买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉东南大学申请的专利一种基于多目标优化的车机协同巡检车辆路径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：CN121558044B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202610076406.0，技术领域涉及：G01C21/20；该发明授权一种基于多目标优化的车机协同巡检车辆路径规划方法是由郑建勇;邬昆晓;梅飞;印宇涵;刘笑一;张玺设计研发完成，并于2026-01-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多目标优化的车机协同巡检车辆路径规划方法在说明书摘要公布了：本申请属于智能巡检技术领域，提供了一种基于多目标优化的车机协同巡检车辆路径规划方法，包括：建立车机协同巡检路径规划模型，选择最少驻车点集合并规划车辆路径，完成车辆调度与无人机任务匹配，再针对每个驻车点，基于地图数据采用A星算法生成无人机初始巡检路径，结合视觉SLAM实现环境建图与实时定位，并利用改进A星算法及滚动窗口机制进行动态避障，并在无人机飞行过程中基于G2O图优化框架融合多源传感器数据估计无人机姿态位置，结合自适应误差补偿算法实现飞行轨迹鲁棒控制，最后判断巡检路径总长度是否超出无人机单次续航能力，若是则分段并重新规划路径，若否输出最终路径。本申请巡检效率高、成本低、作业稳定、适用大规模任务。

本发明授权一种基于多目标优化的车机协同巡检车辆路径规划方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多目标优化的车机协同巡检车辆路径规划方法，其特征在于，包括： 步骤1、建立车机协同巡检路径规划模型，以覆盖所有待巡检杆塔为前提选择最少驻车点集合，并以最小化巡检车总行驶时间为优化目标，且在多目标约束下，生成车辆路径、被选中驻车点集合、巡检车总作业时间； 步骤2、针对每个被选中驻车点，基于包含地理空间信息的地图数据并采用A星算法进行初始路径规划，生成无人机的初始巡检路径，结合视觉SLAM实现环境建图与实时定位，利用改进A星算法和滚动窗口机制进行动态避障；所述利用改进A星算法和滚动窗口机制进行动态避障，具体包括： 在无人机沿初始巡检路径飞行过程中，基于视觉SLAM构建的局部环境地图以及无人机的实时位姿信息，实时获取无人机飞行路径前方的环境变化信息； 针对所述环境变化信息，在A星算法路径代价函数的基础上引入反映障碍物分布及安全距离约束的环境风险代价，对无人机飞行路径的局部代价进行动态评估，形成改进的路径搜索模型； 以无人机当前位姿为起点，在预设滚动窗口覆盖的前方局部空间内，对无人机飞行路径进行局部重规划，生成避开动态障碍物的局部飞行路径； 随着无人机飞行过程中位姿信息的实时更新，动态更新所述滚动窗口的位置，并重复执行局部路径重规划过程，从而在不改变整体巡检顺序的前提下，实现无人机巡检过程中的连续动态避障，以输出安全可行的巡检飞行路径； 步骤3、在无人机沿初始巡检路径飞行的过程中，基于G2O图优化框架，融合多源传感估计无人机姿态与位置，并结合自适应误差补偿算法，实现在扰动环境下的飞行轨迹鲁棒控制，保障作业稳定性与精度；所述基于G20图优化框架融合多源传感数据估计无人机的姿态与位置，包括： 采用FAST特征点检测算法对无人机获取的图像数据进行特征点提取，实现无人机的视觉定位；结合MEMS惯性器件获取的加速度和角速度数据、GPS提供的经纬度定位信息以及气压计获取的高度定位信息，并在G2O基于图的非线性优化框架下，引入拓展卡尔曼滤波，对所述多源传感数据进行联合优化，得到无人机的姿态与位置估计结果； 步骤4、判断所述初始巡检路径的总长度是否大于无人机的单次续航能力，若是，则按预设距离将无人机巡检任务进行分段，并返回到步骤2重新规划路径；若否，则将所述初始巡检路径输出为最终巡检路径。

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东南大学，其通讯地址为：210000 江苏省南京市玄武区四牌楼2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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。