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龙图腾网获悉南京工业大学申请的专利基于有向支撑树的无人机集群飞行姿态自适应一致性控制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：CN121657486B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08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：202610173093.0，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权基于有向支撑树的无人机集群飞行姿态自适应一致性控制方法是由岳冬冬;耿超凡;史建涛;陈闯;鲍丹设计研发完成，并于2026-02-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于有向支撑树的无人机集群飞行姿态自适应一致性控制方法在说明书摘要公布了：本发明涉及基于有向支撑树的无人机集群飞行姿态自适应一致性控制方法，包括构建关于无人机的多智能体系统；定义多智能体系统在有向连通图上进行交互且有向连通图中包含一个有向支撑树；对多智能体系统设计确定性等价控制器；将确定性等价控制器推广到时变耦合增益；进行时变耦合确定性等价控制器的参数设计；利用广度优先搜索算法从有向连通图中找到有向支撑树；构建有向支撑树的无向版本；通过有向连通图和无向支撑树循环更新系统状态，实现无人机集群飞行姿态自适应一致性控制。本发明在有向支撑树上实现多智能体自适应无领导者一致性，同时克服模型中不确定性在通信图中所带来的难题，实现无人机集群飞行姿态自适应一致性控制。

本发明授权基于有向支撑树的无人机集群飞行姿态自适应一致性控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于有向支撑树的无人机集群飞行姿态自适应一致性控制方法，其特征在于，包括： S1、构建无人机集群的横滚姿态动力学模型并将其抽象为具有参数不确定性的多智能体网络，构建多智能体系统； 所述多智能体系统，数学表示如下： ； 其中，为第个无人机的系统状态，包括横滚角度与滚转角速率，为状态矩阵，为控制矩阵，为第个无人机的未知参数阵，符号表示矩阵转置，为节点对应的已知有界且利普西兹连续的回归函数，为第个无人机的控制输入，为无人机总数，表示时刻，表示第个无人机的系统状态轨迹； S2、定义多智能体系统在以无人机为节点的有向连通图上进行交互，所述有向连通图中包含一个有向支撑树； S3、基于S2和耦合增益条件，对多智能体系统设计确定性等价控制器；所述确定性等价控制器，基于估计参数更新控制输入，其估计参数保持有界； S4、将确定性等价控制器中的耦合增益推广到时变耦合增益，得到时变耦合确定性等价控制器；所述时变耦合确定性等价控制器基于估计参数、时变耦合增益更新控制输入，其估计参数、时变耦合增益保持有界； 所述时变耦合确定性等价控制器，数学表示为： ； ； ； 其中，为第个节点的控制输入，即第个无人机的控制输入；为耦合增益；为状态反馈增益，符号表示矩阵转置，为控制矩阵，为对称正定矩阵且满足；表示有向连通图中节点、之间边的权重；表示节点的系统状态；为节点的估计参数；为节点对应的已知有界且利普西兹连续的回归函数；表示节点的估计参数的导数；为任意正定的增益矩阵；为节点在有向连通图中的入邻居节点集合，为节点在有向支撑树中的入邻居节点集合；为节点在有向支撑树中的出邻居节点集合；表示节点在有向连通图中的入邻居节点；表示节点在有向支撑树中的邻居节点；表示时变耦合增益，表示关于时刻的时变耦合增益；表示有向连通图中连接节点、的边，表示有向支撑树中的边集合，表示待设计的增益，表示时变耦合增益的导数，表示待定的增益矩阵； S5、基于耦合增益条件，设计时变耦合增益，选取任意正定的增益矩阵，进而求解状态反馈增益和对称正定矩阵，完成时变耦合确定性等价控制器的参数设计； S6、利用广度优先搜索算法，从根节点开始，从有向连通图中找到有向支撑树； S7、构建有向支撑树的无向版本，使各节点之间能够相互传递信息； S8、通过有向连通图更新时变耦合确定性等价控制器中的控制输入，通过有向支撑树的无向版本更新时变耦合确定性等价控制器中的估计参数，实现无人机系统状态的循环更新，实现无人机集群飞行姿态自适应一致性控制。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人南京工业大学，其通讯地址为：211816 江苏省南京市江北新区浦珠南路30号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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