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龙图腾网获悉中山大学申请的专利一种基于学习的多无人机系统的安全自适应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：CN115390445B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-13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：202210917255.9，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权一种基于学习的多无人机系统的安全自适应控制方法是由魏明鑫;郑蓝翔;吴颖;成慧设计研发完成，并于2022-08-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于学习的多无人机系统的安全自适应控制方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于学习的多无人机系统的安全自适应控制方法，方法包括：首先获取未知干扰环境中每个无人机的参考轨迹与状态，构建先验模型；通过增量高斯过程对所述先验模型进行补偿，构建反馈线性化控制律，得到反馈线性化自适应控制器；根据所述反馈线性化自适应控制器，使用基于李雅普诺夫稳定性的安全屏障策略对多无人机系统进行安全约束；根据所述安全约束的结果构建二次规划，并输出原始控制信息；将所述原始控制信息应用在多无人机系统的环境交互中，对多无人机系统进行自适应控制。本发明的效率高且实时性高，可广泛应用于计算机技术领域。

本发明授权一种基于学习的多无人机系统的安全自适应控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于学习的多无人机系统的安全自适应控制方法，其特征在于，包括： 获取未知干扰环境中每个无人机的参考轨迹与状态，构建先验模型； 通过增量高斯过程对所述先验模型进行补偿，构建反馈线性化控制律，得到反馈线性化自适应控制器； 根据所述反馈线性化自适应控制器，使用基于李雅普诺夫稳定性的安全屏障策略对多无人机系统进行安全约束； 根据所述安全约束的结果构建二次规划，并输出原始控制信息； 将所述原始控制信息应用在多无人机系统的环境交互中，对多无人机系统进行自适应控制； 所述根据所述反馈线性化自适应控制器，使用基于李雅普诺夫稳定性的安全屏障策略对多无人机系统进行安全约束，包括： 根据多无人机系统安全域，定义无人机群体之间的安全控制空间； 确定无人机与障碍物之间的安全控制空间； 确定用于控制无人机系统稳定性的李雅普诺夫稳定性控制空间； 其中，所述无人机群体之间的安全控制空间定义为： 所述无人机与障碍物之间的安全控制空间定义为： 所述用于控制无人机系统稳定性的李雅普诺夫稳定性控制空间定义为： 式中，为所述无人机群体之间的安全控制空间，q为第i个无人机的状态向量，q为第j个无人机的状态向量，为第一控制输入，R为三维实数空间，d为外部扰动，为所有外部扰动的集合，为第一安全屏障函数，α·为正定函数，为所述无人机与障碍物之间的安全控制空间，q为第o个障碍物的状态向量，为第二控制输入，为第二安全屏障函数，为所述用于控制无人机系统稳定性的李雅普诺夫稳定性控制空间，为第三控制输入，X为控制输入的可行域，Ve为李雅普诺夫函数，e为状态向量误差，c为稳定性常数； 所述根据所述安全约束的结果构建二次规划，通过以下公式实现： 约束条件为： umin≤usbc≤umax 式中，usbc为安全约束控制量，N为无人机的总数，为参考控制量，umin为控制输入的的最小值，umax为控制输入的的最大值，umpc为模型预测控制得到的优化控制量，upd为反馈线性化得到的控制量，uigp为增量高斯过程得到的误差补偿量。

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