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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利基于复杂环境下多架无人机协同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：CN120669756B 。

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：202511167495.1，技术领域涉及：G05D1/695；该发明授权基于复杂环境下多架无人机协同路径规划方法是由董帛宸;周育民;叶瑞涛;刘永杰设计研发完成，并于2025-08-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于复杂环境下多架无人机协同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复杂环境下多架无人机协同路径规划方法，包括以下步骤：步骤一：构建多优先级任务协同调度模型，并准备无人机与任务数据集用于模型适配；步骤二：将所述无人机与任务参数输入至预先构建的多优先级任务协同调度模型中，由所述模型对任务按优先级进行初始分配；步骤三：实时采集所述无人机执行任务时的状态参数，包括当前位置、剩余载荷、剩余电量及与目标点距离，确定物资投放、悬停及返航的触发条件；步骤四：通过载荷更新、悬停控制及充电调度的量化方法，完成物资投放、侦察悬停、协同跟随及电量补给；步骤五：根据任务完成进度及所述无人机资源状态，依据协同调度原则调整后续任务执行计划，并输出最终任务完成结果。

本发明授权基于复杂环境下多架无人机协同路径规划方法在权利要求书中公布了：1.一种基于复杂环境下多架无人机协同路径规划方法，其特征是：包括以下步骤： 步骤一：构建多优先级任务协同调度模型，并准备无人机与任务数据集用于模型适配； 步骤二：将所述无人机与任务参数输入至预先构建的多优先级任务协同调度模型中，由所述模型对任务按优先级进行初始分配； 步骤三：实时采集所述无人机执行任务时的状态参数，包括当前位置、剩余载荷、剩余电量及与目标点距离，确定物资投放、悬停及返航的触发条件； 步骤四：通过载荷更新、悬停控制及充电调度的量化方法，完成物资投放、侦察悬停、协同跟随及电量补给； 步骤五：根据任务完成进度及所述无人机资源状态，依据协同调度原则调整后续任务执行计划，并输出最终任务完成结果； 所述步骤二中的无人机协同调度方法的具体步骤包括如下： ①、确定变量集合： 无人机最大载重：C={C,C...C}； 在t秒时无人机现有载重物资：c={c,c...c}； 目标点物资需求：D={d,d...d}，其中，d表示第j个任务点t的物资需求； 在t秒时无人机可行集合为：{t11,t12...}{t21,t22...}...{tv1,tv2...}； 其中，{tv1,tv2...}表示第v架无人机满足c≦d，1≦i≦m，1≦j≦n的目标点； 无人机{u,u...u}对应的唯一分配为：{t1y1,t2y2...tmym}，其中，tiyi表示无人机u选择的唯一目标点，tiyi∈可行集{ti1,ti2...}，tiyi为空，即无法分配目标； ②、优化模型： 建立决策变量： 根据决策变量，进一步得到目标函数： 约束条件：； ③、瓶颈法模型建立： 最佳分配： 根据最佳分配二分搜索：定义阈值θ，通过二分查找找到最小的θ使得下面的分配方案满足，其中Dij是无人机ui与目标tj的几何距离，搜救过程满足， 终止条件为：； ④、匈牙利法建模： 对于二分法搜索，得到最大阈值θ，根据匈牙利算法求解无人机的最优分配：， 对于t秒时无人机ui与可行集合{tu1,tu2...tum}的距离矩阵为： 其中，不符合载重需求的目标设置为inf，inf表示一个极大的数，Dij表示无人机ui与目标点tj几何距离， 构建二分图求解：G=U∪T,E,边集为， 通过匈牙利算法寻找最大匹配满足|M|=minm,n， 其中m表示无人机数量，n表示目标点数量，mn时n架无人机得到最优唯一分配，剩余m-n架无人机为；mn时m架无人机均得到最优唯一分配； ⑤、剔除+重试策略： 对于子集{tj1xj1,tj2xj2,tj3xj3...}∈{t1x1,t2x2...tmxm}的k架无人机，我们通过"剔除"策略，使k架无人机{uj1,uj2,uj3...ujk}的目标点：， 其中，tj1xj1表示无人机uj1的目标点， 对于{t1x1,t2x2...tmxm}\{tj1xj1,tj2xj2,tj3xj3...}，我们采取"重试"策略，重复求解直到找到可行分配，使式中|M|=minm-kmin,n， 其中，kmin为最小满足条件的k=0,1,...m， 至此目标分配模型完全建立，通过分配模型，最终得到以下分配： m-k架无人机u={u1,u2...um-k}的唯一最优目标点为：， k架无人机u={um-k+1,um-k+2,...,um}的空集点为。

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