买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉吉林大学申请的专利用于森林防火的多仓库车-无人机协同调度与控制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：CN121032149B 。

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：202511557061.2，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权用于森林防火的多仓库车-无人机协同调度与控制方法是由贾洪飞;李义凡;吴文静;杨丽丽;黄秋阳设计研发完成，并于2025-10-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于森林防火的多仓库车-无人机协同调度与控制方法在说明书摘要公布了：本发明属于队列调度系统领域，涉及一种用于森林防火的多仓库车‑无人机协同调度与控制方法，该方法先导入森林区域电子地图与待巡查任务区域，之后基于K‑means聚类算法根据距离因素将不同的巡查任务区域分配至最近仓库，使每个仓库获得一个任务集群；对于每个仓库获得的任务集群，识别车辆可达任务区域集合以及仅无人机可达任务区域集合，构建以“最小化最大完成时间”为目标的混合整数规划模型；然后采用两阶段自适应大邻域搜索算法对模型进行求解，输出调度优化方案；最后中控模块将调度结果下发至各车辆终端并实时监控。该方法有效整合多仓库资源，实现车‑无人机协同调度与控制，满足大范围森林防火巡查对效率、覆盖率和实时性的高标准要求。

本发明授权用于森林防火的多仓库车-无人机协同调度与控制方法在权利要求书中公布了：1.用于森林防火的多仓库车-无人机协同调度与控制方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： 步骤1.导入森林区域电子地图与待巡查任务区域及中心点坐标集合； 步骤2.任务分配模块基于K-means聚类算法根据距离因素将不同的巡查任务区域分配至最近仓库，使每个仓库获得一个任务集群，每个所述的仓库配备一辆车辆和至少一架无人机； 步骤3.对于每个仓库获得的任务集群，识别车辆可达任务区域集合以及仅无人机可达任务区域集合，构建以“最小化最大完成时间”为目标的混合整数规划模型，并将识别的仅无人机可达任务区域纳入模型约束； 步骤4.通过求解子模块输出车辆-无人机协同防火巡查的调度优化方案，即输出每辆车的行驶路径，无人机的起飞点、巡查任务序列与降落点，以及时间节点安排；所述求解子模块采用两阶段自适应大邻域搜索算法进行求解； 步骤5.中控模块将调度结果下发至各车辆终端并实时进行监控； 所述步骤3构建的以“最小化最大完成时间”为目标的混合整数规划模型如下： 目标函数： minTmax； 其中，Tmax为最大完成时间； 约束条件： ①任务遍历约束： 其中，为仅无人机可达任务区域集合，为共享任务，即车辆可达任务区域集合；yijk为二进制变量，表示无人机是否从任务i起飞、巡查任务j、并在任务k降落，是则为1，否则为0；zj为二进制变量，表示车辆是否巡查任务j，是则为1，否则为0； ②车辆路径约束： 其中，x0j为二进制变量，表示车辆是否从仓库出发巡查任务j，是则为1，否则为0；xi0为二进制变量，表示车辆是否从任务i返回仓库，是则为1，否则为0；xij为二进制变量，表示车辆是否从任务i到任务j行驶，是则为1，否则为0；xji为二进制变量，表示车辆是否从任务j到任务i行驶，是则为1，否则为0；ui为整数变量，表示车辆访问任务i的顺序编号，uj为整数变量，表示车辆访问任务j的顺序编号，M为一个常数； ③无人机起降点约束： 其中，zi为二进制变量，表示车辆是否巡查任务i，是则为1，否则为0；zk为二进制变量，表示车辆是否巡查任务k，是则为1，否则为0；uk为整数变量，表示车辆访问任务k的顺序编号； ④时间协调约束： 其中，为车辆到达任务i的时刻，为车辆到达任务j的时刻，si为完成任务i需要的巡查时间，为车辆从任务i到任务j的行驶时间，为对于任务j，无人机从任务i起飞的时刻，为对于任务j，无人机从任务k降落的时刻，为车辆到达任务k的时刻，为无人机从任务i到任务j的飞行时间，为无人机从任务j到任务k的飞行时间，sj为完成任务j需要的巡查时间； ⑤无人机续航约束： 其中，Euav为无人机最大续航时间； ⑥无人机任务不重叠约束: 其中，uk′表表示上一个无人机任务的到达任务点顺序编号，yi′j′k′表为二进制变量，表示上一个无人机任务是否从任务i′起飞，巡查任务j′，在任务k′降落，是则为1，否则为0。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人吉林大学，其通讯地址为：130012 吉林省长春市南关区人民大街5988号吉林大学南岭校区；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。