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龙图腾网获悉西北工业大学申请的专利基于多子群灰狼优化的无人机集群三维协同覆盖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：CN120872028B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202511387110.2，技术领域涉及：G05D1/695；该发明授权基于多子群灰狼优化的无人机集群三维协同覆盖规划方法是由龙江;李嘉骏;金才君;刘尊;郭阳明设计研发完成，并于2025-09-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多子群灰狼优化的无人机集群三维协同覆盖规划方法在说明书摘要公布了：本发明属于无人机集群自主控制与路径规划技术领域，具体公开了一种基于多子群灰狼优化的无人机集群三维协同覆盖规划方法，包括建立三维多源威胁环境的数字高程地图，采用动态泊松圆盘采样及Voronoi图进行环境预处理；基于预处理后的环境，利用扇区迁移的分簇策略进行无人机集群的均衡任务分配；根据均衡任务分配结果，利用改进的多子群灰狼优化算法进行无人机集群全局覆盖路径规划，并基于自适应弹性窗口局部贪心方法进行局部路径进行优化；基于差分通信进行无人机集群通信以及路径平滑输出，完成无人机集群三维协同覆盖规划。本发明解决了现有技术中难以反映真实作业环境，航迹重叠严重及任务负载不均的问题。

本发明授权基于多子群灰狼优化的无人机集群三维协同覆盖规划方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多子群灰狼优化的无人机集群三维协同覆盖规划方法，其特征在于，包括以下步骤： 建立三维多源威胁环境的数字高程地图； 基于数字高程地图，采用动态泊松圆盘采样及Voronoi图进行环境预处理； 基于预处理后的环境，利用扇区迁移的分簇策略进行无人机集群的均衡任务分配； 基于均衡任务分配结果，利用改进的多子群灰狼优化算法进行无人机集群全局覆盖路径规划，得到全局路径； 将多目标代价函数作为无人机集群全局路径选择的评价指标，并设计自适应弹性窗口和势场避障策略，对无人机集群局部路径进行优化； 基于差分通信进行无人机集群通信，并对经局部路径优化后的无人机集群的全局路径进行平滑输出，完成无人机集群三维协同覆盖规划； 基于均衡任务分配结果，利用改进的多子群灰狼优化算法进行无人机集群全局覆盖路径规划，具体包括以下步骤： 利用混沌扰动与随机序列融合方法进行种群初始化； 计算适应度函数，具体计算公式为： 其中，表示适应度函数，表示容量均衡簇的全局序列权衡路径长度，表示任务点覆盖完整度，为全局规划覆盖半径；表示第个无人机所分配的全局路径段数，表示全局路径序列中第个任务点，表示全局路径序列中第个任务点，表示第架无人机的路径回到起点的索引，表示第架无人机所负责的任务点集合，表示欧氏距离函数，为未覆盖惩罚系数；表示第条全局路径段； 计算自适应收敛因子，具体计算公式为： 其中，表示自适应收敛因子；表示当前迭代轮次；表示总迭代数；为指数衰减速率；表示自适应收敛因子的最大值；表示用于防止后期频繁抖动的动态最小收敛因子；线性项提供由全局趋于局部的趋势；指数抑制项避免过早收敛，为自然常数；余弦扰动项周期性跳出局部最优，为圆周率；表示余弦函数； 根据适应度函数和自适应收敛因子进行种群更新，具体包括以下步骤： 设计第个子群任务点簇和对应的种群，其中，为灰狼种群一个解序列，，表示灰狼种群规模； 按适应度函数对排序，得到灰狼群最优解、优解和次优解作为第次迭代更新中的领导序列；灰狼种群的领导序列和候选解为： 其中，为构造的四个候选解，包括、、和，表示第次迭代更新中的目标序列，为种群离散更新算子；、和表示灰狼种群的解序列； 通过在种群进行迭代更新过程中保证，从得到为当前迭代中的最优解序列，表示第次迭代更新得到的最优解序列对应的适应度函数，表示第次迭代更新得到的最优解序列对应的适应度函数；重复进行迭代更新，直至满足迭代终止条件，得到各子群全局规划序列； 通过2-Opt对各子群全局规划序列进行反转与择优操作，剪除冗余交叉边，完成无人机集群全局覆盖路径规划。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人西北工业大学，其通讯地址为：710068 陕西省西安市碑林区友谊西路127号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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