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龙图腾网获悉武汉理工大学申请的专利一种无人船无人机协同巡航方法、装置、设备及介质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：CN120780013B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202511043281.3，技术领域涉及：G05D1/692；该发明授权一种无人船无人机协同巡航方法、装置、设备及介质是由吴博;邵国鑫;耿皓宇;罗恩泽;邱博设计研发完成，并于2025-07-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种无人船无人机协同巡航方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明涉及一种无人船无人机协同巡航方法、装置、设备及介质，属于轨迹规划技术领域，无人船无人机协同巡航方法构建时变风浪流环境模型，基于时变风浪流环境模型构建考虑不确定因素影响的船舶动力学模型；基于船舶动力学模型以及障碍物数据获得无人船的规划轨迹；构建综合代价函数，以综合代价函数为混沌优化粒子群算法的适应度函数，采用混沌优化粒子群算法对无人船的规划轨迹进行优化，获得无人船的全局最优规划路径；基于无人机的起点、目标点以及风场数据，采用蒲公英优化算法对无人机的三维路径进行规划，获得无人机的规划轨迹；以实现复杂环境下的自主协同巡航，降低了路径规划的时间，提高了无人机的定位精度。

本发明授权一种无人船无人机协同巡航方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种无人船无人机协同巡航方法，其特征在于，包括： 基于获取的实时风浪流数据构建时变风浪流环境模型，基于所述时变风浪流环境模型构建考虑不确定因素影响的船舶动力学模型； 基于无人船的起点、目标点、船舶动力学模型以及无人机实时采集的障碍物数据获得无人船的规划轨迹，构建考虑路径长度、航行时间、波浪影响以及水流影响的综合代价函数，以所述综合代价函数为混沌优化粒子群算法的适应度函数，采用混沌优化粒子群算法对无人船的规划轨迹进行优化，获得无人船的全局最优规划路径； 获取无人船实时采集的风场数据，基于所述无人机的起点、目标点以及风场数据，采用蒲公英优化算法对无人机的三维路径进行规划，获得无人机的规划轨迹，其中，所述蒲公英优化算法包括上升阶段、衰退阶段以及着陆阶段；所述基于所述无人机的起点、目标点以及风场数据，采用蒲公英优化算法对无人机的三维路径进行规划，获得无人机的规划轨迹，包括： 基于所述无人机的起点、目标点、障碍物以及风场数据构建三维空间模型； 基于所述三维空间模型对所述蒲公英优化算法的种子群进行初始化，其中，每个种子分别对应一条路径； 上升阶段，对所述种子的速度以及位置进行更新后，计算出每个种子的适应度值，基于所述每个种子的适应度值对所述种子进行评估，确定最优解区域，所述种子的速度更新为： ， 其中，为次迭代时第个种子的第维速度，为惯性权重，、、为加速度系数，、、为随机数，为次迭代时全局最佳位置，为次迭代时第个种子的最佳位置，为次迭代时第个种子的第维位置，为风的影响； 所述种子的位置更新为： ， 其中，为次迭代时第个种子的第维位置； 衰退阶段，确定所述最优解区域中种子的适应度值，基于所述种子的适应度值动态调整搜索范围，其中，通过动态权重平衡风场影响与路径长度； 着陆阶段，在目标点附近进行精细化搜索，以获得最优解，基于所述最优解确定无人机的规划轨迹； 基于所述无人船的全局最优规划路径以及无人机的规划轨迹实现复杂环境下的自主协同巡航。

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