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龍圖騰網獲悉東風汽車集團股份有限公司;東風悅享科技有限公司申請的專利一種基于自主導航多機協同安防巡邏車的控制方法及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：CN119739171B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-26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：202411892079.3，技術領域涉及：G05D1/43；該發明授權一種基于自主導航多機協同安防巡邏車的控制方法及系統是由張利;張建海;焦彬;孫國正;羅益;陳文;倪雅蓓;吳廣設計研發完成，并于2024-12-20向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于自主導航多機協同安防巡邏車的控制方法及系統在說明書摘要公布了：本發明涉及一種基于自主導航多機協同安防巡邏車的控制方法及系統，所述方法包括：U1.多輛安防巡邏車進行巡邏任務，采集每輛巡邏車的歷史行駛軌跡的數據信息，并實時獲取每輛巡邏車的位置和狀態的數據信息，并基于斯皮爾曼相關系數的改進的BP神經網絡回歸預測算法對每輛巡邏車的軌跡點進行預測，得到預測后的每輛巡邏車的軌跡點的數據信息，并構建安防巡邏車的多機協同路徑規劃模型，對每輛巡邏車的行駛路徑進行同步動態規劃，得到規劃后的每輛巡邏車的行駛路徑的數據信息。本發明不僅不同車輛的巡檢安防任務可以在云終端分享，并根據任務的執行情況改變任務的安排，以擴大安防巡邏車的群體作業效率，而且提高了安防巡邏車的實際應用價值。

本發明授權一種基于自主導航多機協同安防巡邏車的控制方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種基于自主導航多機協同安防巡邏車的控制方法，其特征在于，所述方法包括： U1.多輛安防巡邏車進行巡邏任務，采集每輛巡邏車的歷史行駛軌跡的數據信息，并實時獲取每輛巡邏車的位置和狀態的數據信息； U2.基于所述每輛巡邏車的歷史行駛軌跡的數據信息，采用基于斯皮爾曼相關系數的改進的BP神經網絡回歸預測算法對每輛巡邏車的軌跡點進行預測，得到預測后的每輛巡邏車的軌跡點的數據信息； U3.基于所述預測后的每輛巡邏車的軌跡點的數據信息、所述每輛巡邏車的位置的數據信息和所述每輛巡邏車的狀態的數據信息，構建安防巡邏車的多機協同路徑規劃模型，對每輛巡邏車的行駛路徑進行同步動態規劃，得到規劃后的每輛巡邏車的行駛路徑的數據信息； U4.基于所述規劃后的每輛巡邏車的行駛路徑的數據信息，采用改進的多子群的共生非均勻高斯變異樽海鞘群優化算法對巡邏車的行駛路徑進行優化，得到優化后的每輛巡邏車的行駛路徑的數據信息； 在步驟U2中，所述采用基于斯皮爾曼相關系數的改進的BP神經網絡回歸預測算法對每輛巡邏車的軌跡點進行預測包括： U21.基于所述每輛巡邏車的歷史行駛軌跡的數據信息，建立巡邏車的斯皮爾曼相關函數Q， ， 其中，xi為第i輛巡邏車的歷史行駛軌跡的數據信息，f為巡邏車的歷史行駛軌跡的位次函數，n為樣本容量，λi為巡邏車的歷史行駛軌跡的權重因子，對巡邏車的歷史行駛軌跡的相關性進行表征，得到巡邏車的歷史行駛軌跡的相關性的數據信息； U22.將所述巡邏車的歷史行駛軌跡的相關性的數據信息輸入BP神經網絡進行訓練和學習，確定巡邏車的軌跡點的回歸預測函數W， ， 其中，y為巡邏車中的歷史行駛軌跡的相關性的數據信息，α1、α2和α3巡邏車的軌跡點的回歸預測參數，得到訓練好的神經網絡模型； U23.基于所述訓練好的神經網絡模型，輸入所述每輛巡邏車的歷史行駛軌跡的數據信息，對每輛巡邏車的軌跡點進行預測，得到預測后的每輛巡邏車的軌跡點的數據信息。

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