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龙图腾网获悉沈阳航空航天大学申请的专利一种无网络环境下的单无人机自主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：CN116430887B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24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：202211495765.8，技术领域涉及：G05D1/495；该发明授权一种无网络环境下的单无人机自主路径规划方法是由林娜;王志将;赵亮;关云冲;石峻岭;于存谦设计研发完成，并于2022-11-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种无网络环境下的单无人机自主路径规划方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种无网络环境下的单无人机自主路径规划方法，包括1依据无人机与周围障碍物的距离，划分飞行道路上的障碍物，得到无人机周围环境的状态等级；2根据所述无人机周围环境的状态等级制订针对性飞行方法；3在所述路径规划方法中引入多目标优化，通过平均飞行速度，飞行决策次数和飞行能耗三个不同的因素综合控制无人机的飞行方法；4根据多目标优化，进一步优化DDPG方法中的奖励函数。应用该方法能够有效的应对不同的飞行环境，使得无人机的路径规划能力有较大提高。

本发明授权一种无网络环境下的单无人机自主路径规划方法在权利要求书中公布了：1.一种无网络环境下的单无人机自主路径规划方法，其特征在于，包括： 1依据无人机与周围障碍物的距离，划分飞行道路上的障碍物，得到无人机周围环境的状态等级； 2根据所述无人机周围环境的状态等级制订针对性飞行方法； 3在所述路径规划方法中引入多目标优化，通过多种因素综合控制无人机的飞行方法,其中包含平均飞行速度，飞行决策次数和飞行能耗； 4根据多目标优化，进一步优化DDPG方法中的奖励函数； 步骤3中无人机实时检测其与障碍物之间的距离，并根据检测到的距离采取不同的飞行方法； 平均飞行速度可以表示为： 其中是无人机坐标和终点坐标之间的距离，K是总飞行的目标点的数量，是总的飞行时间； 总的飞行决策次数可以表示为： 其中，是每两个目标点之间的飞行决策次数； 总能耗可以表示为： 其中是每两个目标点之间的飞行能耗； 故总的多目标优化归结为： 其中，是无人机最大飞行速度，是无人机碰撞次数T是最大飞行时间，是与障碍物碰撞的最大次数； 所述优化DDPG方法中的奖励函数具体为： 其中表示三个优化目标：平均飞行速度最大化、决策最小化和飞行能耗；具体描述为： 其中范数表示内部数据的绝对值，表示无人机t时刻的坐标和终点坐标之间的距离，表示无人机发生碰撞次数，表示无人机飞行消耗的能量； 剩下的表示为： 如果无人机到达目标点并完成任务，则的值为0.1，在所有其他情况下为0，表示全局状态的奖励。

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