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龙图腾网恭喜中国民用航空飞行学院申请的专利面向高密度运行场景的无人机集群四维航迹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：CN119469165B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-28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：202510034798.X，技术领域涉及：G01C21/20；该发明授权面向高密度运行场景的无人机集群四维航迹规划方法是由张志远;李诚龙;郑远;肖紫隆;李轶超;王缘靖设计研发完成，并于2025-01-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向高密度运行场景的无人机集群四维航迹规划方法在说明书摘要公布了：本发明涉及无人机航迹规划技术领域，公开面向高密度运行场景的无人机集群四维航迹规划方法，包括步骤：构建城市空域四维网格模型，完成无人机的四维时空数据重构；所述城市空域四维网格模型包括固定四维体模型、无人机四维点模型、航迹四维线模型；构建无人机四维航迹规划模型；基于4D‑A*搜寻算法改进自适应启发式函数；基于改进自适应启发式函数获得的运行成本和运行风险，得到无人机最优航迹。本发明能够有效的完成城市无人机集群高密度运行无冲突实时四维航迹规划，提高了运行效率并降低运行风险。

本发明授权面向高密度运行场景的无人机集群四维航迹规划方法在权利要求书中公布了：1.面向高密度运行场景的无人机集群四维航迹规划方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1，构建城市空域四维网格模型，完成无人机的四维时空数据重构；所述城市空域四维网格模型包括固定四维体模型、无人机四维点模型、航迹四维线模型；所述步骤1中，固定四维体模型为： 其中，Vi表示固定四维体模型中的第i个四维体素单位，i=1,2,...,M，M为四维体素单位的数量；其有： 其中，{xi,yi,zi,ti}表示四维体素单位Vi的时空坐标，li={xi,yi,zi}表示四维体素单位Vi的空间坐标，xi表示横坐标，yi表示纵坐标，zi表示竖坐标，ti表示时间坐标；X、Y、Z、T分别表示xi、yi、zi、ti的全集；对于城市空域场景中固定不变的空间或物体用一个已被占用的空域无序集合Volume表示： 其中，Vj表示固定四维体模型中已被占用的四维体素单位，j=1,2,...,m，m表示固定四维体模型中已被占用的四维体素单位的数量；所述步骤1中，航迹四维线模型为： 其中，Path表示航迹四维线模型，Vp表示无人机的航迹所占的第p个四维体素单位，p=0,1,...,n；n+1表示无人机航迹所占四维体素单位的数量，V0表示起始位置所在的四维体素单位，Vn表示目标位置所在的四维体素单位；步骤2，构建无人机四维航迹规划模型；所述步骤2具体包括以下步骤：用和分别表示飞行航迹中的起始节点和目标节点；设该条航迹Path由n+1个四维体素单位的有序集合构成，则四维航迹规划模型表示为： 其中，GPath表示航迹Path的运行代价；表示航迹Path的运行成本，包括空间距离成本和时间成本，具体表示为：当p=1时，CostVp=|l0,l1|+t1-t0；当2pn时，CostVp=12|lp,lp-1|+|lp,lp+1|+tp-tp-1；当p=n时，CostVp=|ln,ln-1|+tn-tn-1；且有l0=lstart，ln=lend；其中，l0和lstart均表示初始节点的空间坐标，ln和lend均表示目标节点的空间坐标，t0表示无人机在l0的时间坐标，tn表示无人机在lend的时间坐标，p=0,1,...,n；|lp,lp-1|表示空间坐标lp和空间坐标lp-1在三维空间的欧氏距离；tp表示在无人机在lp的时间坐标，tp-1表示无人机在lp-1的时间坐标； 表示航迹中每个四维体素单位的运行风险，具体表示为： 其中，a1为运行风险关注度调节系数；a2表示运行风险敏感性调节系数；e表示自然对数函数的底数；dmin表示Vp与Volume中所有四维体素单位在四维空间的最小欧氏距离，有： 其中，表示最小欧氏距离所占用的四维体素单位，分别表示Vmin的横坐标、纵坐标、竖坐标、时间坐标；步骤3，基于4D-A*搜寻算法改进自适应启发式函数；步骤4，基于改进自适应启发式函数获得的运行成本和运行风险，得到无人机最优航迹。

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中国民用航空飞行学院，其通讯地址为：618307 四川省德阳市广汉市南昌路四段46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”。