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龙图腾网获悉南京航空航天大学申请的专利一种基于转运点选址的物流无人机城市运输网络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：CN119359187B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202411504845.4，技术领域涉及：G06Q10/083；该发明授权一种基于转运点选址的物流无人机城市运输网络规划方法是由张洪海;李姗;李一可;孟博;张端儿;黄及水设计研发完成，并于2024-10-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于转运点选址的物流无人机城市运输网络规划方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于转运点选址的物流无人机城市运输网络规划方法，属于无人机运输网络规划领域，包括步骤为：基于地面空间布局、城市空域特征，采用栅格法对物流无人机运行环境进行三维离散化建模，识别空域潜在障碍；设计含有一网、双层、三节点的物流无人机运输网络体系架构；考虑转运点数量、运行成本，兼顾配送网络服务压力的均衡性，建立包括转运点选址与网络构建的双层多目标规划模型；搭建基于自组织映射神经网络与混合模拟退火算法的双层求解框架，输出物流无人机立体运输网络拓扑结构。本发明针对城市密集配送需求，构建物流无人机立体运输网络，有助于引导城市大规模物流无人机有序飞行，实现低空空域资源的优化配置。

本发明授权一种基于转运点选址的物流无人机城市运输网络规划方法在权利要求书中公布了：1.一种基于转运点选址的物流无人机城市运输网络规划方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤1，基于地面空间布局、城市空域特征，采用栅格法对物流无人机运行环境进行三维离散化建模，识别空域潜在障碍； 步骤2，根据物流无人机从供应端到用户端的配送模式，设计含有一网、双层、三节点的物流无人机运输网络体系架构； 步骤3，考虑转运点数量、运行成本，兼顾配送网络服务压力的均衡性，建立包括转运点选址与网络构建的双层多目标规划模型； 步骤4，搭建基于自组织映射神经网络与混合模拟退火算法的双层求解框架，输出物流无人机立体运输网络拓扑结构； 步骤3中，基于物流无人机运输网络整体架构，建立物流无人机运输网络双层规划模型，物流无人机运输网络双层规划模型包括上层模型和下层模型，上层模型为转运点选址模型，转运点选址模型的目标函数包括转运点数量Nt和配送成本C两个函数； 对于转运点潜在位置tt∈T，定义二元变量xt表示其是否被启用，表示为： 运输网络的转运点数量Nt表示为： 对于被启用的转运点t，定义二元变量xtr表示其是否服务于需求点rr∈R，表示为： 将货物量视为用户的需求权重，配送层网络的配送成本C表示为： 式中，ctr为无人机从转运点t配送到需求点r的货物量，dtr为转运点t与需求点r之间的航路距离； 下层模型为网络构建模型，融入航路服务压力与长度特征，网络构建模型的目标函数包括航路服务压力标准差δ、特征路径长度Ln、运输网络总长度Dn三个函数； 航路服务压力标准差δ： 根据上层模型得到转运点与需求点间的服务关系，选用的转运点集合定义为TuTu∈T，转运层网络节点集合VT＝Tu∪S，转运航路为liji,j∈VT,i≠j，i和j表示转运层网络节点集合中的元素，且两个节点不为同一个节点，物流无人机运输货物时，默认选择最短路径执行配送任务，无人机从配送点ss∈S到需求点rr∈R的最短路径为Lsr，定义二元变量表示航路lij是否在最短路径Lsr内，表示为： 采用航路服务压力标准差衡量转运航路服务压力的差距，航路lij的服务压力定义为执行完所有配送任务后经过该航路的无人机架次fij，表示为： 式中，psr为运输配送点s到需求点r的货物所需的无人机架次，csr为从配送点s到需求点r的运输货物量，wu为无人机最大载重； 转运航路的平均服务压力表示为： 式中，Nl为转运航路数量； 此时，所有转运航路服务压力标准差δ表示为： 式中，kij为二元变量，kij＝1表示航路lij被启用，kij＝0表示未被启用； 特征路径长度Ln： 在物流无人机配送网络中，从配送点s到需求点r最短的路径称为特征路径，特征路径取决于配送网络的拓扑结构，配送网络的特征路径长度Ln定义为所有从配送点到需求点特征路径长度的平均值，表示为： 式中，Ns为配送点数量，dij为转运航路lij的长度； 运输网络总长度Dn： 网络构建模型以网络总长度Dn最小为目标，表示为：

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