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龙图腾网获悉湖北大学申请的专利一种无人机与机器人的协同作业优化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：CN120416931B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202510878472.5，技术领域涉及：H04W28/08；该发明授权一种无人机与机器人的协同作业优化方法是由骆开轩;马传香设计研发完成，并于2025-06-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种无人机与机器人的协同作业优化方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种无人机与机器人的协同作业优化方法，包括如下步骤：S1、构建包括无人机以及机器人的推理加速框架；S2、建立无人机与机器人之间的第一通信模型，以及建立机器人之间的第二通信模型；S3、基于时延计算模型和能耗计算模型对应获取DNN任务推理计算完毕所需要的总时延和总能耗；S4、构建联合优化模型使得DNN任务推理计算的总时延最小化；S5、基于差分进化算法完成DNN任务划分与卸载策略优化，以及，基于深度确定性策略梯度算法完成无人机飞行轨迹规划。本发明可以充分利用无人机的高机动性和灵活性，动态调整无人机的位置与任务分配，以优化多机器人的推理性能，提升资源利用效率并缓解计算瓶颈。

本发明授权一种无人机与机器人的协同作业优化方法在权利要求书中公布了：1.一种无人机与机器人的协同作业优化方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、构建包括无人机以及机器人的推理加速框架； S2、建立无人机与多个机器人之间的第一通信模型，以及建立机器人之间的第二通信模型； S3、基于时延计算模型和能耗计算模型对应获取DNN任务推理计算完毕所需要的总时延和总能耗； S4、构建联合优化模型，并基于约束条件使得DNN任务推理计算的总时延最小化； 以及，S5、基于差分进化算法完成DNN任务划分与卸载策略优化，以及，基于深度确定性策略梯度算法完成无人机飞行轨迹规划； 所述联合优化模型如下： ； 其中，N表示机器人集合；T表示时隙集合；为DNN任务Iit推理计算完毕所需要的总时延； 所述约束条件包括约束条件（a）-（k）中的一项或多项： ； 其中，约束条件（a）用于确保每个时隙内，所有机器人仅能向同一个无人机请求服务，其中，ai,st为二进制变量，表示在第t个时隙，无人机上搭载的边缘服务器e决定是否执行机器人i请求的DNN任务；ES表示无人机上搭载的边缘服务器集合； 约束条件（b）用于确保机器人i在第t个时隙只与一个无人机搭载的边缘服务器e协同推理DNN任务，U表示无人机的数量； 约束条件（c）用于确保无人机j在处理任务时所分配的计算资源总量不超过其最大计算资源；ai,jt为二进制变量，表示无人机j是否选择在第t个时隙为机器人i提供服务；fi,jt表示无人机j在第t个时隙内，为进行DNN任务Iit第l+1层至第L层推理计算所分配的计算资源，且有，为无人机j的最大计算资源； 约束条件（d）用于确保每个无人机j分配给每个任务m的计算资源量不超过其最大计算资源限制；其中，fi,mt表示在第t个时隙，机器人i对任务m的计算能力；ai,mt表示机器人i处理任务m的状态变量；表示无人机上搭载的边缘服务器的最大计算资源； 约束条件（e）和（f）用于确保无人机始终在预设飞行区域内飞行；其中，、分别表示在第t个时隙，无人机j在水平面上的投影的横坐标、纵坐标；X、Y分别表示预设飞行区域在水平面上的投影的长度、宽度；u表示无人机集合； 约束条件（g）用于确保无人机在任意时隙内的飞行速度均不超过其最大限速vmax，vjt为无人机j的飞行速度； 约束条件（h）用于确保任意两架无人机j、k在同一时刻之间的距离不小于最小位置间隔locmin；其中，、分别为无人机j、k在同一时刻的位置； 约束条件（i）用于确保DNN任务Iit的任务划分点位于[0,L]层之间，其中，0表示DNN任务Iit完全卸载到无人机上进行推理计算，L表示DNN任务Iit完全在机器人上进行推理计算，l表示DNN任务Iit的第l层推理计算； 约束条件（j）用于确保无人机在每个时隙结束时的电池电量均大于零；其中，是无人机j在第t个时隙的电池电量使用量；为当机器人i将DNN任务Iit卸载到无人机j后，无人机j进行DNN任务Iit第l+1层至第L层推理计算时所产生的能耗；为无人机j在第t个时隙内所产生的飞行能耗； 约束条件（k）用于确保DNN任务Iit的推理计算总时延不超过允许的最大容忍时延；其中，是机器人i完成全部DNN任务Iit推理计算的最大容忍时延。

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