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龙图腾网获悉北京理工大学申请的专利一种无人机视觉感知最优的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：CN119596679B 。

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：202411454307.9，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权一种无人机视觉感知最优的控制方法是由方浩;华骏扬;曹旭;梁昕恺;吴德龙;杨庆凯设计研发完成，并于2024-10-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种无人机视觉感知最优的控制方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种无人机视觉感知最优的控制方法，针对无人机执行任务的关键问题——无人机控制的平稳性与高效性，同时根据无人机飞行过程中对感知稳定性的需求，提供了对无人机的最优感知控制方法；该方法包括无人机视觉感知算法和控制算法设计几个部分；视觉感知定位使用ORB‑SLAM3得到无人机的位置与姿态信息；控制算法使用非线性模型预测控制算法，根据无人机当前位置姿态与定位信息以及期望的轨迹求解得到无人机控制指令序列，完成对无人机的控制，同时确保无人机的感知质量满足控制的需求。

本发明授权一种无人机视觉感知最优的控制方法在权利要求书中公布了：1.一种无人机视觉感知最优的控制方法，其特征在于，包括： 第一步，对无人机系统进行分析，根据无人机参数，结合飞行控制器的角速度内环，求解得到无人机全状态运动学方程与动力学方程； 第二步，对周围环境进行视觉定位与建图，从而得到当前时刻的位置信息与姿态信息作为无人机系统的状态量参与到控制求解中；并且，得到用于描述当前视觉定位质量的各个特征点位置、速度信息；将无人机的视觉定位质量Z作为新增的状态量加入到无人机全状态运动学方程中，构建代价函数，综合计算控制无人机所需要的控制量，由此完成无人机对规划器轨迹的跟踪； 其中，所述代价函数表示为： 其中，Q,R分别表示状态量与对系统控制输入量的惩罚项，Xk表示k时刻的状态量，Xk,r表示k时刻期望的状态量，Uk表示k时刻的系统控制输入量，Uk,r表示k时刻期望的系统控制输入量；Qp表示描述各个特征点在图像中能够描述感知质量的变量在代价函数中的权重； 令s＝[u,v]T表示特征点在图像坐标系中的坐标，根据经典的针孔相机模型，有： 上式中，fx，fx分别表示相机在图像的u，v轴上缩放的倍数与焦距的乘积；Cpf＝[Cpfx,Cpfy,Cpfz]T表示特征点在相机坐标系下的三轴坐标； cpf＝WqBBqC‑1☉Wpf‑WqB☉BpC+WpB其中⊙表示四元数乘法；WpB表示机体坐标系在世界坐标系下的位置，BpC表示相机坐标系在机体坐标系下的位置，BqC和WqB分别相机坐标系到机体坐标系、机体坐标系到世界坐标系之间的旋转姿态； 其中，ωx,ωy,ωz表示，无人机的三轴角速度；CvW表示无人机在机体坐标系下的三轴速度； 则视觉定位质量

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