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龙图腾网恭喜中山大学申请的专利一种多无人机灾情探测方法及系统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：CN115016540B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-09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：202210851483.0，技术领域涉及：G05D1/46；该发明授权一种多无人机灾情探测方法及系统是由韩瑜;李锦铭;秦臻;程广峰;唐兆家设计研发完成，并于2022-07-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多无人机灾情探测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种多无人机灾情探测方法及系统，方法包括：构建多无人机路径规划的问题，以实现对灾情探测效果最大化；将所述多无人机路径规划的问题解耦成基于全局航迹规划的探测点位最大化问题以及基于局部路径规划的探测效果最大化问题；分别对所述基于全局航迹规划的探测点位最大化问题以及所述基于局部路径规划的探测效果最大化问题进行求解，得到所述多无人机路径规划的问题的目标解；根据所述目标解对多无人机进行运动控制，完成灾情探测。本发明提高了探测效率，且降低了复杂性，可广泛应用于人工智能技术领域。

本发明授权一种多无人机灾情探测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种多无人机灾情探测方法，其特征在于，包括：构建多无人机路径规划的问题，以实现对灾情探测效果最大化；将所述多无人机路径规划的问题解耦成基于全局航迹规划的探测点位最大化问题以及基于局部路径规划的探测效果最大化问题；分别对所述基于全局航迹规划的探测点位最大化问题以及所述基于局部路径规划的探测效果最大化问题进行求解，得到所述多无人机路径规划的问题的目标解；根据所述目标解对多无人机进行运动控制，完成灾情探测；其中，将t时刻无人机d拍摄的点位定义为Pdt，当无人机处于拍摄状态的时候，|Pdt|＝1，反之，|Pdt|＝0；将无人机与点位的欧式距离以及拍摄面积的重叠度作为衡量拍摄效果的指标；对所述基于全局航迹规划的探测点位最大化问题的求解过程，包括：将智能体当前所观测环境的状态输入到target-Q网络中，并输出第一结果q{si,a|θtarget}a∈A，根据ε-贪婪算法选出动作ai；配置所述智能体的当前环境观测状态si、下一环境观测状态si+1以及奖励回报ri；将目标数据si,ai,ri,si+1存取到经验回放池中；当所述经验回放池存满数据之后，从中随机选取K个经验值；经过多个时间步数后，将target-Q网络中的θtarget更新为当前时刻train-Q网络中的θtrain，直至完成全局航迹规划的探测点位最大化问题的求解；对基于局部路径规划的探测效果最大化问题的求解过程，包括：为每个用户初始化Critic网络和Actor网络其中，Critic网络的参数为Actor网络的参数为为每个用户初始化targetCritic网络和targetActor网络在初始化阶段，为无人机随机产生一个动作a0，并且观测到环境给予的回报r0和反馈o1；然后进入外循环阶段，智能体根据当前的策略网络和观测到的状态，生成下一时刻动作at＝μot|θμ+Nt，其中，Nt是添加的探索噪声，用于鼓励探索；其中，所述外循环阶段的时间参数为t＝1,2,…,T；智能体执行动作at，执行之后观测到下一刻的状态反馈ot+1和回报rt；将目标数据ot,at,rt,ot+1储存到经验池，同时更新环境给予的反馈ot←ot+1；对每个智能体i＝1,2,…,N循环执行以下步骤：从经验池中随机采样一部分经验ot,at,rt,ot+1；利用梯度下降更新critic网络的损失；利用策略梯度法更新actor网络的损失；更新target网络：退出智能体循环，退出外循环；完成对基于局部路径规划的探测效果最大化问题的求解。

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