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龙图腾网获悉东北大学;东北大学佛山研究生创新学院申请的专利基于预测器的神经网络观测器与路径引导的异构多车辆系统无碰撞协同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：CN121277191B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202511860695.5，技术领域涉及：G05D1/43；该发明授权基于预测器的神经网络观测器与路径引导的异构多车辆系统无碰撞协同控制方法是由王彦博;陈思瑶;张娟;岳晓辉设计研发完成，并于2025-12-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于预测器的神经网络观测器与路径引导的异构多车辆系统无碰撞协同控制方法在说明书摘要公布了：本发明的一种基于预测器的神经网络观测器与路径引导的异构多车辆系统无碰撞协同控制方法，包括：建立异构多车辆系统动力学模型，为分层控制提供模型支撑；构建人工势场函数，融入安全约束设计避碰与通信连通性相关势场函数；根据约束定义虚拟根引导者运动规则，为编队提供参考路径；设计基于预测器的神经网络观测器PNO，为控制器提供不确定性补偿；结合参考路径、势场约束与基于预测器的神经网络观测器补偿搭建分层控制架构，实现异构多车辆系统无碰撞协同控制。该方法依托路径引导与PNO设计，能精准估计系统不确定性、显著降低计算开销，有效保障系统安全稳定运行。

本发明授权基于预测器的神经网络观测器与路径引导的异构多车辆系统无碰撞协同控制方法在权利要求书中公布了：1.基于预测器的神经网络观测器与路径引导的异构多车辆系统无碰撞协同控制方法，其特征在于，包括： 步骤1：建立异构多车辆系统动力学模型，为分层控制提供模型支撑； 步骤2：构建人工势场函数，融入安全约束设计避碰与通信连通性相关势场函数； 步骤3：根据约束定义虚拟根引导者运动规则，为编队提供参考路径； 步骤4：设计基于预测器的神经网络观测器PNO，为控制器提供不确定性补偿； 步骤5：结合参考路径、势场约束与基于预测器的神经网络观测器补偿搭建分层控制架构，实现异构多车辆系统无碰撞协同控制； 所述步骤3具体为： 步骤3.1：虚拟根引导者动力学模型定义： 其中，为虚拟根引导者的三维位置向量；为虚拟根引导者的三维速度向量； 步骤3.2：参考路径的空间约束函数定义：虚拟根引导者的参考路径通过两个光滑隐式曲面的交线确定，定义路径函数： 其中，和为类光滑函数；与满足有界且不平行； 步骤3.3：虚拟根引导者约束规则定义： 路径保持约束：0且； 匀速运动约束：，其中为预设的恒定切向速度； 确保虚拟根引导者始终沿参考路径以恒定速度运动，虚拟根引导者的速度向量始终与和两曲面的交曲线相切； 步骤3.4：定义虚拟根引导者的速度向量： 其中，“”表示向量叉积，、分别为路径函数、的梯度；叉积结果的方向即参考路径切向。

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