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龙图腾网获悉南京邮电大学申请的专利一种基于CAPT算法改进的无人船集群任务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：CN114815805B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15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：202210231373.4，技术领域涉及：G05D1/43；该发明授权一种基于CAPT算法改进的无人船集群任务规划方法是由刘浏;陈展鹏设计研发完成，并于2022-03-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于CAPT算法改进的无人船集群任务规划方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于CAPT算法改进的无人船集群复杂任务下路径规划方法，该方法包括以下内容：针对CAPT算法无法解决复杂路径和避障的集群路径规划问题，将Theta*路径算法引入到集群路径规划中，解决了无人船集群的避障问题，最终实现了集群编队且目标位置可以任意分配的运动规划问题。本发明运用了基于无标号问题的CAPT算法，并引入Theta*算法在无人船遇到障碍物的情况下进行路径规划。本发明针对在有水面障碍物的复杂海况下无人船集群任务规划问题，提出将Theta*算法用于CAPT算法中距离代价矩阵的更新，在有障碍物情况下使用Theta*算法进行无人船路径规划并更新距离代价矩阵，达到用改进的CAPT算法进行无人船集群任务规划的效果，为无人船集群问题提供了新的思路。

本发明授权一种基于CAPT算法改进的无人船集群任务规划方法在权利要求书中公布了：1.一种基于CAPT算法改进的无人船集群任务规划方法，其特征在于，该方法包含以下步骤： A、导入地图和同构无人船的起点终点，定义无人船位置状态向量Xt和目标状态向量G； B、定义无人船目标分配矩阵并初始化，该目标分配矩阵用来将N艘无人船从各自起点分配到N个目标位置； C、计算从任意第i艘船的起点到任意第j个终点的轨迹距离yi,j或di,j得到N艘无人船分配轨迹的距离矩阵D，其中，i＝1,2…N；j＝1,2…N，矩阵D的第i行第j列元素Di,j∈RN*N； D、设置无人船避碰约束条件，并根据步骤C中无人船分配距离矩阵D求解最优无人船任务分配矩阵φ*； E、按步骤D中求出的最优分配矩阵φ*进行任务分配时，计算所有无人船行驶的终止时间tf和最终轨迹y*t； 步骤C的方法如下： 1根据sighti,j函数依次判断第i艘船的起点和第j个终点之间是否有障碍物，具体过程如下： 1先计算第i艘船的起点和第j个终点坐标之间直线的斜率k＝y1-y2x1-x2； 2若|k|1,则从起点坐标开始横坐标x依次递减或递增1个单位，即在步骤A中的地图上每隔1个单位取一个点ak，直至到达终点坐标；若|k|1,则从起点坐标开始纵坐标y依次递减或递增1个单位，即每隔1个单位取一个点ak，直至到达终点坐标，依次判断点ak处的值是否为0； 3若第2步中所有的点ak值都为0，则起点i和终点j之间无障碍物，sight函数返回值为0；若第2步中存在点ak的值为1，则起点i和终点j之间有障碍物，sight函数返回值为1； 2根据1中sighti,j函数的返回值，计算第i艘无人船到第j个终点的轨迹距离：当无人船i的起点和终点j之间无障碍物时，直接根据起点和终点间的直线计算欧氏距离，即直线轨迹距离为：di,j＝||xi0-gj||2，当起点i和终点j之间有障碍物时，根据Theta*算法在二值图中规划出由起点i到达终点j的最优无碰撞轨迹，返回由过程点构成的轨迹yi,j，并计算轨迹距离和为||yi,j||； 其中，根据signti,j函数判断出无人船起点和终点中途有障碍物，返回值为1时，根据Theta*算法求取无人船路径规划轨迹的步骤如下： 设当前无人船路径规划的起点为start，目标点为goal，无人船从起始点经过中途任意节点n到达目标点的估价函数为fn，无人船由起始点到任意节点n的真实距离为gn，无人船由节点n到目标点过程中的预估距离为hn；OPENLIST：将未检查过的节点保存至该列表中；CLOSELIST：将已检查过的节点保存至该列表中； 1从无人船的起点start开始，把start作为第一个待检查的节点，加入OPENLIST列表中； 2将无人船起点start周围可以到达的路径节点放入OPENLIST列表中，并将节点start设置为这些节点的父节点，周围可以到达的路径节点最多八个，若有障碍物节点，则不可达； 3将起点start从OPENLIST列表中取出，并放入CLOSELIST列表； 4计算无人船当前所在节点的每个周围节点的fn值，即： fn＝gn+hn 5从OPENLIST列表中选择出fn值最低的节点a，将节点a从OPENLIST列表中取出，并放入CLOSELIST列表； 6检查当前无人船节点a所有的周边可达节点，排除障碍物节点和已经在CLOSELIST列表中的节点，搜寻下一个相邻候选节点并考虑以下几点： a若节点a的周边节点还未加入OPENLIST列表中，将它们加入OPENLIST列表中，并计算它们的fn、gn、hn值，并将节点a设置为它们的父节点； b如果节点a的某相邻节点c已经在OPENLIST集合中，计算无人船从起点start经由节点a到达节点c的新的路径的gn值，根据该gn值判断无人船是否需要更新节点：若无人船从起点start经由节点a到达节点c的新路径的gn值比节点c的原gn值小，则修改无人船的父节点为节点a，重新计算fn值，hn不变；若新路径的gn值比节点c的原gn大，则gn不作改变； 7循环重复第4、5、6步； 8结束判断：当无人船的终点goal出现在OPENLIST中时，说明无人船由起点start到终点goal的最短路径已经找到，从终点goal开始，每个节点沿着父节点移动至无人船的起点，形成无人船的路径，返回无人船的轨迹yi,j以及轨迹距离和‖yi,j‖；当OPENLIST为空时，说明没有找到合适路径； 即得出N*N的距离费用矩阵中的元素di,j为： N*N的距离矩阵D为：

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