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龙图腾网恭喜南京信息工程大学申请的专利一种面向多目标的无人机动态分配和同步围捕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：CN119806207B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-03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：202510295862.X，技术领域涉及：G05D1/695；该发明授权一种面向多目标的无人机动态分配和同步围捕方法是由刘佳;刘云平;陈鑫;侍经纬;顾润;卓若水;曾凡响;臧强;龚毅光;贾伟力;徐梁;姜俊;张婷婷设计研发完成，并于2025-03-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向多目标的无人机动态分配和同步围捕方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向多目标的无人机动态分配和同步围捕方法，基于AP98风致漂移模型，结合目标自身动力，进行无人机围捕中目标位置的预测，再通过改进算法实现精准目标分割与合理资源分配，还通过冲突解决机制及任务分配优化环节，能实时动态调整任务，有效应对复杂多变状况，大幅增强了任务分配的灵活性与有效性。针对多目标同步围捕问题，本发明采用改进的自主无人机群制导的两阶段算法，在第一阶段，使用一致性算法来就第二阶段制导的初始条件达成一致；在第二阶段，应用一种改进的比例制导算法动态调整加速度方向，确保无人机以最优路径接近目标，完成围捕任务。

本发明授权一种面向多目标的无人机动态分配和同步围捕方法在权利要求书中公布了：1.一种面向多目标的无人机动态分配和同步围捕方法，其特征在于，包括以下步骤：（1）基于无人机围捕目标，构建多无人机运动学模型；（2）基于风致漂移模型AP98和目标的自身动力速度分量，确定目标速度，并更新目标位置；（3）根据无人机位置和目标位置，采用K-means聚类算法，以目标位置作为初始簇中心，进行任务分配；（4）采用PI性能影响算法确定围捕任务的RPI移除性能影响矩阵和IPI纳入性能影响矩阵，得到无人机任务分配矩阵；（5）进行冲突检测，若存在冲突，进行任务分配调整，解决冲突后，更新无人机任务分配矩阵、RPI移除性能影响矩阵和IPI纳入性能影响矩阵，进入步骤（6）；（6）考虑任务完成时间、任务执行成本和任务完成收益构建目标函数，确定约束条件，进行任务分配优化；（7）根据多无人机运动学模型构建多目标信息矩阵，多目标信息矩阵包括无人机相对于目标的状态信息矩阵和状态信息导数矩阵，针对每个目标引入辅助变量进行多目标参数协调，根据辅助变量的导数确定虚拟控制变量，得到无人机实际控制信号；（8）采用比例制导方法，动态调整无人机加速度方向，优化无人机路径，执行围捕任务；（9）判断围捕效果，若目标逃脱或无人机与目标距离持续增大，将对应任务标记为未分配任务，返回步骤（4）重新进行无人机任务分配；步骤（7）中，针对每个目标引入辅助变量进行多目标参数协调，辅助变量和如下： ； ； ；其中，为无人机i到目标j的距离，V为无人机速度矢量的欧几里德范数，为无人机的速度矢量与瞄准线LOS之间的夹角，为无人机速度矢量在垂直平面上与瞄准线的偏差角，为无人机速度矢量在水平平面上与瞄准线的偏差角；虚拟控制变量为 ； ； ；无人机实际控制信号为 ； ；其中，和分别表示水平方向和垂直方向的控制信号，和为辅助变量的一阶导数；步骤（8）中，比例制导方法包括第一制导阶段和第二制导阶段，第一制导阶段，采用一致性算法对辅助变量和进行参数预处理，使得无人机的距离参数和角速度参数趋于一致；第二制导阶段，通过引入角度位置对加速度进行修正，动态调整无人机加速度方向，无人机加速度方向如下： ； ；其中，为针对目标j的导航常数，和分别表示水平和垂直方向上视线旋转速度分量。

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