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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一种低空无人机的三维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：CN119828752B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-13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：202510308228.5，技术领域涉及：G05D1/495；该发明授权一种低空无人机的三维路径规划方法是由程擎;张正源;闫恒志设计研发完成，并于2025-03-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种低空无人机的三维路径规划方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种低空无人机的三维路径规划方法，属于无人机路径规划技术领域，包括如下步骤：构建三维飞行环境模型；根据粒子群优化方法，对三维飞行环境模型进行全局路径搜索和路径成本优化，得到粒子群中各粒子对应的优化路径成本和位置；根据粒子群中各粒子的路径成本和位置，通过遗传算法对粒子进行选择、交叉和变异操作的重复迭代，并基于各次迭代的最优路径成本，得到全局最优路径解；根据全局最优路径解，转换得到目标坐标系下的最佳路径，并通过绘图函数绘制得到三维飞行环境模型中的最佳路径。本发明解决了无人机路径规划中效率低和可靠性不足的问题。

本发明授权一种低空无人机的三维路径规划方法在权利要求书中公布了：1.一种低空无人机的三维路径规划方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、构建三维飞行环境模型；S2、根据粒子群优化方法，对三维飞行环境模型进行全局路径搜索和路径成本优化，得到粒子群中各粒子对应的优化路径成本和位置；所述S2包括如下步骤：S22、构建各粒子的位置速度更新模型；所述S22包括如下步骤：S221、根据切比雪夫映射构建惯性权重调整模型，以随粒子位置速度的迭代次数调整迭代时的惯性权重；所述惯性权重调整模型的计算表达式如下： ， ，其中，表示惯性权重，表示第k次迭代时的切比雪夫动态调整值，表示惯性权重最大值，表示惯性权重最小值，表示第k+1次迭代时的切比雪夫动态调整值，表示初始切比雪夫调整值，k表示迭代次数；S222、构建学习因子更新模型，以随粒子位置速度迭代次数调整迭代时的个体学习因子和社会学习因子；所述学习因子更新模型的计算表达式如下： ， ，其中，表示个体学习因子的最大值，表示个体学习因子的指数衰减因子，表示个体学习因子的最小值，表示最大迭代次数，表示社会学习因子的最大值，表示社会学习因子的指数衰减因子，表示社会学习因子的最小值；S3、根据粒子群中各粒子的路径成本和位置，通过遗传算法对粒子进行选择、交叉和变异操作的重复迭代，并基于各次迭代的最优路径成本，得到全局最优路径解；所述S3包括如下步骤：S31、根据粒子群中各粒子对应的优化路径成本，基于粒子选择模型依次选择若干个粒子作为父代粒子；S32、根据均匀交叉操作，将任意两个父代粒子对应的路径解进行组合交换，生成新的子代粒子，得到子代粒子的位置；S33、通过随机变异操作，改变子代粒子的各维度位置，得到变异后的子代粒子位置；所述变异后的子代粒子位置的计算表达式如下： ， ， ，其中，表示变异后的子代粒子径向距离维度位置，表示子代粒子的径向距离维度位置，表示变异后的子代粒子极角维度位置，表示子代粒子的极角维度位置，表示变异后的子代粒子方位角维度位置，表示子代粒子的方位角维度位置，表示径向距离维度位置的高斯噪声，表示极角维度位置的高斯噪声，表示方位角维度位置的高斯噪声；S34、若变异后的子代粒子的路径成本小于父代粒子，则将该变异后的子代粒子替换该父代粒子，并在替换完成后选择最低的路径成本作为该次迭代的最优路径成本；S35、重复S32-S34，直至重复次数达到预设重复次数阈值停止，并从各次迭代的最优路径成本中选择最低的路径成本所对应的粒子，并将该粒子对应的路径解作为全局最优路径解；S4、根据全局最优路径解，转换得到目标坐标系下的最佳路径，并通过绘图函数绘制得到三维飞行环境模型中的最佳路径。

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