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龙图腾网获悉北京理工大学申请的专利一种基于粒子群算法的多车分布式持续覆盖轨迹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：CN120406459B 。

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：202510549059.4，技术领域涉及：G05D1/43；该发明授权一种基于粒子群算法的多车分布式持续覆盖轨迹规划方法是由李卓;薛煌铠;孙健;王钢;黄艺设计研发完成，并于2025-04-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于粒子群算法的多车分布式持续覆盖轨迹规划方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于粒子群算法的多车分布式持续覆盖轨迹规划方法，利用多无人车的分布式搜索特性，使多无人车系统充分感知和收集目标地图中的信息资源，利用粒子群算法的协作机制实现多车路径规划，首先，地图栅格化方法支持动态调整栅格大小和数量使本发明能够更好地适应于不同大小的地图，而不需要改变无人车的运动参数或栅格的可知度函数；其次，粒子的位置对应于无人车控制输入，通过适应度函数评估即可快速确定粒子的优劣进而指导粒子的搜索方向，加速了收敛过程，且粒子群算法无需训练且具有一定的稳定性；最后，在地图目标区域范围内粒子均记录自身经历过的最优位置，同时也向群体中的最优粒子学习，因此通过群体协作和动态调整能够有效应对环境干扰。

本发明授权一种基于粒子群算法的多车分布式持续覆盖轨迹规划方法在权利要求书中公布了：1.一种基于粒子群算法的多车分布式持续覆盖轨迹规划方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、构建目标区域的可知度栅格地图，具体构建方式为： 步骤1.1、为目标区域构建的栅格地图，栅格地图的状态由可知度函数表示，对于横坐标为，纵坐标为的栅格，其可知度函数表示为： 其中，表示栅格在设定时间内被任意车辆访问的时刻，未被访问前将其取值设置为表示在访问时刻栅格的初始可知度，为可知度衰减因子，栅格的可知度满足条件； 步骤1.2、将每个栅格的可知度构建为的二维矩阵，定义为可知度栅格地图矩阵作为可知度栅格地图； 步骤2、建立用于多个无人车轨迹规划的第一运动模型，第一运动模型由状态变量、控制变量、动力学模型和状态转移模型组成； 步骤3、根据步骤1建立的可知度栅格地图及步骤2建立的第一运动模型建立多个无人车持续覆盖的轨迹优化问题，包括目标函数和约束条件； 步骤4、根据步骤3建立的轨迹优化问题设计粒子群求解算法，包括规定粒子速度和位置的编码准则，构建适应度函数； 步骤5、实际使用时，设置多个无人车的初始状态变量，利用所述粒子群求解算法进行解算，得到基于粒子群规划策略下的多个无人车持续覆盖的实际轨迹。

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