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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利一种分布式无人机集群避障策略生成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：CN116627159B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202310195216.7，技术领域涉及：G05D1/46；该发明授权一种分布式无人机集群避障策略生成方法是由徐宏;江波;陈思吉;朱晨睿;吴宇涛;夏飞设计研发完成，并于2023-03-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种分布式无人机集群避障策略生成方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种分布式无人机集群避障策略生成方法，包括以下步骤：一、建立无人机集群轨迹模型；二、状态空间设计；三、动作空间设计；四、获取状态转移方程；五、奖励函数设计；六、利用Q‑Learning算法进行Q_Table更新。本发明的分布式无人机集群避障策略可以在预设轨迹下确定每架无人机的通过顺序，避免无人机集群出现运动死锁。本发明无需在无人机集群中设定长机，当单一无人机出现故障情况时，本发明所控制的整个系统还可以正常运转，完成无人机集群避障任务。

本发明授权一种分布式无人机集群避障策略生成方法在权利要求书中公布了：1.一种分布式无人机集群避障策略生成方法，其特征在于该方法包括以下步骤： 步骤一、建立无人机集群轨迹模型，通过不同的运动控制指令控制无人机在相邻的轨迹点间移动； 步骤二、无人机集群在预置的飞行轨迹下运动，设计一个状态空间S和动作空间A； 步骤三、获取状态转移方程； 步骤四、设计奖励函数： 无人机集群在预置的飞行轨迹下运动，奖励函数由状态s和动作a确定，设计t时刻的奖励函数为： 其中，dst表示集群中任意两架无人机间的欧式距离，mini_distance表示两架无人机间的最小欧式距离；st表示t时刻的状态，at表示t时刻的动作，N表示无人机集群中无人机的数量，cn表示的是第n架无人机接收的指令，并设定cn取值为0表示为无人机前进，cn取值为1表示无人机等待，cn取值为2表示无人机后退； 步骤五、利用Q-Learning算法进行Q_Table更新： Q-Learning价值表示为Qs,a,s∈S,a∈A，实际物理意义为：在状态s下选择动作a能够获得累计奖励的期望，那么在t时刻获得累计奖励的期望为： 其中，γ为奖励折扣因子，k表示时刻k； 基于无人机集群的状态空间和动作空间构成一张表Q_Table，Q_Table存储了每个状态下采取不同的动作s能够获得累计奖励的期望Qs,a； 利用Q-Learning算法来调整更新Q_Table中的值，当探索学习的次数episode足够多，Q_Table中的值将逐渐收敛； 完成探索学习后，无人机集群利用Q_Table做出相应决策，即通过查询Q_Table来选择能够带来最大Qs,a的动作，也就是最优的动作，从而完成避障。

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