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龙图腾网获悉合肥工业大学申请的专利面向任务集合的多无人机三维路径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：CN116360481B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202310136735.6，技术领域涉及：G05D1/46；该发明授权面向任务集合的多无人机三维路径规划方法是由罗贺;赵慧敏;梁晨蕾;林世忠;阴酉龙;台建玮;王国强;胡笑旋;夏圆青;朱默宁;范茜茜;段婕;李晓多;施倩设计研发完成，并于2023-02-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向任务集合的多无人机三维路径规划方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种面向任务集合的多无人机三维路径规划方法、系统、存储介质和电子设备，涉及无人机巡检技术领域。本发明中，以最短化所有无人机完成巡检任务的时间为优化目标，构建整数规划模型，利用整合Q‑learning机制的遗传算法对模型进行求解，实现如何根据实际巡检任务需求，从任务点集中合理选择任务点进而规划出多无人机三维路径。对于促进无人机巡检在电力巡检、水电站巡检、城市巡检等领域的深入应用、提升无人机智能巡检水平，具有重要的理论价值和现实意义。

本发明授权面向任务集合的多无人机三维路径规划方法在权利要求书中公布了：1.一种面向任务集合的多无人机三维路径规划方法，其特征在于，包括： S1、获取待巡检的任务集合和无人机资源； S2、根据所述待巡检的任务集合和无人机资源，以最小化所有无人机完成巡检任务的时间为优化目标，构建整数规划模型； S3、采用整合Q-learning机制的遗传算法求解所述整数规划模型，获取多无人机三维路径规划结果； 所述S3包括： S31、令迭代次数t＝1；根据模型的约束条件生成初始种群，初始化Q表；其中，染色体编码规则具体是指： 单条三行染色体代表一个解，染色体的总长度等于任务点数量；每个任务点都预先标记有唯一序列号，第二行染色体代表任务点序列；第一行染色体代表任务点序列对应的簇序列；第三行染色体代表无人机序号，表示任务点被该架无人机选中进行访问，若为0则不被访问； S32、若达到最大迭代次数则停止，并解码当前最优染色体作为所述多无人机三维路径规划结果，否则继续执行； S33、计算种群目标函数值；其中，采用线性转换法将模型的目标函数转化为适应度函数，变换公式如下： F′＝aF+b 其中，F′表示适应度函数，a、b为线性方程的超参数，且a0，F为目标函数； S34、根据种群目标函数值评判当前种群所处状态；根据当前种群所处状态进行动作选择，并计算奖励，更新Q表； S35、采用轮盘赌策略从当前种群中选取M个母体； S36、根据S34选择动作确定的交叉概率，对M个母体进行交叉操作； S37、根据S34选择动作确定的变异概率，对M个交叉后的个体进行变异操作； S38、将父代种群和子代种群合并，得到规模为2M的种群； S39、采用基于适应度排序的重插入方法在2M种群中选出M个个体，得到新一代种群；令t＝t+1，回到S32； 所述S34中根据种群目标函数值评判当前种群所处状态，具体包括： S341、分别求解当前种群的平均种群目标函数z1、种群的多样性z2、种群的最佳目标函数值z3； 其中，为第t次迭代中第u个个体的目标函数值；为第1次迭代中第w个个体的目标函数值；为第t次迭代中最优个体的目标函数值，为第t次迭代中最差个体的目标函数值； S342、求解当前种群所处状态； S*＝w1*z1+w2*z2+w3*z3 其中，w1，w2，w3分别为对应度量值的权重。

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