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龙图腾网获悉东北大学申请的专利一种欠驱动多无人船系统人在环自触发编队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：CN120821281B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202511331575.6，技术领域涉及：G05D1/43；该发明授权一种欠驱动多无人船系统人在环自触发编队控制方法是由罗艳红;唐芳华;张娟;苏涵光;杨东升;刘金海;王迎春;刘振伟;穆云飞设计研发完成，并于2025-09-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种欠驱动多无人船系统人在环自触发编队控制方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种欠驱动多无人船系统人在环自触发编队控制方法，涉及无人系统编队控制技术领域。该方法首先针对多无人船系统构建有向通信拓扑图；构建领航者无人船和跟随者无人船三自由度的运动学和动力学方程，并构建统一形式的误差动力学方程；然后设计人在环控制策略，用于动态调整领航者的控制输入；针对跟随者无人船设计编队控制协议，用于确保多无人船编队追踪误差的收敛及系统稳定；最后根据跟随者无人船当前时刻的可用信息建立自触发机制，自发主动确定下一个触发时间来更新控制输入信号。该方法在多无人船系统架构下，结合自触发机制和人在环控制策略，实现了欠驱动无人船的编队协同控制。

本发明授权一种欠驱动多无人船系统人在环自触发编队控制方法在权利要求书中公布了：1.一种欠驱动多无人船系统人在环自触发编队控制方法，其特征在于，包括： 针对多无人船系统构建有向通信拓扑图，通过代数图论技术来描述多无人船系统中领航者无人船和跟随者无人船彼此之间有向的通信传输关系； 所述针对多无人船系统构建有向通信拓扑图的具体方法为： 针对多无人船系统构建有向通信拓扑图，其中节点集表示n个无人船的独立个体，边集表示两个无人船之间的通信链路，边表示无人船i从无人船j获取通信信息；与此同时，邻接矩阵用来描述相邻无人船之间的通信拓扑关系，其中，如果，则，反之，；在拓扑图中至少存在一条通信链路从领航者无人船连接到其他所有跟随者无人船，那么则称拓扑图是以为根的有向生成树；另外，为了表示每个无人船相关联的边数量，引入一个度数对角矩阵，其中无人船的度数为，整个拓扑图的拉普拉斯矩阵定义为；对角矩阵，如果信息能够直接从领航者无人船传递到第i个跟随者无人船，则，否则； 根据多无人船系统，构建领航者无人船和跟随者无人船三自由度的运动学和动力学方程，并构建统一形式的误差动力学方程； 所述跟随者无人船三自由度的运动学和动力学方程分别为： 4； 5； 其中，，表示第i个跟随者无人船在地球坐标系下的位置，表示第i个跟随者无人船在地球坐标系下的偏航角，i=1,2,…,n-1；，和分别表示第i个跟随者无人船在船体坐标系下的纵荡速度，横荡速度和艏摇角速度；，和是第i个跟随者无人船纵荡、横荡和艏摇的三个惯性质量；和分别是第i个跟随者无人船的纵荡编队控制协议和艏摇编队控制协议；为了补偿横荡运动中的动力学欠驱动，采用偏航引导法，通过主动改变偏航角度产生一个侧向力来抵消横荡位移；，和分别是第i个跟随者无人船纵荡、横荡和艏摇受到的时变未知的洋流扰动；，和分别是第i个跟随者无人船纵荡、横荡和艏摇的非线性流体动力阻尼的耦合； 所述构建统一形式的误差动力学方程的具体方法为： 定义在地球坐标系下第i个无人船的编队追踪误差和为： 7； 其中，和是第i个跟随者无人船相对于领航者无人船的预期编队函数，，是领航者无人船的位置状态； 对于整个多无人船系统，第i个跟随者无人船的邻居编队位置误差表示为： 8； 其中，和是第j个跟随者无人船相对于领航者无人船的预期编队函数； 定义第i个跟随者无人船的组合编队跟踪误差为： 9； 由此得到第i个跟随者无人船的参考的偏航角度为： 10； 其中，是设计的容差参数；为了避免逆向震动现象，当时，选择邻居编队位置误差的航向作为参考的偏航角度；当时，选择邻居编队速度误差的航向作为参考的偏航角度； 根据式10，定义第i个跟随者无人船的偏航跟踪误差为，则第i个跟随者无人船的邻居编队位置误差重新表示为： 11； 第i个跟随者无人船的组合编队跟踪误差和偏航跟踪误差的时间导数为： 12； 基于式12，对和进行求导得： 13； 根据领航者无人船和跟随者无人船提供的运动轨迹，建立统一形式的误差动力学方程，如公式14所示： 14； 其中，是均为统一符号，和是统一误差变量，具体表示为： ； ； 均为中间变量，具体表示为： ； ； 根据领航者无人船的动力学方程设计包括动作捕捉装置和人机交互平台的人在环控制策略，用于动态调整领航者的控制输入，以引导编队轨迹； 根据跟随者无人船的动力学方程设计编队控制协议，用于确保多无人船编队追踪误差的收敛及系统稳定； 所述根据跟随者无人船的动力学方程设计编队控制协议的具体方法为： 建立以下的辅助变量： 17； 其中，和是设计的正控制系数； 基于统一形式的误差动力学方程14，得到辅助变量的时间导数为： 18； 1当时， 19； 式中： ； 2当时， 20； 式中： ； ； 其中，和是无人船动力学中的已知的复合变量；和属于无人船动力学中的未知非线性因子，因此，通过引入一种基于径向基神经网络的自适应方法来逼近和，具体表示为： 21； 其中，表示神经网络逼近的加权向量，表示神经网络逼近的加权向量；表示神经网络输入向量，表示实际值与逼近值的误差，表示实际值与逼近值的误差，表示神经网络逼近的基函数向量，表示神经网络逼近的基函数向量； 为所有跟随者无人船设计以下编队控制协议： 24； 其中，表示加权向量积的范数，是的估计值；表示逼近误差向量积的范数，是的估计值；表示基函数向量积的范数，,,和是控制协议中保证编队控制性能的正常数； 用于更新跟随者无人船编队控制协议的自适应律定义为： 25； 26； 其中，，，和是自适应律中通过试错法确定的正常数； 根据跟随者无人船当前时刻的可用信息建立自触发机制，用于自发主动确定下一个触发时间来更新控制输入信号。

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