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龙图腾网获悉中国人民解放军空军工程大学申请的专利一种有人-无人机协同路径规划与决策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：CN121007558B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202511161183.X，技术领域涉及：G01C21/20；该发明授权一种有人-无人机协同路径规划与决策方法是由吕茂隆;薛云涛;张博洋;万路军;王宁;茹乐设计研发完成，并于2025-08-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种有人-无人机协同路径规划与决策方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种有人‑无人机协同路径规划与决策方法，其中至少包括一架有人机和一架无人机，方法包括：环境感知与障碍物建模，构建干扰流体场与自适应调节参数，飞行状态编码与强化学习训练，多偏好路径生成，基于层次分析法的路径优选与辅助决策；本发明通过强化学习动态调整干扰流体场参数，能够根据实时环境感知数据灵活响应威胁变化，具备更强的环境适应性与引导灵活性，避免路径陷入局部极小值；通过多偏好路径生成网络，实时输出多条具备不同优化倾向的候选航迹，为多目标任务执行提供了多样化的路径选择；引入层次分析法进行路径优选，基于安全性、时间效率、能耗准则进行量化评价，提升了路径决策的可解释性与透明度。

本发明授权一种有人-无人机协同路径规划与决策方法在权利要求书中公布了：1.一种有人-无人机协同路径规划与决策方法，其中至少包括一架有人机和一架无人机，其中无人机作为前出侦察单元，部署于有人机前方，负责态势感知与威胁建模；有人机作为决策与任务指挥主体，完成路径优选与航迹决策，其特征在于： 步骤S1：环境感知与障碍物建模，即无人机通过搭载的多模态传感器系统，完成对飞行区域内地面及空中障碍物的识别、空间分布提取及电磁威胁感知，得到实时环境感知数据及障碍物威胁势场； 步骤S2：构建干扰流体场与自适应调节参数，即基于障碍物威胁势场，结合任务目标信息，构建具备全局路径引导能力的干扰流体场； 步骤S3：飞行状态编码与强化学习训练，即设计无人机的飞行状态特征向量，并训练路径控制策略函数，指导无人机在引导场中选择最优路径动作； 步骤S4：多偏好路径生成，即在路径控制策略函数的基础上，结合干扰流体场，生成多偏好路径候选集； 步骤S5：基于层次分析法的路径优选与辅助决策，即以多偏好路径候选集为输入，结合实时环境感知数据，采用层次分析法进行多准则综合评估。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国人民解放军空军工程大学，其通讯地址为：710051 陕西省西安市灞桥区长乐东路甲字1号空军工程大学；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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