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龍圖騰網獲悉中國民用航空飛行學院申請的專利一種用于復雜城市環境的無人機路徑規劃方法及其系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120428746B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-29發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510934359.4，技術領域涉及：G05D1/46；該發明授權一種用于復雜城市環境的無人機路徑規劃方法及其系統是由程擎;張正源設計研發完成，并于2025-07-08向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種用于復雜城市環境的無人機路徑規劃方法及其系統在說明書摘要公布了：本發明公開了一種用于復雜城市環境的無人機路徑規劃方法及其系統，其涉及無人機路徑規劃技術領域。本方法深度融合多個算法，其組合方式和各階段之間的信息傳遞與優化成果繼承機制，有利于無人機的路徑規劃；設計具有時變周期的自適應學習因子，顯著提升了PSO的全局探索和局部開發平衡能力，增強種群多樣性和全局搜索能力；通過PSO的快速全局引導、SSA的種群動態增強、GA的解空間深度優化以及LS的最終精度提升，可快速且高效地對無人機進行規劃路徑。

本發明授權一種用于復雜城市環境的無人機路徑規劃方法及其系統在權利要求書中公布了：1.一種用于復雜城市環境的無人機路徑規劃方法，其特征在于，包括： 獲取某城市中待規劃場景的障礙物三維建模數據和路徑節點信息，構建對應的障礙物三維模型； 確定無人機的目標信息，設置無人機的規劃參數，基于障礙物三維模型，構建綜合避障成本函數； 基于綜合避障成本函數和各無人機的目標信息，利用無人機路徑融合規劃算法在障礙物三維模型中對各無人機進行路徑規劃，得到各路徑規劃結果； 構建綜合避障成本函數，具體包括： 確定各無人機的目標信息，并設置無人機的規劃參數； 實時獲取各無人機的實時坐標和實時運行角度； 基于路徑節點信息，計算兩個相鄰且連續的路徑節點的距離成本，構建距離成本函數； 基于路徑節點信息和無人機安全緩存半徑，計算各路徑節點與不同障礙物的中心的直線距離，構建避障成本函數；避障成本函數對應的公式為： ； 其中，表示求和函數，表示路徑節點總數，表示障礙物數量，表示兩兩路徑節點之間構成的路徑線段數量，表示第個障礙物的半徑，表示第個路徑線段距第個障礙物的中心的直線距離，、分別表示無人機機身半徑和無人機安全緩存半徑； 基于無人機的最高約束高度和最低約束高度，構建高程約束成本函數； 基于各無人機的實時坐標、實際運行角度以及規劃參數，計算各無人機的爬升角和轉彎角度，構建機動約束成本函數；機動約束成本函數對應的公式為： ； ； ； 其中，、分別表示第個無人機的爬升角、轉彎角度，表示方位角計算函數，表示允許無人機的轉彎角度閾值，表示最大值函數，、分別表示第個無人機在第個障礙物、第個障礙物處的爬升角，表示允許無人機的爬升角變化量閾值，表示第個無人機在第個障礙物處的轉彎角度，、分別表示第個路徑點、第個路徑點的x軸坐標，、分別表示第個路徑點、第個路徑點的y軸坐標，、分別表示第個路徑點、第個路徑點的z軸坐標，表示絕對值函數； 設置綜合成本系數，對距離成本函數、避障成本函數、高程約束成本函數和機動約束成本函數進行加權求和，構建綜合避障成本函數； 任意一個無人機的路徑規劃結果的獲取過程包括： 設置邊界空間和最大迭代次數；基于路徑節點信息，初始化粒子群，得到各粒子的初始粒子位置和初始粒子速度； 計算當前迭代的自適應動態慣性權重、自適應學習因子，利用粒子群優化算法對粒子群進行初步優化，得到對應的初步優化粒子群； 利用麻雀搜索算法對初步優化粒子群進行二次優化，得到二次優化粒子群； 利用遺傳算法對二次優化粒子群進行優化，得到三次優化粒子群； 利用局部搜索算法對三次優化粒子群進行優化，得到最終優化后的粒子群； 基于最終優化后的粒子群，確定最優解，將最優解作為路徑規劃結果。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人中國民用航空飛行學院，其通訊地址為：618307 四川省德陽市廣漢市南昌路四段46號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。