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龙图腾网恭喜西安交通大学申请的专利一种通讯约束下多智能体分布式可飞路径规划方法、系统、计算机设备及介质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：CN114545971B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-14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：202210170894.3，技术领域涉及：G05D1/46；该发明授权一种通讯约束下多智能体分布式可飞路径规划方法、系统、计算机设备及介质是由杨宜康;张瑞鹏;冯彦翔设计研发完成，并于2022-02-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种通讯约束下多智能体分布式可飞路径规划方法、系统、计算机设备及介质在说明书摘要公布了：本发明属于无人机路径规划技术领域，涉及一种通讯约束下多智能体分布式可飞路径规划方法，包括以下步骤：各智能体通过自身传感器和自身通讯装置，分别得到周围局部障碍物参数和周围智能体参数信息；各智能体利用人工势场模型，选取最优局部目标点；根据最优局部目标点，各智能体进行局部Dubins路径规划；各智能体根据自身Dubins路径规划、局部障碍信息、通讯范围内其他智能体信息，利用改进RVO避障算法，进行指定时间的移动，同时进行无人智能体间和无人智能体与障碍物间避障；各智能体进行到达目标检测；若未到达目标，更新自身的当前位姿。解决突发未知场景下，目标和障碍物高动态，满足动力学约束可飞的无人集群路径规划问题。

本发明授权一种通讯约束下多智能体分布式可飞路径规划方法、系统、计算机设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种通讯约束下多智能体分布式可飞路径规划方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一、各智能体通过自身传感器，获取周围的局部环境信息，得到周围局部障碍物参数；各智能体通过自身通讯装置，与通讯范围内的其他智能体通讯，获取周围智能体参数信息；步骤二、各智能体利用改进的人工势场模型，结合自身目标信息，从周围局部环境中选取最优局部目标点；步骤三、根据步骤二中的最优局部目标点，各智能体结合自身的动力学约束、当前点和局部目标点的位姿，进行场景检测分解，完成局部Dubins路径规划；步骤四、各智能体根据自身Dubins路径规划、局部障碍信息、通讯范围内其他智能体的参数信息，利用改进的RVO避障算法，进行指定时间的移动，同时进行无人智能体间和无人智能体与障碍物间避障；步骤五、各智能体进行到达目标检测；若未到达目标，更新自身的当前位姿，返回步骤一，进行下一步的滚动时域路径规划；若已到达目标，结束；步骤二具体包括以下步骤：步骤201、各智能体ai获取当前时刻自身目标的位置pTi＝xTi,yTi,，构建利用如下函数，构建势场模型：对该智能体待选取点的吸引势定义为Uattractx，这些障碍物和邻接智能体对该智能体某待选取点的排斥势定义为Urepelx，各智能体周围待选取点x的势场能表示为：Ux＝Uattractx+Urepelx； 其中，kattract表示引力势能系数，x表示当前智能体某待选取点位置，dx,pTi表示当前待选取点至目标点的欧式距离； Krepel表示斥力势能系数，dx,x′表示当前待选取点至障碍物或其他智能体的欧式距离，dmin为当前智能体半径与对应障碍物或其他智能体半径的和；当dx,x′≤dmin时，表示若智能体移动到x处，该智能体会与周围障碍物或其他智能体发生碰撞重合，因此斥力势能定义为正无穷；步骤202、生成待选局部最优点集合：各智能体获取当前设定运行速度大小vseti，位姿为pi＝xi,yi,θi，根据滚动时域，每次路径规划需要规划至少Tl时间长度路径；结合动力学约束，可获得智能体的采样点的方向改变角θ△；所设计的抽样方法具体为：以当前智能体位置为圆心，以vseti×Tl长度为半径，以θi±θ△为方向角限定，均匀在对应弧上进行总抽样点数为Nselect的抽样，所得待选点集表示为Ωi；步骤203、选取最优局部目标点：各智能体对步骤202所得到的待选点集Ωi中的各点，分别计算其对应的势能值，对于无人机智能体ai，其最优局部目标点位置为若当前智能体与其目标距离小于探测半径RDi时，认为可观测到目标，则此时最优局部目标点位置为最终目标点，plocali＝pTi。

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