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龙图腾网获悉南京理工大学申请的专利一种兼具避障功能的空地协同轨迹优化算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：CN119509560B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-19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：202411565502.9，技术领域涉及：G01C21/30；该发明授权一种兼具避障功能的空地协同轨迹优化算法是由易文俊;陈劲彤设计研发完成，并于2024-11-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种兼具避障功能的空地协同轨迹优化算法在说明书摘要公布了：本发明为一种兼具避障功能的空地协同轨迹优化算法。包括如下步骤：1无人机通过激光雷达接收点云信息，对点云信息进行预处理；计算得到无人机的里程计数据，计算更新局部的占据栅格地图；2无人车计算得到相对位姿，通过扩展卡尔曼滤波器得到无人车的精确位姿；通过MBE算法计算最小边界椭圆；3将占据栅格地图发送给无人车，无人车在占据栅格地图上进行路径规划即参考路径；4无人车通过Kuhn‑Munkres算法对前后两帧椭圆进行匹配，根据参考路径，通过MPC‑D‑CBF算法进行路径跟踪与优化，得到最终的无人车无碰撞路径。本算法能有效协助失去GPS信号的无人车完成的路径规划、进一步提高无人车的避障能力。

本发明授权一种兼具避障功能的空地协同轨迹优化算法在权利要求书中公布了：1.一种兼具避障功能的空地协同轨迹优化算法，其特征在于，无人机配备激光雷达和相对位姿估计传感器、且搭载ALOAM算法、DBSCAN聚类算法，无人车配备车轮里程计和相对位姿估计传感器、搭载MPC-D-CBF算法、Kuhn–Munkres算法、扩展卡尔曼滤波器、ego-planner规划器；算法包括如下步骤： 步骤1：无人机通过激光雷达接收点云信息，通过DBSCAN聚类算法对点云信息进行预处理；通过ALOAM算法计算得到无人机自身的里程计数据，通过Raycast算法计算更新局部的占据栅格地图； 步骤2：根据无人机传来的里程计数据，及相对位姿估计传感器数据，无人车计算得到相对位姿，通过无人车搭载的扩展卡尔曼滤波器得到无人车的精确位姿；同时，通过MBE算法计算每组点云簇的最小边界椭圆，通过扩展卡尔曼滤波器得到的精确位姿估计无人车对应的最小边界椭圆并剔除； 步骤3：将步骤1无人机的占据栅格地图发送给无人车，无人车还原地图，使用搭载的ego-planner规划器，在占据栅格地图上进行路径规划，得到无人车的参考路径； 步骤4：无人车接受步骤2的最小边界椭圆信息，通过Kuhn-Munkres算法对前后两帧椭圆进行匹配，根据步骤3规划的参考路径，通过MPC-D-CBF算法进行路径跟踪与优化，得到最终的无人车无碰撞路径。

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