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龙图腾网获悉南京航空航天大学申请的专利一种无人机栖落机动的迭代优化与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：CN114879490B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202210337063.0，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权一种无人机栖落机动的迭代优化与控制方法是由何真;周紫君设计研发完成，并于2022-03-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种无人机栖落机动的迭代优化与控制方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种无人机栖落机动的迭代优化与控制方法，首先建立了固定翼无人机栖落机动的纵向非线性动力学模型。其次为了得到终点状态量满足预期要求的ILMPC策略初始可行轨迹，使用受约束迭代线性二次型调节器CILQR算法对栖落机动轨迹进行优化，并将最优轨迹作为ILMPC策略的初始可行轨迹。然后将无人机栖落机动过程定义成一个迭代任务，设计了与栖落机动轨迹相关的采样安全集和终端成本函数，并利用采样安全集和终端成本函数设计了栖落机动ILMPC策略。最后，数值仿真结果表明随着迭代次数的增多，迭代代价逐渐降低，栖落机动轨迹逐渐收敛到最优轨迹，从而证明了所设计控制器的有效性。

本发明授权一种无人机栖落机动的迭代优化与控制方法在权利要求书中公布了：1.一种无人机栖落机动的迭代优化与控制方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1，建立无人机栖落机动纵向非线性动力学建模； 步骤2，采用受约束迭代线性二次型调节器CILQR对栖落机动终点处的位置、速度、俯仰角状态量进行规划，得到最优轨迹； 步骤2包括以下步骤： 步骤2-1，将受约束栖落机动轨迹规划问题公式化为以下形式，并记为问题1： s.t.xk+1＝fxk,uk,k＝0,1,…,N-14b x0＝xstart4c gukuk0,k＝0,1,…,N-14d gxkxk0,k＝0,1,…,N4e 其中，式4a中的xk和uk分别是时间步数为k时的栖落机动状态变量和控制输入变量，N是无人机完成一次栖落机动所需的时间步数，xN是终点状态量，φxN是终点状态阶段成本，Lkxk,uk是时间步数为k时的阶段成本，argmin表示函数取值最小时的自变量取值，x*和u*是成本函数取得最小值时的状态量序列和控制输入序列； 式4b中的f·,·表示栖落机动动力学方程； 式4c中的x0是初始状态量，xstart是设置的初始状态量； 式4d中的gukuk表示控制输入约束； 式4e中的gxkxk表示对状态量约束； 步骤2-2，为了处理问题1中的约束，引入对数障碍函数； 步骤2-3，基于对数障碍函数，构建栖落机动受约束迭代二次调节器CILQR算法； 步骤3，将步骤2得到的最优轨迹作为迭代学习模型预测控制ILMPC策略的初始可行轨迹，设计迭代学习模型预测控制器。

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