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龙图腾网获悉北京航空航天大学杭州创新研究院;北京航空航天大学申请的专利一种基于仿生感知信息融合的无人自主系统干扰估计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：CN120161860B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202510640029.4，技术领域涉及：G05D1/485；该发明授权一种基于仿生感知信息融合的无人自主系统干扰估计方法是由郭克信;刘宇航;贾金豆;杨子涵;余翔;郭雷设计研发完成，并于2025-05-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于仿生感知信息融合的无人自主系统干扰估计方法在说明书摘要公布了：本发明属于无人自主系统控制领域，具体涉及一种基于仿生感知信息融合的无人自主系统干扰估计方法，包括以下步骤：S1，搭建门控循环单元与多层感知机模块相结合的神经网络实现干扰信息的预测；S2，借助知识蒸馏训练神经网络模型，降低模型的复杂度，提高模型的泛化能力；S3，结合神经网络输出的干扰导数信息与经典的干扰观测器架构实现干扰的精确估计。本发明中所提出的基于仿生感知信息融合的无人自主系统干扰估计方法，不仅适用于外界力干扰，也同样适用于外界力矩干扰，能够实现无人自主系统在非结构化环境中外界干扰的实时准确估计，保证其高精度作业控制能力。

本发明授权一种基于仿生感知信息融合的无人自主系统干扰估计方法在权利要求书中公布了：1.一种基于仿生感知信息融合的无人自主系统干扰估计方法，其特征在于，包括如下步骤： S1，搭建门控循环单元与多层感知机模块相结合的神经网络实现干扰信息的预测； S2，借助知识蒸馏训练神经网络模型，降低模型的复杂度，提高模型的泛化能力； S3，结合神经网络输出的干扰导数信息与经典的干扰观测器架构实现干扰的精确估计； 所述S3具体如下：将神经网络所估计的外界力干扰导数信息融入干扰观测器框架中，改善传统方法干扰估计的误差和延迟情况； 基于仿生感知信息融合的干扰观测器的表达式如下： ， 其中，表示干扰估计值的导数信息，表示神经网络输出的干扰导数估计值，表示干扰观测器的常值增益，表示干扰估计值，表示无人自主系统所受到的外力干扰的真值；由于在非结构化环境中难以获得，因此可通过无人自主系统的动力学推导得到； 旋翼无人机的位置控制动力学方程为： ， 其中，表示无人机的质量，表示无人自主系统的加速度，表示无人自主系统控制器输出的期望加速度，表示无人自主系统所受到的重力，表示无人自主系统所受到的外力干扰的真值； 最终，基于旋翼无人机的位置控制动力学方程，所设计的干扰观测器结构为： ； 所述S3还包括如下步骤： 基于所设计的干扰观测器结构，提出借助额外的变量，其导数满足： ， 进而得到： ， 其中，为无人自主系统平动运动的速度； 则可将原干扰观测器结构改写为： ， 其中，为无人自主系统所产生的总升力； 从而借助噪声较小的速度信息实现干扰的估计，避免噪声引入。

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