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龙图腾网恭喜宁波凯德科技服务有限公司申请的专利能覆盖机器人信号的无人机定位的增广Lagrange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：CN114302339B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-20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：202111605837.5，技术领域涉及：H04W4/021；该发明授权能覆盖机器人信号的无人机定位的增广Lagrange方法是由庞丽萍;张明堃;王爽;王金鹤设计研发完成，并于2021-12-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本能覆盖机器人信号的无人机定位的增广Lagrange方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种能覆盖机器人信号的无人机定位的增广Lagrange方法，所述方法提出了农林机器人的概念及其需求市场，针对农林机器人在信号源与定位功能方面的短板，本发明使用最优化技术建立一个多约束的复杂半定规划模型。通过多约束复杂半定规划模型的结构，将该模型分解为多约束简单半定规划问题模型和序列最大元问题模型。利用循环策略解决序列最大元问题，并设计一种求解多约束半定规化的增广Lagrange方法。本发明用于解决农业和林业生产中，无人机定位所面临的覆盖机器人信号的信号缺失等问题。

本发明授权能覆盖机器人信号的无人机定位的增广Lagrange方法在权利要求书中公布了：1.基于优化技术的能覆盖机器人信号的无人机定位的增广Lagrange方法，所述方法所依赖的硬件包括一架无人机和多台农林机器人M，所述无人机上设有机载基站，利用所述机载基站对所述农林机器人M补充信号，在所述方法中所利用的距离度量单位为米，时间单位为分钟，下面建立能覆盖农林机器人信号的无人机定位最优化模型： 第i个农林机器人Mi的活动范围界定为椭圆区域，记为Ei，i为正整数，其长轴为短轴为以Ei的位置中心为坐标原点，南北方向为纵轴，用t2表示，东西方向为横轴，用t1表示，Ei的长轴与横轴的正半轴夹角为θi，Ei的旋转变换矩阵为Ei的方程为： Ei的方程数据矩阵为 Ai＞0表示矩阵Ai是正定的，为Ai的逆矩阵，i＝1,…,m,m是正整数； 将坐标系原点平移到ηi＝ηi1,ηi2T,ηi是Ei的GPS位置中的平面位置坐标里椭圆中心坐标点，bi＝Aiηi,ci＝ηiTAiηi-1,构造一个最大特征值是λ1i和第二个特征值是λ2i的矩阵Qi，所述矩阵是的倒数，Qi对应于λ1i和λ2i的特征向量分别为u1i和u2i则Ei的短轴方向平行于u1i,长轴的方向平行于u2i，Ei重新用一个矩阵表示为： i＝1,…,m，x表示中的点，是二维实数空间，Ei的中心为所述无人机的所述机载基站的信号覆盖范围为圆形B，其中β＝β1，β2表示所述无人机的GPS位置中的平面位置坐标里坐标点，γ是实数，所述无人机在起飞前的信号的覆盖半径为树木的高度数据的集合为H＝{h1,…,hn}，n表示树木的数量，当所述无人机距地面高度为ρ，要求ρ满足ρ≥1+hi,i＝1,…n，则根据勾股定理，所述无人机在空中的信号的辐射半径为 由于i＝1,…,m，所以存在一个正整数τi，使得下式成立： 所述无人机定位最优化模型为： 由于变量ρ的优化与变量β,γ,τ是无关，把所述无人机定位最优化模型进行分解，分解为两个互不相关的简单最优化子问题： 多约束简单半定规划问题： 和序列最大元问题： 其特征是：所述无人机定位最优化模型求解方法为： 第一步，求解半定规划2： 采用一种所述的增广Lagrange方法求解半定约束优化2， Step1.1:初始化，首先给定无人机出发坐标β0，以及覆盖参数γ0，τ0，其中，γ0，τ0为实数，给定步长{ak}与罚参数序列{σk}，定义初始三阶乘子矩阵给定初始指标集I0＝{1,…,m}； Step1.2:迭代：k＝0,…,N-1.对指标集Ik定义增广拉格朗日函数 其中，是到p维半正定锥的投影算子， Step1.3：更新的参数组合β,γ,τ的最优解，赋值给βk+1,γk+1,τk+1 Step1.4：更新乘子矩阵 Step1.5：更新指标集Ik+1 Step1.6：输出βNT,γN,τNTT，得到坐标βN； 第二步，最大元求解，使用循环策略，求解序列最大元 Step2.1：初始化，设ρ＝0, Step2.2：迭代，j＝1,…,n，若ρ≤hj，ρ＝hj Step2.3:输出ρ，最终得到无人机坐标βN，辐射半径为

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