosπ*4rx*1-x+1-r*sinπx-0.5 YLSC＝cosπ*4rx*1-x+1-r*sinπx-0.5，r∈0,1 Tent映射： 步骤4所述采用非线性收敛法调整繁殖蜣螂的产卵边界和小蜣螂的觅食边界实现过程如下： 根据规划的无人机路径目标函数计算初始种群中每一个蜣螂所对应的目标函数值，并将其中的最优值即最小值记为Pop*，并记录此时对应的三维坐标 令初始迭代次数t＝1，设置随机数r1的大小； 判断r1的大小，如果r1＜0.9，蜣螂根据滚球搜索行为进行位置更新，设置自然随机数α1，α1为0到1的随机值；如果α1＞0.1，则设置α＝1，否则设置α＝-1； 生成0到0.2之间的随机数r2，生成0到1之间的随机数r3； 通过以下搜索方程进行搜索： 其中，表示第i只滚球蜣螂第t+1次迭代的位置；表示第i只滚球蜣螂第t次迭代的位置；表示第i只滚球蜣螂第t-1次迭代的位置；Δx用于模拟光强等自然因素；表示全局最差位置； 如果r10.9，滚球蜣螂通过模拟跳舞的方式确定搜索策略，设置随机数r4为0到180的随机整数，如果r4＝0||90||180，则按照上述搜索方程进行位置搜索，否则通过以下搜索方程进行搜索： 其中，tanaa是滚球蜣螂遇到障碍物时的位置偏移量； 繁殖蜣螂以繁殖行为进行位置更新；通过以下方式设定繁殖蜣螂繁殖区域边界： 其中，Lb*代表的是繁殖区域的下边界，Ub*表示繁殖区域的上边界，为当前局部最佳解对应的位置信息，f1为繁殖区域的边界收敛因子，采用非线性收敛边界法，令k为Lb*和Ub*间的任意整数； 繁殖蜣螂到达生产区进行孵卵，位置更新如下： 其中，表示第i个孵化卵在第t+1次迭代时的位置，表示第i个孵化卵在第t次迭代时的位置，和分别为1×3维的相互独立随机向量； 孵化卵孵化完成后，产生小蜣螂，采用觅食行为进行位置更新；通过以下方式设定最优觅食区域： 式中，Ub**和Lb**分别代表最佳觅食区域的上下边界，f2表示觅食区域的边界收敛因子，同样采用非线性收敛边界法，令 小蜣螂达到觅食区域进行觅食，以觅食行为进行位置更新： 设置随机数r5，服从正态分布；生成范围为0到1随机向量 其中，为第i只小蜣螂在第t+1次迭代时的位置，为第i只小蜣螂在第t次迭代时的位置；另外一部分蜣螂会进行偷窃行为，以偷窃行为进行位置更新； 随机生成服从正态分布，且大小为1×3的随机向量生成一个固定常数r8； 偷窃蜣螂进行偷窃，以偷窃行为进行位置更新： 计算新生成的种群Popi+1中各蜣螂的目标函数值，将其中的最小值记为Popfit，比较Popfit和的大小，并将更新为两者之间的更小的值； 步骤4所述引入梯度速降种群调整方法在迭代过程中动态调整种群中各个蜣螂种类的占比实现过程如下： 每次迭代后选出种群中最优个体，替换当前种群中的最优个体；每经过四分之一总迭代次数后，将滚球蜣螂占比减少，繁殖蜣螂和小蜣螂占比各自提高； 式中，rPercent为种群初始化时，滚球蜣螂所占种群的比例，v1，v2，v3为与迭代次数相关的权重常量；当迭代次数t等于MAXit将作为最优解。

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