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龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利面向通信受损场景的智慧农机自动驾驶编队预测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：CN119781476B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202411935080.X，技术领域涉及：G05D1/43；该发明授权面向通信受损场景的智慧农机自动驾驶编队预测控制方法是由唐晓铭;张骁;王会明;蔡林沁;袁荣棣;史婉琳;李程扬设计研发完成，并于2024-12-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向通信受损场景的智慧农机自动驾驶编队预测控制方法在说明书摘要公布了：本发明请求保护一种面向通信受损场景的智慧农机自动驾驶编队预测控制方法。包括：步骤S1：引用单个智慧农机质点模型，建立其运动学方程，进一步扩充到整个智慧农机编队；步骤S2：根据运动学方程建立智慧农机离散模型，设置缓存器储存由于通信受损造成的数据迟滞；步骤S3：采用前机‑跟随者编队控制结构模式，建立通信受损和外部扰动条件下的智慧农机安全性能约束要求；步骤S4：构建最优控制问题，考虑智慧农机实际运行轨迹和安全性能限制，引入最大‑最小模型预测控制策略，求解满足条件的在线最优控制器，得到最优控制输入。本发明通过考虑最大扰动下在线求解，得到通信受损下的最优控制器，实现高效能智慧农机编队集体工作。

本发明授权面向通信受损场景的智慧农机自动驾驶编队预测控制方法在权利要求书中公布了：1.一种面向通信受损场景的智慧农机自动驾驶编队预测控制方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1：引用单个智慧农机质点模型，建立运动学方程，进一步扩充到整个智慧农机编队； 步骤S2：根据运动学方程建立风扰、机械摩擦在内的外部干扰下的智慧农机离散模型，设置缓存器储存由于通信受损造成的数据迟滞；其中用缓存器存储的迟滞数据得到延迟控制序列； 步骤S3：采用前机-跟随者编队控制结构模式，建立通信受损和外部扰动条件下的智慧农机安全性能约束要求，包括加速度约束、速度约束、安全距离约束；考虑智慧农机编队在实际工作进程中相邻两台农机之间的安全距离问题，设置安全性能约束； 步骤S4：构建最优控制问题，考虑智慧农机实际运行轨迹和安全性能限制，引入最大-最小模型预测控制策略，求解满足条件的在线控制器，得到最优控制输入；所述步骤S2中，为了使动态误差趋于稳定，通过前向欧拉法对状态方程系统2进行离散化，Tr为采样时间，考虑外部干扰，得到更真实的智慧农机动态模型 3 其中，，，，，为适当的矩阵，、、、表示采样后适当矩阵，表 示采样时间，为风扰和机械摩擦，并有；表示扰动的集合； 考虑通信受损，通过缓存器储存迟滞数据，引入通信受损的建模，在受损条件下将上述 智慧农机动态模型重新表述为 4 其中，，，， 求解控制器，表示单位矩阵，表示延迟控制器，为延迟且与采用时间呈 现一定线性关系，中加入了控制器延迟的扩展序列；、分别表示k+1时刻和k时刻的 状态信息； 所述步骤S4的具体步骤为： S401.首先通过最大-最小模型预测控制策略定义代价函数 6 、、表示适当权重矩阵，、、、分别表示不同时刻的状态信 息和延迟控制器； 同时，在此代价函数条件下，加入相关安全性能约束条件 上述约束表示了对控制器，加速度、速度集合，以及扰动变量的约束， 定义了模型预测控制在预测时间范围结束时需要满足的稳定性； S402.为了便于更好分析问题，将优化问题6扩充，定义堆叠变量 同时也得到，新的状态方程为 7其中，表示适当矩阵，和是分别和、的克罗内克乘积； 因此优化问题6可重新改写为 8 式中，，、表示权重矩阵，其中安全性能 约束被改写为如下形式 S403.找到一个确定值来代替最大-最小问题，从而有效地生成待解问题，因此有，通过有效求解最小值t，解决不确定有界外部扰动成为可能； S404.根据Schur补定理，将转换为关于U和t的不确定LMI，其中，和，是线性参数化的； S405.插入的定义，分离确定性项和不确定性项； S406.考虑其不确定外部干扰项最坏情况，得到当前时刻最大值集合，利用最大值原理建立仿射不确定性的LMI线性矩阵不等式； S407.根据仿射不确定性鲁棒线性矩阵不等式定理，将不确定性的LMI转化只包含确定项的LMI，加入状态约束和控制约束，通过工具YALMIP和MOSEK进行求解，确定最优控制输入； S408.定义终端约束不变集，如果终端状态约束在k时刻可以满足，那么在k+1时刻也可以满足，给定一个终端约束集在一个常数项集合内，利用Schur 补定理将其转化为双变量乘积问题； S409.引入一个正实数标量消除不确定干扰项，对状态约束和控制 约束进行同余变换，转换为矩阵不等式，给定双变量乘积中单一变量的 值，根据椭球中线性函数的极大值定理求解最大体积不变椭球体，保证了系统状态的稳定 性。

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