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龙图腾网获悉卓世航空工业(苏州)有限公司申请的专利一种基于多数据分析的工业无人机集群智能调度管理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：CN121616059B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202610140707.5，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权一种基于多数据分析的工业无人机集群智能调度管理方法是由徐金浩;王家振;戴广轩设计研发完成，并于2026-02-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多数据分析的工业无人机集群智能调度管理方法在说明书摘要公布了：本发明涉及无人机集群控制与智能调度技术领域，公开了一种基于多数据分析的工业无人机集群智能调度管理方法，包括基于多源作业数据提取量化风险特征向量；构建并更新四维动态风险场；构建滚动时域优化模型以生成包含自适应编队调整的协同调度方案；分解并下发调度指令；基于实时回传数据进行动态风险场更新并触发补偿性调整。本发明能够实现对复杂工业环境中多源、动态风险的实时感知与量化评估，并通过滚动优化与弹性补偿机制，动态平衡飞行安全与任务效率，提升集群整体作业的鲁棒性与智能性。

本发明授权一种基于多数据分析的工业无人机集群智能调度管理方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多数据分析的工业无人机集群智能调度管理方法，其特征在于，包括： 基于集群中无人机的多源作业数据获取各所述无人机的不同干扰类型的风险特征数据，其中，所述多源作业数据至少包括环境感知数据和无人机工作状态数据，所述干扰类型包括电磁干扰、气流扰动、地理障碍物以及机体性能衰减； 基于预设的干扰类型识别模型，对所述多源作业数据进行融合分析，提取至少一种所述干扰类型的量化风险特征向量； 基于各所述无人机的局部风险指数，采用克里金空间插值法，以各无人机的实时位置作为插值点，以其局部风险指数作为观测值，并结合任务区域的地理信息系统数据作为背景场，计算并生成整个任务区域内任意空间位置在当前及未来短期时间内的预测风险强度值，以构建四维动态风险场，以表征空间位置及时间维度上的综合风险强度分布，其中，所述局部风险指数基于各所述无人机的实时位置和对应的所述量化风险特征向量计算表征； 构建包含动态风险场约束的滚动时域优化模型，以确定下一时域内集群的协同调度方案， 其中，所述滚动时域优化模型通过最小化一个融合了集群全局综合风险与任务完成效率的综合目标函数来构建；所述协同调度方案基于最优任务分配序列、最优协同飞行路径，以及自适应编队拓扑结构确定，所述自适应编队拓扑结构根据动态风险场的梯度和任务点分布进行动态调整； 将所述调度方案分解并下发为面向各所述无人机的调度指令，各无人机基于指令集执行任务，并持续将更新的多源作业数据回传； 基于所述回传的更新数据更新所述动态风险场，并根据更新后的动态风险场与任务执行状态，对未完成或受干扰的任务触发补偿性调整，其中，所述补偿性调整包括对因风险干扰而延迟或失败的任务进行重新分配，和或对受影响无人机的路径进行修正； 所述滚动时域优化模型基于最小化的全局风险值、任务完成时间，以及集群能耗值的加权求和结构构建，其中，所述全局风险值通过对预测路径点在所述动态风险场中的风险强度值进行积分计算的结果表征。

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