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龙图腾网获悉安徽大学申请的专利一种动态障碍物环境下目标搜索的无人机集群协同控制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：CN119937593B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202510105359.3，技术领域涉及：G05D1/46；该发明授权一种动态障碍物环境下目标搜索的无人机集群协同控制方法是由张晓明;程洪伟;胡冉;张顺设计研发完成，并于2025-01-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种动态障碍物环境下目标搜索的无人机集群协同控制方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种动态障碍物环境下目标搜索的无人机集群协同控制方法，与现有技术相比解决了无人机集群在复杂、动态环境中目标搜索效率低、避障性能差的缺陷。本发明包括以下步骤：无人机集群的初始化；动态环境感知与障碍物信息获取；无人机多子群协同优化目标搜索；无人机集群路径规划与避障处理；无人机调度位置的更新。本发明结合了实时环境感知、数据融合技术以及基于势力场的避障机制，确保了无人机集群在复杂环境中的安全性和稳定性，避免了无人机在动态障碍物环境中可能发生的碰撞和路径规划失误；基于代价矩阵的路径优化方法有效降低了任务完成的总时间和飞行距离，进一步提升了任务执行的效率。

本发明授权一种动态障碍物环境下目标搜索的无人机集群协同控制方法在权利要求书中公布了：1.一种动态障碍物环境下目标搜索的无人机集群协同控制方法，其特征在于，包括以下步骤： 11无人机集群的初始化：根据任务要求初始化搜索区域，设定无人机集群的初始飞行参数，建立集群通信网络； 12动态环境感知与障碍物信息获取：利用无人机传感器实时采集周围环境信息，通过数据融合技术生成实时环境地图，将环境数据及时反馈到每架无人机； 13无人机多子群协同优化目标搜索：将无人机集群划分为多个子群，每个子群负责不同区域的目标搜索任务，根据目标分布和环境信息动态调整子群的飞行任务与路径规划； 14无人机集群路径规划与避障处理：计算每架无人机的最优移动路径，采用实时避障处理机制，在飞行过程中根据传感器反馈的信息进行路径调整； 所述无人机集群路径规划与避障处理包括以下步骤： 141在确定无人机集群下一代的探测位置之后，将无人机调度到对应位置，确定每一架无人机的移动路径： 进行最小化无人机的移动距离和最小化任务完成的时间的目标规划，通过加权方式对路径规划中的多个成本函数进行合并优化，优化目标函数Fd如下： Fd＝min{a·γ+1‑a·Δ}其中，a表示加权系数，γ表示无人机集群完成整个任务后的总移动距离，Δ表示完成任务后无人机集群的最大移动时间，具体变量定义如下： 其中，表示第t代中第i架无人机的移动距离,Zt表示第t代中所有无人机的总移动距离,表示第t代中第i架无人机的移动时间,Tspant表示第t代中所有无人机的最大移动时间，N是无人机数量； 在路径规划过程中，代价矩阵Fi,j用于表示第i架无人机从当前位置Sit到目标位置Xjt+1的综合成本，其计算公式为： Fi,j＝a·μij+1‑a·θij其中，μij为归一化的距离，表示该路径的长度，γmax表示上一代无人机最大移动距离，θjj为归一化的时间成本，表示完成该路径所需的时间，Δmax表示上一代无人机最大移动时间，vi表示第i架无人机的飞行速度，DSit,Xjt+1表示第t代中第i架无人机从当前位置Sit到目标位置Xjt+1的距离； 基于生成的代价矩阵Fi,j得到无人机集群中每架无人机在这一个时间片的最优移动路径； 142在无人机移动过程中基于势力场模型实时避障处理机制，在飞行过程中根据传感器反馈的信息进行路径调整： 当无人机与其他无人机或障碍物的距离小于设定的安全半径d时，生成虚拟的斥力场，使得无人机偏离危险区域，无人机的斥力模型Urep,ij为： 其中，dij为第i架无人机与第j个障碍物或者是第j个障碍物之间的距离，无人机的总斥力是其与所有其他无人机和障碍物的斥力的向量和： 其中，Fit为第i架无人机在第j代的总斥力，rij和rio分别为无人机与其他无人机、障碍物之间的单位向量，在考虑无人机之间的避碰时采用适应度值优先级机制，公式表示为： 其中，fxi表示第i架无人机个体位置的信号强度，分式表示适应度较差的无人机对适应度较好的无人机的避让程度，Urep,ij为采用适应度值优先级机制的斥力模型； 15无人机调度位置的更新：调度系统根据集群当前状态进行动态调度，无人机调度至新位置后，继续进行无人机集群协同目标搜索步骤，直到目标搜索任务的顺利完成； 假设当前时刻为t，目标搜索的状态为St，无人机集群的目标搜索过程表示为： 其中，vit为第i架无人机在时刻t的速度向量，当任务达到预定目标状态Sgoal时，目标搜索任务完成，St→Sgoal。

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