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龙图腾网获悉中国人民解放军国防科技大学申请的专利基于信息路径规划的多气体扩散源场景下机器人寻源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：CN115936286B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202310053476.0，技术领域涉及：G06Q10/047；该发明授权基于信息路径规划的多气体扩散源场景下机器人寻源方法是由陈彬;季雅泰;彭勇;艾川;许凯;何明;赵勇;朱正秋;邱思航;郭润康;杨芳;代云凯设计研发完成，并于2023-02-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于信息路径规划的多气体扩散源场景下机器人寻源方法在说明书摘要公布了：本申请涉及一种基于信息路径规划的多气体扩散源场景下机器人寻源方法。所述方法包括：利用感知无人机沿感知路径对场景的气体浓度信息进行粒子滤波采样，根据采样结果构建得到基于自由能的优化目标函数，然后根据优化目标函数和信息路径规划算法对感知路径进行优化，得到优化感知路径，无人机沿优化感知路径获取场景中的浓度感知信息，并基于高斯过程回归模型拟合场景中的多源浓度场，最后采用序贯确认机制对多源浓度场中的气体源位置进行序贯确认，获取所有气体源的确定位置，完成多气体扩散源场景下的机器人寻源任务。采用本方法能够提高机器人在未知多源场景下进行气体源搜索的效率和成功率，在各种寻源条件下具有鲁棒性强的优点。

本发明授权基于信息路径规划的多气体扩散源场景下机器人寻源方法在权利要求书中公布了：1.一种基于信息路径规划的多气体扩散源场景下机器人寻源方法，其特征在于，所述方法包括： 沿感知无人机的感知路径对多气体扩散源场景中的气体浓度信息进行粒子滤波采样，获取感知路径的空间熵和粒子滤波样本分布的势能，根据所述空间熵和势能进行计算，得到感知路径的自由能，根据所述自由能构建得到感知路径的优化目标函数； 根据信息路径规划算法对所述感知路径进行参数化处理，并根据参数化后的感知路径对所述优化目标函数进行更新，得到更新后的优化目标函数，通过协方差进化算法对所述更新后的优化目标函数进行计算，并根据计算得到的目标函数值对所述参数化后的感知路径进行分段连续优化，得到优化感知路径； 沿所述优化感知路径获取多气体扩散源场景中的浓度感知信息，并根据所述浓度感知信息和高斯过程回归模型对多气体扩散源场景进行拟合，得到多源浓度场； 采用序贯多源确认机制对所述多源浓度场中的多气体扩散源位置进行序贯确认，直至获取所有多气体扩散源的确定位置，完成多气体扩散源场景下的机器人寻源任务； 其中，根据所述空间熵和势能进行计算，得到感知路径的自由能，包括： 根据感知路径的空间熵和粒子滤波样本分布的势能进行计算，得到感知路径的自由能，表示为： ； 其中，表示采样次数，表示空间熵，表示第次采样的势能，表示控制势能和空间熵相对值的温度，表示矩阵的迹，表示粒子滤波样本的数量，表示感知无人机当前位置，表示第个粒子滤波样本的位置，表示第个粒子滤波样本的权重，表示气体扩散源对感知无人机引力的强度，表示粒子滤波样本分布的加权协方差矩阵，表示比例因子，表示决定温度变化速率的指数，表示感知路径上浓度场的协方差； 其中，根据所述自由能构建得到感知路径的优化目标函数，包括： 根据所述自由能构建得到感知路径的优化目标函数，表示为： ； 其中，表示沿感知路径进行粒子滤波采样前后的自由能之差，和分别表示沿感知路径进行粒子滤波采样前后的自由能，表示所述优化目标函数受到的路径耗费约束，表示计算执行感知路径所需耗费的函数，表示预算。

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