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龙图腾网获悉大连海事大学申请的专利基于鸽子式思维优化无人机与无人船异构协同围捕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：CN116225022B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202310374455.9，技术领域涉及：G05D1/43；该发明授权基于鸽子式思维优化无人机与无人船异构协同围捕方法是由王莎莎;刘彪;庹玉龙;彭周华;耿少龙设计研发完成，并于2023-04-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于鸽子式思维优化无人机与无人船异构协同围捕方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于鸽子式思维优化无人机与无人船异构协同围捕方法，包括：建立无人机和无人船的数学模型；基于二叉树算法设计无人机与无人船的领导者‑追随者模型；无人机领导者与无人船领导者进行通讯；设计无人船的围捕控制律；无人机的领导者‑追随者模型检测获取海上待围捕目标的位置信息；无人机的领导者将所述位置信息发送至无人船领导者；无人船根据所述无人船的围捕控制律对海上待围捕目标进行围捕；基于鸽子式思维对领导者‑追随者模型进行优化获取最优领导者，实现无人机与无人船的异构协同围捕。解决了现有的无人机和无人船配合系统不能满足实际环境需要，通信出现问题情况偏多，且也有出现信息互相交流导致效率低下的问题。

本发明授权基于鸽子式思维优化无人机与无人船异构协同围捕方法在权利要求书中公布了：1.一种基于鸽子式思维优化无人机与无人船异构协同围捕方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1：建立无人机和无人船的数学模型； 步骤S2：通过无人机和无人船的数学模型，初始设定无人机与无人船的领导者与追随者，并基于二叉树算法设计无人机与无人船的领导者-追随者模型，具体为： 步骤S2.1：设定混合多层分布式系统，所述混合多层分布式系统包括若干无人机与若干无人船； 所述无人机与无人船基于二叉树算法建立通讯拓扑图，且设定初始无人机与无人船的领导者与跟随者，所述无人机跟随者将检测区域内检测到的海上待围捕目标，并将海上待围捕目标的位置信息发送至无人机领导者； 步骤S2.2：所述无人机领导者根据无人机跟随者发送的海上待围捕目标的位置信息，与无人机领导者与该无人机跟随者之间的相对距离，生成最终的海上待围捕目标的位置信息； 所述无人机领导者将最终的海上待围捕目标的位置信息发送至无人船领导者； 步骤S2.3：所述无人船领导者将最终的海上待围捕目标的位置信息下发至无人船跟随者，使得所述无人船领导者与跟随者根据最终的海上待围捕目标的位置信息为海上待围捕目标提供围捕数据； 所述无人机领导者与无人机追随者之间、无人船领导者与无人船追随者采用微波双向通信；且无人机领导者与无人船领导者通讯链接； 步骤S3：根据所述无人机与无人船的领导者-追随者模型，设计无人船的围捕控制律，所述无人船的围捕控制律具体为： 其中，和分别为和的期望围捕半径与期望承载空间；和为无人船的编号；含义是随时间变化的半径；表示围捕时任意一条无人船的速度；表示围捕时与任意一条无人船相邻无人船的速度；为实际围捕时的半径；；为无人船相对地面的x坐标；为被围捕的目标相对地面的x坐标；为无人船相对地面的y坐标；y坐标；为围捕无人船的目标的实时速度；为被围捕目标的实时速度； 步骤S4：基于鸽子式思维对无人机与无人船的领导者-追随者模型进行优化获取最优的领导者-追随者模型； 步骤S5：通过所述最优的无人机的领导者-追随者模型检测获取海上待围捕目标的位置信息； 所述位置信息为海上待围捕目标与无人机的领导者之间的相对水平距离；所述无人机的领导者将所述位置信息发送至无人船领导者，所述无人船领导者将所述位置信息下发至无人船跟随者； 无人船领导者与跟随者根据所述无人船的围捕控制律对海上待围捕目标进行围捕。

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