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龙图腾网获悉南京首畅信息工程有限公司申请的专利基于无人机群的智能协同控制方法及系统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：CN120803059B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202511286784.3，技术领域涉及：G05D1/695；该发明授权基于无人机群的智能协同控制方法及系统是由周洪波设计研发完成，并于2025-09-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于无人机群的智能协同控制方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于无人机群的智能协同控制方法及系统，涉及无人机群智能控制技术领域，包括收集多源数据构建稀疏张量，将无人机定义为节点，构建动态范畴图；将动态范畴图的节点映射到黎曼流形的流行点，将无人机坐标转换为网格索引，定义目标函数，计算目标函数的黎曼梯度，使用指数映射更新流形点，得到更新后的空间坐标和任务向量；使用加权线性组合生成控制指令向量，将控制指令向量转换为控制指令并进行执行。通过构建稀疏张量和动态范畴图，结合黎曼流形优化平衡任务优先级与协同约束，提高任务覆盖率和协同鲁棒性，将黎曼梯度优化结合指数映射更新，提升自主协同能力。

本发明授权基于无人机群的智能协同控制方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于无人机群的智能协同控制方法，其特征在于：包括， 收集多源数据并进行预处理，构建稀疏张量，使用有限差分法计算稀疏张量中每个维度的偏导数，使用向量合成法将偏导数进行组合，作为信息熵的梯度向量场，将无人机定义为节点，构建动态范畴图； 将动态范畴图的节点映射到黎曼流形的流行点，将无人机坐标转换为网格索引，计算无人机的任务强度影响，计算度量张量，正定正则化对度量张量添加正则化项，定义目标函数，计算目标函数的黎曼梯度，使用指数映射更新流形点，得到更新后的空间坐标和任务向量； 使用加权线性组合生成控制指令向量，将控制指令向量转换为控制指令并进行执行； 构建可视化界面展示控制指令； 所述信息熵的梯度向量场，包括使用扩展卡尔曼滤波将空间坐标、速度以及加速度数据进行融合，使用K均值聚类算法将融合数据进行聚类，使用预训练Swin-Transformer模型对图像进行识别，输出对应的状态变量，使用张量堆叠将空间坐标、三维点云、速度、加速度、聚类结果以及状态标签进行堆叠，构建稀疏张量，遍历稀疏张量的非零元素进行求和，计算任务强度概率，基于任务强度概率计算信息熵，基于信息熵使用有限差分法计算稀疏张量中每个维度的偏导数，使用向量合成法将偏导数进行组合，作为信息熵的梯度向量场； 所述动态范畴图，包括将无人机定义为节点，将大于0的控制态射定义为边，构建初始范畴图，使用统计分析法设定变化阈值，计算每架无人机空间位置与上一时间的欧氏距离，筛选大于变化阈值的欧氏距离，标记为受影响的控制态射，并重新计算控制态射，否则保留上一时间的控制态射，生成动态范畴图； 所述计算度量张量，包括使用网格映射表，将无人机坐标转换为网格索引，计算无人机的任务强度影响，公式为： ， 其中为在时间t，第l个无人机的任务强度影响，为在时间t，稀疏张量的任务强度概率，为在时间t，第l个无人机的空间坐标，i为任务类型维度的索引，j为空间坐标的索引，k为状态变量的索引； 计算度量张量，公式为： ， 其中为流行点处的度量张量分量，Q和R分别为流形维度行和列的索引，为欧氏度量，为在时间t，稀疏张量的信息熵在无人机位置的梯度向量，为极小常数； 所述目标函数，包括使用加权目标构造，定义目标函数，公式为： ， 其中为目标函数，为在时间t，第l处的流行点，为在时间t，稀疏张量的信息熵在无人机位置的空间坐标，为流形上，第l处和第u处流行点的测地距离，为在时间t，第u处的流行点； 所述计算目标函数的黎曼梯度，包括将梯度向量和度量张量进行组合，计算目标函数的黎曼梯度，公式为： ， 其中为目标函数J在流行点处的黎曼梯度，为时间t，第l个无人机到第u个无人机的控制态射； 所述更新流形点，包括基于黎曼梯度使用指数映射更新流形点，公式为： ， 其中为更新后的流形点，为步长； 所述控制指令向量，包括使用向量减法计算位置增量，使用加权线性组合生成控制指令向量，公式为： ， 其中为在时间t，无人机第l处的指令向量，为任务向量权重,为更新后的任务向量。

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