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龙图腾网获悉西北工业大学申请的专利一种针对多无人机协同航迹规划的融合优化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：CN116382334B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-29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：202310302720.2，技术领域涉及：G05D1/46；该发明授权一种针对多无人机协同航迹规划的融合优化方法是由李波;宋超;马云红;杨帆;康培棋;杨慧林;万开方;高晓光设计研发完成，并于2023-03-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种针对多无人机协同航迹规划的融合优化方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种针对多无人机协同航迹规划的融合优化方法，构建无人机运动模型，初始化我方无人机与既定目标信息，获取无人机自身的状态及无人机与目标的相对状态，组成总状态，将总状态输入基于优化A*算法、模型预测控制算法与Standoff算法融合的优化算法模型，完成多无人机编队规划。本发明借助不同智能算法优点，制定融合算法规则，形成一种性能更为优异的融合算法，弥补了单一算法的功能短板；优化融合算法应用于三维复杂环境下多无人机协同航迹规划，使得无人机群航迹规划实现实时避碰与编队控制，最大化无人机探测覆盖范围，获取更安全可行的航迹规划。

本发明授权一种针对多无人机协同航迹规划的融合优化方法在权利要求书中公布了：1.一种针对多无人机协同航迹规划的融合优化方法，其特征在于包括下述步骤： 步骤S1：构建无人机运动模型； 在三维空间中，无人机位置、速度，俯仰角与航向角共同构建了无人机运动模型，设OXYZ坐标系为无人机所在的三维空间坐标系，其中原点O表示无人机任务区域中心，X轴指向正北方向，Z轴指向正东方向，Y轴指向垂直向上的方向； 在考察无人机运动时，将无人机视为质点，建立三维离散化无人机运动学模型，采样时间为△t，无人机运动方程如下所示： 其中，xk,yk,zk表示无人机在k时刻的位置坐标；xk+1,yk+1,zk+1表示无人机在k+1时刻的位置坐标；vk表示无人机在k时刻的实时速度；sk表示无人机在k时刻的状态采样；S表示可行状态集；uk表示k时刻无人机的决策输入；U表示可行输入集；俯仰角θk与θk+1分别为无人机在k时刻和k+1时刻的速度向量与XOZ平面夹角；航向角与为无人机在k时刻和k+1时刻的速度向量在XOZ平面投影向量与X轴正向夹角；ak+1表示无人机在k+1时刻的加速度； 步骤S2：初始化我方无人机与既定目标信息，获取无人机自身的状态及无人机与目标的相对状态，组成总状态Qall； 无人机的自身状态包括三维坐标系下的位置分量xr,yr,zr，无人机速度大小vr，无人机俯仰角θr，无人机航向角无人机与目标的相对状态包括相对距离dr及相对方位角qr；组成总状态为 步骤S3：将总状态Qall输入基于优化A*算法、模型预测控制算法与Standoff算法融合的优化算法模型，将多无人机协同航迹规划系统划分为航迹规划层和路径规划层，航迹规划基于优化A*算法展开，结果是与时间无关的静态几何路径；路径规划基于模型预测控制算法与Standoff算法融合开展，模型预测控制算法解决了有限时间内大规模实时最优控制问题，在约束、非线性、模型不确定和不可预见的环境中利用预览能力实现优化动作控制，生成适用于多无人机编队实际飞行的实时路径规划，Standoff算法作为编队控制主要算法之一，基于安全距离实现传感器探测范围最大化，减小目标丢失概率； 步骤S4：多无人机编队规划； 在先验静态障碍物模型中植入突发障碍物模型，验证融合算法应用于多无人机协同航迹规划实时避障能力。

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