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龙图腾网获悉山西大学申请的专利一种复杂环境下的多无人机运动规划方法及系统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：CN116360484B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-01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：202310186719.8，技术领域涉及：G05D1/46；该发明授权一种复杂环境下的多无人机运动规划方法及系统是由魏巍;张利军;李琳;梁吉业设计研发完成，并于2023-03-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种复杂环境下的多无人机运动规划方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种复杂环境下的多无人机运动规划方法及系统，涉及无人机运动规划领域，所述方法，包括：构建多无人机在t时刻的环境模型；所述环境模型包括：各无人机的状态空间、各无人机的动作空间、各无人机的观测空间、状态转移模型、观测模型和奖励模型；根据t时刻的环境模型，采用集员滤波方法估计各无人机在t时刻的信念状态；将所有无人机在t时刻的信念状态输入无人机决策网络中，得到各无人机在t时刻的动作；所述无人机决策网络是基于Q‑mix网络构建的。本发明能实现适应于复杂环境的高效无碰撞路径规划。

本发明授权一种复杂环境下的多无人机运动规划方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种复杂环境下的多无人机运动规划方法，其特征在于，包括： 构建t时刻的多无人机环境模型；所述多无人机环境模型包括：各无人机的状态空间、各无人机的动作空间、各无人机的观测空间、状态转移模型、观测模型和奖励模型；t≥0； 根据t时刻的多无人机环境模型，采用集员滤波方法估计各无人机在t时刻的信念状态； 将所有无人机在t时刻的信念状态输入无人机决策网络中，得到各无人机在t时刻的动作；所述无人机决策网络是基于Q-mix网络构建的； 所述根据t时刻的多无人机环境模型，采用集员滤波方法估计各无人机在t时刻的信念状态，具体包括： 根据t时刻的多无人机环境模型，采用集员滤波方法构建信念估计网络；所述信念估计网络，包括，预测网络和观测网络； 采用信念估计网络确定各无人机在t时刻的状态估计值； 根据t时刻的状态估计值和t时刻的形状矩阵，确定各无人机在t时刻的信念状态； 所述t时刻的状态估计值的计算公式为： ； 其中，为预测网络输出的t时刻的无人机i的状态估计值；为t时刻的无人机i的待定参数；为t时刻的无人机i观测到的状态；为观测网络输出的t时刻的无人机i的状态估计值；为t时刻的观测噪声；为t时刻的无人机i的观测噪声的时变矩阵；为待定的参数，；为滤波后t时刻的无人机i的状态估计值；为t时刻的无人机i的真实状态；为t时刻的无人机i的形状矩阵；T为转置；为表示区域的符号；表示t时刻无人机i对应的设定范围值；z表示变量；表示包含真实状态的区域。

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