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龙图腾网获悉国网湖北省电力有限公司经济技术研究院;北京工业大学申请的专利基于改进常春藤算法的无人机巡检数据采集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：CN120196108B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202510279522.8，技术领域涉及：G05D1/46；该发明授权基于改进常春藤算法的无人机巡检数据采集方法及系统是由张洪;张赵阳;李智威;梁堉;朱涛;陈理;全江涛;周蠡;徐乐平;尚琦翔;李杰豪;王巍;孙利平;廖晓红;蔡杰;熊川羽;马莉;陈然;周英博;熊一;舒思睿;胡婷设计研发完成，并于2025-03-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于改进常春藤算法的无人机巡检数据采集方法及系统在说明书摘要公布了：一种基于改进常春藤算法的无人机巡检数据采集方法及系统，首先确定需要巡检的区域范围，并在标记传感器节点的位置，然后以数据质量为前提，以数据总采集量与能量总消耗量之比最大为目标，并附加各项约束条件，构建巡检数据采集模型；接着基于改进后的常春藤算法进行优化，求解获得最优数据采集路径；本发明为增强算法的全局搜索能力和收敛性能，结合多种算法分别对常春藤算法的不同阶段进行了改进，不仅有效提高算法的收敛速度，避免陷入局部最优，同时考虑了无人机在巡检过程中的多种能源消耗影响，针对性附加了各项约束条件，保证了无人机不仅能够有效完成数据采集任务，同时降低了采集任务中的能源消耗。

本发明授权基于改进常春藤算法的无人机巡检数据采集方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于改进常春藤算法的无人机巡检数据采集方法，其特征在于，包括： 根据输电线路的分布，确定需要巡检的区域范围，并在巡检区域中标记传感器节点的位置； 基于巡检的区域范围与传感器节点的位置，以无人机在一次输电线路巡检数据采集任务中的数据总采集量与能量总消耗量之比最大为目标，并以能量约束、节点覆盖约束、飞行高度约束、飞行路径约束、信号强度约束为约束条件，构建无人机输电线路巡检数据采集模型； 基于改进后的常春藤算法优化无人机输电线路巡检数据采集模型，并求解获得最优数据采集路径； 对常春藤算法的改进包括：基于帐篷Tent混沌映射与逆向学习策略改进初始阶段；基于正余弦算法和非线性自适应正弦因子改进生长阶段；基于适应度的自适应步长莱维-高斯Levy-Gaussian混合策略改进传播与进化阶段； 所述基于帐篷Tent混沌映射与逆向学习策略改进初始阶段，具体包括： 利用帐篷Tent混沌映射生成初始种群；假设搜索空间维度为，种群大小为，所述初始种群的位置由下式确定： ； 其中：、分别为常春藤算法搜索空间的下界和上界，维度为；为通过帐篷Tent混沌映射生成的维混沌数列；为哈达玛Hadamard乘积； 对每个初始种群生成逆向解，获得逆向种群；所述逆向种群的表达式如下： ； 将初始种群与逆向种群合并，获得扩展种群；所述扩展种群的表达式如下： ； 选择具有最大多样性的前个个体，确定为最终种群； 所述基于正余弦算法和非线性自适应正弦因子改进生长阶段，具体包括： 结合正余弦算法和非线性自适应正弦因子，对常春藤算法生长过程进行改进； 所述正余弦算法的位置更新表达式如下： ； 其中：为当前个体的位置，为目标个体的位置，为控制步长的随机数，为控制探索方向的随机数，为控制收敛速度的随机数，、分别为控制个体是正弦还是余弦方式移动的随机数，为内均匀分布的随机值； 所述非线性自适应正弦因子的表达式如下： ； 其中：为初始因子，为衰减速率，为当前迭代次数； 则改进后的位置更新表达式如下： ； ； 其中：为第个个体的新位置；为当前个体的指导方向的位置；表示维度为的正态分布随机数；为种群移动的增量方向；为哈达玛Hadamard除法；为当前的迭代次数； 所述基于适应度的自适应步长莱维-高斯Levy-Gaussian混合策略改进传播与进化阶段，具体包括： 基于适应度的自适应步长莱维-高斯Levy-Gaussian混合策略，对常春藤算法的传播与进化过程中的位置更新进行改进； 所述基于适应度的自适应步长莱维-高斯Levy-Gaussian混合策略的表达式如下： ； ； 其中：为步长；为参数；、表示均值为0、方差分别为和的正态分布；为标准的高斯分布；为步长的方差；为当前解与全局最优解适应度差距；为当前解的适应度值；为全局最优解的适应度值；为预设的适应度差距阈值； 则改进后的位置更新表达式如下： ； 其中：为缩放因子，为当前种群的最优个体位置； 基于新位置，更新增量向量；所述增量向量的表达式如下： ； 其中：为更新后的增量向量。

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