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龙图腾网获悉东南大学申请的专利未知复杂环境中无人机航迹快速智能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：CN116466752B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-24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：202310669654.2，技术领域涉及：G05D1/46；该发明授权未知复杂环境中无人机航迹快速智能规划方法是由王立辉;郭意霖;许宁徽;任元;李勇;陈飞鹏设计研发完成，并于2023-06-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本未知复杂环境中无人机航迹快速智能规划方法在说明书摘要公布了：本发明公开了未知复杂环境中无人机航迹快速智能规划方法，包括如下步骤：1、前端搜索，分为最短安全路径搜索和满足动力学约束的控制点定向扩张两部分依次进行，高效获取初始的B样条曲线控制点和轨迹时空信息；2、后端优化，根据初始控制点所处阶段为局部轨迹分配相应的安全飞行走廊，通过最小体积基限制包含局部轨迹的最小体积的单纯形，在已知安全空间中，基于不同的优化策略高效地生成快速且安全的最终轨迹。该方法利用前端搜索获取到的轨迹时空信息将后端轨迹优化问题简化成二次规划，提高了生成快速安全轨迹的效率。

本发明授权未知复杂环境中无人机航迹快速智能规划方法在权利要求书中公布了：1.未知复杂环境中无人机航迹快速智能规划方法，其特征在于：包括前端搜索和后端优化两个部分： 前端搜索，为了保证轨迹的C2连续性以及计算简便，将使用三次其中p＝3的B样条曲线，以B样条的控制点为主体进行搜索和优化，依赖以无人机当前位置Lp为中心构建的局部滑动地图并根据当前无人机的状态包括位置Lp，速度Lv，加速度La并进行重规划； 包括如下步骤： 步聚1：如果最终目标Gterm不在局部滑动地图内，那么将最终目标Gterm在方向上投影到地图上的点G； 步骤2：运行从Lp到G的跳点搜索算法，并仅保留其在已知安全空间内的部分 步骤3：通过当前无人机的状态计算初始B样条曲线控制点； 步骤4：朝着的顶点依次扩展，根据已有控制点和动力学约束Vmax，Amax计算下一个控制点； 后端优化，通过基于JPS搜索结果反映出的方向信息进行扩张获得控制点，利用搜索结果反映出的有效信息进行轨迹优化来生成平滑、安全且动态可行的轨迹，固定B样条曲线的其余两个要素，仅优化剩余的唯一要素控制点，将分功能模块化展示各部分约束和目标函数，并在最后给出优化形式； 包括如下步骤： 步聚1：对在已知安全空间内的进行已知安全空间的凸分解，获取个凸多面体 步骤2：判断控制点的数量是否足够多，如果不满足，则意味所获得的轨迹较短，此时轨迹周围已知安全空间较少，没有必要进行快速优化，所以这种情况下进行保守的备用优化； 步骤3：如果条件满足，则先进行快速优化获得快速轨迹，然后为其添加终止条件，而后对快速轨迹未固定的控制点进行安全优化获得具有终止条件的安全轨迹； 最后，通过前端搜索和后端优化输出快速安全的最终轨迹。

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