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龙图腾网获悉山东交通学院申请的专利一种用于真实城市空域的多无人机混合智能路径规划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：CN121390125B 。

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：202511948171.1，技术领域涉及：G06N3/006；该发明授权一种用于真实城市空域的多无人机混合智能路径规划方法是由董海龙;刘洋;武华;李昊;张琪;董树翔设计研发完成，并于2025-12-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于真实城市空域的多无人机混合智能路径规划方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种用于真实城市空域的多无人机混合智能路径规划方法，涉及路径规划技术领域，其特征在于，包括以下步骤：S1：三维环境建模，构建城市低空无人机场景；S2：无人机飞行模型建模，多无人机路径规划问题涉及多目标、多约束优化，结合三维环境模型，建立综合评价的成本函数模型，构建无人机运行规划约束模型。本发明的技术问题是提供一种用于真实城市空域的多无人机混合智能路径规划方法，适用于真实城市三维空间、多约束条件下的多无人机混合智能路径规划方法，通过对地面风险、风场扰动、飞行效率及多无人机协同规避等因素进行综合优化，使多无人机在复杂环境中能够实现安全、稳定且高效的任务执行。

本发明授权一种用于真实城市空域的多无人机混合智能路径规划方法在权利要求书中公布了：1.一种用于真实城市空域的多无人机混合智能路径规划方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：三维环境建模，构建城市低空无人机场景； S2：无人机飞行模型建模，多无人机路径规划问题涉及多目标、多约束优化，结合三维环境模型，建立综合评价的成本函数模型，构建无人机运行规划约束模型； S3：多无人机路径规划；混合式智能优化策略求解多无人机路径规划； 所述S3中，采用区域自适应初始化机制、改进麻雀搜索算法、多算子协同演化策略以及自适应模拟退火局部优化算子组成的多阶段混合优化策略； 所述S3的具体步骤为： S31：根据无人机的起始点Sx_s,y_s,z_s和终点Gx_g,y_g,z_g构建任务候选立方体区域Ω，并引入动态扩展因子Δ，以提升搜索空间规模； 2 在区域内随机初始化N个候选路径粒子： 3 其中：表示第个候选路径粒子的完整路径解表示； 计算各路径粒子的适应度值，并记录自身历史最优位置和种群全局最优位置： 4 S32：基于区域自适应调控的改进麻雀搜索算法进行全局搜索阶段； 利用改进麻雀搜索算法对种群中位于发现者集合的粒子更新其位置，更新公式为： 5 其中：为粒子在第t代的当前位置向量； 为更新后的位置； T为最大迭代次数； ε为防止分母为0的微小常数； α为正态扰动幅值控制参数； N0,1表示服从均值为0、方差为1的标准正态分布随机变量； 引入的动态发现者比例定义为： 6 其中：与分别表示动态发现者比例的下限值与上限值； 然后，对加入者角色的粒子进行位置更新： 7 其中：Q服从均匀分布的随机扰动因子； 为种群中最差适应度位置； N表示当前种群中粒子的总数量； β为开发步长权重； 通过大幅位移跳出局部最优： 8 其中：为警戒者跳变强度系数； 为随机扰动因子； S33：进行一次收敛停滞判断，当算法满足收敛停滞判定条件时，触发多算子协同演化机制； 首先，根据种群适应度对粒子进行排序，并按比例将粒子划分为父代与母代；随后，引入基于混沌映射的混沌权重参数,生成具有不可预测性和跳跃特性的融合系数： 9 最终，子代解采用连续加权方式生成： 10 S34：在完成全局搜索和多算子演化后，采用自适应的退火算法对部分具有代表性的候选解执行局部轻微扰动； 首先，对种群粒子按适应度从优到劣进行排序，选择前R=0.2M的粒子作为精英粒子，其中M为种群规模，其余粒子作为普通粒子，对于精英粒子，其局部扰动概率采用自适应函数定义为： 11 其中，表示第个粒子在当前迭代中的局部扰动触发概率； 表示普通粒子或非扰动阶段所采用的固定低扰动概率值； 表示精英粒子数量； 表示粒子在当前迭代中按适应度从优到劣排序后的排名索引值； 表示当前算法的迭代次数； 在满足扰动触发条件时，采用高斯扰动模型生成新的候选解： 12 其中：表示当前粒子在扰动前的原始位置向量； 重复上述步骤直至次数达到预设的最大迭代次数，获得全局最优解，并在三维地图中绘制出最优的路径。

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