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龙图腾网获悉四川汉科计算机信息技术有限公司申请的专利基于粒子群算法的无人机规避跟踪物方法与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：CN120742931B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202511134456.1，技术领域涉及：G05D1/46；该发明授权基于粒子群算法的无人机规避跟踪物方法与系统是由邰佳梁;孙亮;黄传曦;何润雷设计研发完成，并于2025-08-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于粒子群算法的无人机规避跟踪物方法与系统在说明书摘要公布了：本发明提供了基于粒子群算法的无人机规避跟踪物方法与系统，涉及无人机规避跟踪物的参数优化技术领域，包括以下步骤：根据跟踪物的位置、速度、加速度及制导规律构建动态模型；根据气动参数、控制舵面响应及环境干扰因素构建无人机飞行仿真模型；构建无人机的规避动作模型，所述规避动作模型包括多种带可调参数的规避方案；基于动态模型、无人机飞行仿真模型和规避动作模型进行无人机规避跟踪物的仿真，通过粒子群算法对构建的目标函数进行求解，得到全局的最优规避跟踪物参数；基于最优规避跟踪物参数进行离线训练，生成规避策略库。本发明具有提升了无人机规避参数的可靠性、适应性和获取效率的优点。

本发明授权基于粒子群算法的无人机规避跟踪物方法与系统在权利要求书中公布了：1.基于粒子群算法的无人机规避跟踪物方法，其特征在于，包括以下步骤： 根据跟踪物的位置、速度、加速度及制导规律构建动态模型，动态模型用于模拟跟踪物实时行为； 根据气动参数、控制舵面响应及环境干扰因素构建无人机飞行仿真模型，无人机飞行仿真模型用于实现无人机飞行状态模拟； 构建无人机的规避动作模型，所述规避动作模型包括多种带可调参数的规避方案； 基于动态模型、无人机飞行仿真模型和规避动作模型进行无人机规避跟踪物的仿真，通过粒子群算法对构建的目标函数进行求解，得到全局的最优规避跟踪物参数； 所述目标函数包括： 最小化击中惩罚： ； 其中，代表截止规避动作结束时间的脱靶量，为预设的脱靶量阈值，P为惩罚值； 最小化能量消耗： ； 其中，表示无人机实际飞行速度，表示无人机最低飞行速度，和分别代表无人机在y和z方向的过载大小，为规避动作的开始时间； 采用粒子群算法求解的时候，在第i个粒子的个体速度更新时使用如下公式： ； 其中，为惯性系数，为个体极值系数，为群体极值系数，为随机系数，生成一个0到1之间的随机数，生成一个d维独立高斯分布向量且每个维度的均值为0方差为1，表示参数向量的取值上限，表示参数向量的取值下限，表示例子当前位置，表示个体极值，表示种群极值； 基于最优规避跟踪物参数进行离线训练，生成规避策略库。

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