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龙图腾网获悉暨南大学申请的专利一种多无人机路径规划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：CN119847207B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202510008634.X，技术领域涉及：G05D1/695；该发明授权一种多无人机路径规划方法及系统是由魏凯敏;陈晓辉设计研发完成，并于2025-01-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多无人机路径规划方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种多无人机路径规划方法及系统，方法包括：利用无人机的机载传感器系统，获取多无人机的三维空间环境信息；根据所述三维空间环境信息，构建深度强化学习模型；其中，所述深度强化学习模型包括状态空间、动作空间、奖励函数以及网络架构，其中所述动作空间包括两种不同的飞行模式对应的动作；构建隐私保护模型，通过所述隐私保护模型，保护含有无人机敏感信息的训练数据；对无人机与环境进行交互训练，完成路径规划决策方法的学习；将学习得到的路径规划决策方法应用于无人机群智感知任务中，以实现路径规划。本发明能够使无人机自主选择飞行模式，提高无人机执行长时间感知任务的能力。

本发明授权一种多无人机路径规划方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种多无人机路径规划方法，其特征在于，包括以下步骤： 利用无人机的机载传感器系统，获取多无人机的三维空间环境信息； 根据所述三维空间环境信息，构建深度强化学习模型；其中，所述深度强化学习模型包括状态空间、动作空间、奖励函数以及网络架构，其中所述动作空间包括两种不同的飞行模式对应的动作；所述状态空间包括全局状态空间和局部状态空间，其中全局状态空间包括障碍物、充电桩、信号点以及无人机的所有环境信息，局部状态信息包括无人机的个人信息以及感知范围内的障碍物、充电桩、信号点的信息，所述奖励函数根据任务目标设计；所述飞行模式包括数据收集模式和充电模式；所述网络架构包括两个演员网络和一个批评者网络组成的演员-批评者架构，其中两个演员网络分别用于学习两种飞行模式下的策略； 奖励函数构造如下： 其中，是惩罚项，在数据收集模式下，无人机没有收集到数据或者充电会受到惩罚；在充电模式下，无人机没有充电或者收集数据会受到惩罚；无论哪种模式下，无人机撞击障碍物都会受到惩罚；是t时刻无人机u感知范围R内的信号点集合；是无人机的初始能量；表示无人机在t时刻补充的电量；Dp代表无人机执行动作后，无人机收集到的感知数据量；表示无人机执行动作后，收集的数据的多样性；表示能量消耗函数；表示无人机u在t时刻收集的数据量，表示无人机u在t时刻移动的距离； 每架无人机都包括数据收集模式下的第一演员网络、充电模式下的第二演员网络、批评者网络、数据收集模式下的第一目标演员网络、充电模式下的第二目标演员网络和目标批评者网络； 每架无人机观察环境，获得局部观测值； 根据局部观测值，每架无人机利用第一演员网络和第二演员网络产生第一动作和第二动作，并引入随机噪声，得到无人机实际应该执行的第一动作变量和第二动作变量无人机根据当前所处的飞行模式以及电量水平从两个动作中选择一个执行：当无人机处于数据收集模式时，若电量低于百分之四十，则切换模式为充电模式，执行第二动作变量否则保持该飞行模式执行第一动作变量当无人机处于充电模式时，若电量低于百分之四十，则继续保持该模式执行，执行第二动作变量否则切换模式为飞行模式，执行第一动作变量 构建隐私保护模型，通过所述隐私保护模型，保护含有无人机敏感信息的训练数据； 所述隐私保护模型包括编码器和解码器；在编码器中加入长短期记忆网络，在解码器中结合多头注意力机制和长短期记忆网络； 通过所述编码器将无人机的真实观测映射到潜在空间； 通过解码器根据从潜在空间随机采样的隐变量生成生成数据，并替换真实观测； 根据所述训练数据，对无人机与环境进行交互训练，完成路径规划决策方法的学习； 将学习得到的路径规划决策方法应用于无人机群智感知任务中，以实现路径规划。

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