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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利一种基于约束性代价优化的无人机任务分配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：CN120143851B 。

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：202510293012.6，技术领域涉及：G05D1/46；该发明授权一种基于约束性代价优化的无人机任务分配方法是由陈栩涵;徐圣兵;陈璟桐设计研发完成，并于2025-03-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于约束性代价优化的无人机任务分配方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于约束性代价优化的无人机任务分配方法，包括单任务分配和多任务分配；包括：当任务点发出任务需求时，以任务点为球心生成半径为R的半球区域；优先选择上半球面区域内的无人机执行任务；当上半球区域无人机数量不能满足时进行选择区域扩展；对处于无任务的运动状态的无人机的距离进行修正；若无人机与任务点之间存在障碍物，则计算无人机的避障代价；如果无人机被多个任务点同时选择，则根据无人机在每个任务点代价优化的贡献度来分配。本发明综合考虑了无人机自身状态，无人机与任务点之间的状态，无人机与周围环境的状态来对聚类进行优化，并且对单任务和多任务都进行了对应的代价确定，以及代价计算来合理分配无人机。

本发明授权一种基于约束性代价优化的无人机任务分配方法在权利要求书中公布了：1.一种基于约束性代价优化的无人机任务分配方法，其特征在于，包括单任务分配和多任务分配；具体包括如下步骤： S1、当任务点发出任务需求时，以任务点为球心生成一个半径为R的半球区域；并根据任务点需求的无人机数量优先选择上半球面区域范围内的无人机执行任务； S2、当步骤S1中上半球区域无法找到任务所需数量的无人机来完成任务点的响应时进行选择区域扩展，并进行对应扩展策越的代价比较；直到选中满足任务需求数量的无人机为止； S3、对处于无任务的运动状态的无人机的距离进行修正； 修正后的无人机与任务点之间的距离ρ′为： ρ′＝π-τρ+v；8 式中，ρ为无人机与任务点的原始欧氏距离；τ为无人机速度方向与任务点和无人机之间的连线夹角； 因此，修正后的无人机代价为： yi＝ρ′+Ci；9 式中，Ci无人机爬升过程的额外代价； S4、判定无人机与任务点之间是否存在障碍物，如果存在，则计算无人机在不同避障策略下的避障代价；并按照最终避障代价从小到大对无人机进行排序，并优先选择代价最小的无人机执行任务； S5、如果无人机W被多个任务点同时选择，则根据无人机W在每个任务点代价优化的贡献度来分配；具体包括如下步骤： S51、对排序的代价集合进行归一化处理，即： 式中，yinor表示第i架无人机归一化后的代价；yi表示第i架无人机的代价；ymin表示任务点所选择无人机的最小代价；ymax表示任务点所选择无人机的最大代价； S52、根据归一化后的代价计算无人机W任务代价优化的贡献度δ，即： 式中，ywnor表示无人机W归一化后的代价；n为任务点所需的无人机数量； S53、对无人机W的贡献度δ进行修正，即： 式中，为任务的实际响应等级参数；η为避障因子；φ为代价变化幅度； 所述的避障因子η表示为： 式中，ξall表示需要无人机W的所有任务点路程上的障碍物总数；ξk表示需要无人机W的第k个任务点路程上的障碍物总数； 所述的代价变化幅度φ表示为： 式中，Δy′i表示没有分配到无人机W的任务点i的归一化后的代价变化；表示没有分配到无人机W的所有任务点的归一化后的代价总变化； 其中， 式中，Δyi为归一化前的任务点i的代价变化；ymin表示任务点i所选择无人机的最小代价；ymax表示任务点i所选择无人机的最大代价； Δyi＝Bk-yw； 式中，yw表示任务点i选择无人机W的代价；Bk表示因不能选择无人机W，而选择备选无人机的代价； S6、将已分配任务的无人机标记为“工作状态”。

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