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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利一种基于神经网络的人机协同无人机最优合围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：CN119536365B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202411672973.X，技术领域涉及：G05D1/695；该发明授权一种基于神经网络的人机协同无人机最优合围控制方法是由彭知南;张兴宇;胡江平;程洪;况逸群;李文江设计研发完成，并于2024-11-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于神经网络的人机协同无人机最优合围控制方法在说明书摘要公布了：本发明属于四旋翼无人机集群控制技术领域，具体为一种基于神经网络的人机协同无人机最优合围控制方法，通过建立带有指挥家控制输入的领导者动力学模型、四旋翼无人机跟随者的位置动力学模型、姿态动力学模型与无人集群有向图模型；并针对各模型分别设计了分布式跟随者观测器、基于评价神经网络的位置环智能学习控制器与基于评价神经网络的姿态环智能学习控制器，解决了指挥家命令下的多个领导者的最优合围控制问题，具有良好的鲁棒性与适应性。配合基于动态回归扩展与混合技术的权重参数更新算法，提升了姿态环评价神经网络参数学习过程的瞬态性能，并在弱持续激励条件下完成任务。

本发明授权一种基于神经网络的人机协同无人机最优合围控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络的人机协同无人机最优合围控制方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤1、基于无人机集群的通信联系建立无人机集群有向图模型，无人机集群有向图模型用于表示领导者与跟随者、跟随者与跟随者之间的通信联系，包括领导者的状态信息和跟随者的状态信息；建立四旋翼无人机跟随者的位置动力学模型、姿态动力学模型、以及领导者动力学模型，领导者动力学模型为带有指挥家控制输入的领导者动力学模型；定义跟随者合围误差； 步骤2、基于领导者动力学模型与无人机集群有向图模型，设计分布式跟随者观测器； 跟随者观测器用于通过领导者的状态信息，在未知指挥家控制输入的情况下生成并输出跟随者满足合围要求的理想轨迹； 步骤3、基于步骤2得到的理想轨迹与步骤1建立的无人机跟随者的位置动力学模型，设计基于评价神经网络的位置环智能学习控制器；该控制器基于跟随者状态信息学习出最优控制策略，以生成使跟随者跟踪上理想轨迹的虚拟控制输入； 步骤4、基于步骤3得到的虚拟控制输入与步骤1建立的姿态动力学模型，解算出无人机理想姿态；根据无人机理想姿态设计基于评价神经网络的姿态环智能学习控制器，采用动态回归扩展与混合作为权重收敛策略，使其在弱持续激励条件下生成无人机实际控制输入，从而让无人机实际姿态跟踪上理想姿态、并满足位置环控制器输出的虚拟控制输入。

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