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龙图腾网获悉北京工业大学申请的专利一种无人机路径规划与控制一体化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：CN120122643B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202510198526.3，技术领域涉及：G05D1/43；该发明授权一种无人机路径规划与控制一体化优化方法是由黄琰婷;刘雨滕;韩红桂设计研发完成，并于2025-02-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种无人机路径规划与控制一体化优化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种无人机路径规划与控制一体化优化方法，本方法通过直接优化控制输入，同时解决路径规划问题和最优控制问题，其次，与以往的二次规划方法不同，本文引入粒子群算法来解决复杂的非线性模型预测问题，最后，本方法针对人工势场法的不足，采用模型预测控制对后续航路点进行预测，采用粒子群优化算法对控制输入进行优化，解决了传统人工势场法对路径规划与控制的影响的同时，实现了优化无人机路径和控制输入。本方法同时对路径与控制输入进行优化，可以实现规划最优路径的同时，行驶所需控制输入也为最优解，实现了无人机路径规划与控制的一体化优化。

本发明授权一种无人机路径规划与控制一体化优化方法在权利要求书中公布了：1.一种无人机路径规划与控制一体化优化方法，其特征在于，首先，根据任务目标与障碍物分布构建人工势场，并考虑无人机未来时刻运动状态，构建包括路径规划与最优控制的多目标优化目标函数；然后，初始化预测时域内的控制输入序列，对应模型预测控制每个时间节点所对应的控制输入量；之后，通过控制输入序列以及无人机的姿态环模型，对无人机预测时域内的路径点进行预测，并结合人工势场法得到每个路径点所对应的势场值，并通过粒子群优化算法对控制输入序列进行优化，得到最优控制输入序列后将序列首位作为地面坐标系下的控制输入；最后，通过地面坐标系下的控制输入，求得无人机升力与期望姿态，通过粒子群优化算法对姿态环控制输入的扭矩进行优化求解，得到姿态环最优控制输入；将无人机升力与扭矩作用于无人机，实现无人机的姿态调整与飞行； 步骤一，在路径规划方面，根据环境信息构建人工势场，参考障碍物分布与无人机起点终点分布，引入人工势场法实现路径规划部分优化目标函数构建； 步骤二，最优控制方面，考虑控制输入大小，构建最优控制部分的优化目标函数； 步骤三，将步骤一与步骤二中的路径规划与最优控制优化目标设计结合，并根据模型预测未来时刻无人机运动状态，得到一体化优化的优化目标函数； 步骤四，生成模型预测控制在预测时域内的控制输入序列，得到优化目标函数的控制输入部分； 步骤五，根据无人机动力学模型，求得无人机预测时域内路径点以及路径点所对应的势场值；通过粒子群优化算法对无人机控制输入序列进行优化，得到预测时域内的最优控制序列； 步骤六，提取控制序列中的首位作为当前状态下的无人机在地面坐标系下受力情况，通过地面坐标系下受力求得无人机所受升力与期望姿态； 步骤七，构建姿态环控制优化目标函数，通过粒子群优化算法对姿态环控制量进行优化，实现对最优姿态的跟踪以及最优控制的输入； 在步骤一中所述的人工势场法构建部分，参考人工势场法的势场构建方法，引入作为障碍物最大影响范围，作为人工势场法引力参数，作为人工势场法斥力参数，其中引力势场与斥力势场设计如下： 1； 其中，为引力场，为斥力场；为无人机当前位置与目标点的距离，为无人机当前位置与每个障碍物的距离，当距离大于时，视为障碍物不对无人机造成影响，当距离小于时，视为障碍物对无人机造成影响； 总势场U用如下公式求得： 2； 其中，引力场部分，当无人机与目标点距离减小时，引力场会随之减小；斥力场部分，当无人机与障碍物距离增加时，斥力场会随之减小；构建出路径规划部分的优化目标函数如下所示： 3； 其中，为路径规划部分的预测时域，为路径规划部分优化目标函数，为势场力部分的参数矩阵，为预测时域内每个路径点对应的势场力。

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