蘇州大學楊本圓獲國家專利權
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龍圖騰網獲悉蘇州大學申請的專利一種面向低空無人機的三維路徑多階段規劃方法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:CN120403660B 。
龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-09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:202510909005.4,技術領域涉及:G01C21/20;該發明授權一種面向低空無人機的三維路徑多階段規劃方法是由楊本圓;劉星;高娟娟;袁文杰;陳亮;程誠設計研發完成,并于2025-07-02向國家知識產權局提交的專利申請。
本一種面向低空無人機的三維路徑多階段規劃方法在說明書摘要公布了:本發明公開一種面向低空無人機的三維路徑多階段規劃方法,包括以下步驟:輸入三維地形模型和路徑規劃的起始點;基于三次B樣條曲線初始化三維路徑,并構建優化模型;對優化變量空間進行活躍子空間辨識及空間映射;在活躍子空間內執行改進粒子群算法,并周期性獎勵種群中的最優適應度粒子;對優化后的三維路徑進行多階段細化,并對密化后的路徑控制點執行模式搜索算法優化;獲得優化后的全局最優三維路徑。
本發明授權一種面向低空無人機的三維路徑多階段規劃方法在權利要求書中公布了:1.一種面向低空無人機的三維路徑多階段規劃方法,其特征在于,包括以下步驟:輸入三維地形模型和路徑規劃的起始點;基于三次B樣條曲線初始化三維路徑,并構建優化模型;對優化變量空間進行活躍子空間辨識及空間映射;在活躍子空間內執行改進粒子群算法,并周期性獎勵種群中的最優適應度粒子;對優化后的三維路徑進行多階段細化,并對密化后的路徑控制點執行模式搜索算法優化;獲得優化后的全局最優三維路徑其中,優化模型的優化變量為所有控制點的坐標,表示為:; 適應度函數為: ; 其中,為主優化目標,表示三維路徑的長度,表示碰撞懲罰項,表示曲率懲罰項,表示繩結懲罰項; 碰撞懲罰項計算公式為: ; 其中,表示三維路徑上第i個碰撞檢測點的高程值,為指示函數,當時取1,否則為0; 曲率懲罰項計算公式為: ; 其中,表示三維路徑上第i個曲率檢測點的曲率,表示曲率最大允許值,其中,曲率通過下式進行計算: ; 式中,與分別表示三維空間路徑曲線關于參數u的一階導數和二階導數,為防止分母為零導致計算失效的極小正數; 繩結懲罰項的計算公式為: ; 活躍子空間通過梯度協方差矩陣的特征分解進行辨識,具體步驟包括: 計算梯度協方差矩陣C: ; 其中,為數學期望算子,為適應度函數關于變量的梯度向量,M為抽樣樣本總量,為第i個抽樣點; 改進粒子群算法的速度和位置更新公式為: ; 其中,和表示種群中第i個粒子在第k次迭代和第k+1次迭代時的速度向量,表示第k次迭代下第i個粒子的個體歷史最優位置,表示第k次迭代的群體最優位置,和表示第k次迭代下第i個粒子的位置,、表示個體認知和社會群體經驗的權重系數,表示第k次迭代的慣性權重系數,通過下列公式進行更新: ; 其中,K為改進粒子群算法的總迭代次數。
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