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龙图腾网获悉华南理工大学申请的专利一种多无人机局部动态避障方法、装置和存储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：CN115951701B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01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：202211591501.2，技术领域涉及：G05D1/46；该发明授权一种多无人机局部动态避障方法、装置和存储介质是由张平;朱志设计研发完成，并于2022-12-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多无人机局部动态避障方法、装置和存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种多无人机局部动态避障方法、装置和存储介质，其中方法包括：基于马尔科夫决策过程对分布式的多无人机动态避障问题进行形式化建模；通过搭载在各架无人机上的激光雷达获取点云数据，对点云数据进行处理，获得障碍物信息；构建深度神经网络，以完成观测输入到动作输出的映射以及网络更新的方法；其中观测输入为获得的障碍物信息；基于ORCA算法对深度神经网络进行训练，将训练后的模型用于多无人机局部动态避障。本发明采用基于几何学方法与深度强化学习方法相结合的动态避障算法作为多无人机系统的避障方法，有效解决多无人机局部路径规划与避障问题。本发明可广泛应用于多无人机局部动态避障与路径规划领域。

本发明授权一种多无人机局部动态避障方法、装置和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种多无人机局部动态避障方法，其特征在于，包括以下步骤： 基于马尔科夫决策过程对分布式的多无人机动态避障问题进行形式化建模； 通过搭载在各架无人机上的激光雷达获取点云数据，对点云数据进行处理，获得障碍物信息； 构建深度神经网络，以完成观测输入到动作输出的映射；其中观测输入为获得的障碍物信息； 基于ORCA算法对深度神经网络进行训练，将训练后的模型用于多无人机局部动态避障； 所述障碍物信息包括障碍物静态信息和障碍物动态信息； 通过搭载在各架无人机上的激光雷达获取点云数据，对点云数据进行处理，获得障碍物信息，包括： 对获得的点云数据进行聚类处理，以在点云数据中得到属于同一障碍物的反射点； 获得聚类结果后，根据每个聚类中各点坐标获取聚类的中心点和聚类半径，作为障碍物的位置和尺寸； 根据单帧点云数据获取障碍物静态信息，结合多帧点云数据获取障碍物动态信息； 所述对获得的点云数据进行聚类处理，包括： 采用欧式聚类算法对点云数据进行聚类处理；其中，聚类依据是各点在空间中的欧氏距离是否小于预设阈值； 该预设阈值通过以下方式确定： 式中，，表示第i个点的坐标，，表示激光雷达坐标，为系数； 所述结合多帧点云数据获取障碍物动态信息，包括： 计算多帧点云数据之间的关联度，根据关联度进行数据关联，获得位置与速度的变化值作为测量值，将测量值输入扩展卡尔曼滤波算法，得到障碍物动态信息； 其中关联度的计算方式为： 式中，、、分别表示两帧间两个聚类之间的位置差值、大小差值和反射强度差值；、、为系数； 训练采用双延迟深度确定性策略梯度算法为基础，以此产生连续动作空间中的动作决策； 观测空间到动作空间的映射由深度神经网络完成；在训练阶段，决策网络生成的动作通过加入噪声后进行采样来探索更大的空间； 所述基于ORCA算法对深度神经网络进行训练，包括： 将环境信息输入ORCA算法，获得输出动作； 将输出动作结合奖励作为元组放入经验池中，作为成功避障经验，以使训练过程快速收敛至正奖励。

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