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龙图腾网获悉南京航空航天大学;南京航空航天大学秦淮创新研究院申请的专利一种基于非线性模型预测控制的无人机复杂航路跟随制导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：CN115597603B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-18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：202211299557.0，技术领域涉及：G01C21/20；该发明授权一种基于非线性模型预测控制的无人机复杂航路跟随制导方法是由李春涛;薛宝山设计研发完成，并于2022-10-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于非线性模型预测控制的无人机复杂航路跟随制导方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于非线性模型预测控制的无人机复杂航路跟随制导方法，引入沿预定复杂航路变速运动的参考点，在Serret‑Frenet坐标下建立无人机跟随航路的位置和方向误差模型，结合无人机滚转角以及动参考点速度等约束，构建航路跟随的非线性优化问题，采用混沌粒子群算法进行求解，并结合精英保留策略，得到制导指令。本发明通过在Serret‑Frenet坐标下建立了无人机跟随航路的位置和方向误差模型，参考点的运动速度可作为额外的输入自由度来调节误差，并且在利用误差模型构建非线性优化问题时，可以得到兼顾跟随精度与安全飞行要求的制导指令，同时采用混沌粒子群算法并结合精英保留策略对非线性优化问题进行求解，提高了非线性优化问题求解的效率。

本发明授权一种基于非线性模型预测控制的无人机复杂航路跟随制导方法在权利要求书中公布了：1.一种基于非线性模型预测控制的无人机复杂航路跟随制导方法，其特征在于：包括如下步骤；S1、引入沿预定复杂航路变速运动的参考点，在Serret-Frenet坐标下建立无人机跟随航路的位置和方向误差模型；S2、结合无人机滚转角以及动参考点速度的约束，构建航路跟随的非线性优化问题；S3、采用混沌粒子群算法进行求解，并结合精英保留策略，得到制导指令；其中，步骤S1包括以下步骤：S1.1：引入从初始航点出发沿预定复杂航路变速运动的参考点，记某一时刻参考点Pd的位置坐标Pd＝xdl,ydl、运动方向为χdl，其中l为Pd距初始航点沿参考航路方向的距离；S1.2：记录当前时刻无人机位置坐标Pc＝xc,yc、航迹方位角为χ；S1.3：以北向运动为横轴x正方向，东向运动为纵轴y正方向，正北方向航迹方位角为零，定义位置误差为： 式中，为从惯性坐标系到Serret-Frenet坐标系的坐标旋转矩阵，定义es为前向误差，ed为侧向误差；S1.4：对位置误差进行求导： 式中，Vg为无人机地速，Vd为参考点的运动速度；S1.5：定义方向误差为： 对方向误差进行求导： 式中，ω为航迹方位角速度，κl为当前时刻Pd的曲率；S1.6：结合位置误差求导和方向误差求导，得出无人机跟随航路的动态误差模型为： 通过设计ω与Vd可调节前向误差es、侧向误差ed和方向误差的动态变化过程；其中，所述步骤S2包括以下步骤：S2.1：首先描述无人机滚转角以及动参考点速度的约束，考虑无人机进行协调转弯，此时侧滑角为零，无人机水平方向满足：Fliftsinφcosχ-ψ＝mVgωFlift为升力，φ为滚转角，m为无人机的质量，竖直方向满足：Fliftcosφ＝mgg为重力加速度，于是φ与ω的关系为： S2.2：记无人机在飞行的过程中允许的最大滚转角为φmax，于是滚转角幅值约束可表述为φ≤φmax，相应的，存在最大航迹方位角速度ωmax，且满足|ω≤ωmax，对于动参考点，令Vdmin代表参考点运动速度的下限，Vdmax代表参考点运动速度的上限，于是动参考点速度约束可表述为Vdmin≤Vd≤Vdmax；其次，定义和U＝Vd,ωT，将误差模型改写为： 式中，定义为误差模型的误差输入；S2.3：通过欧拉法将误差模型以时间间隔T离散化，转化成差分方程形式： k为某一时刻，于是，非线性优化问题可描述为： 式中，k+i|k代表k时刻预测未来k+i时刻，Q是状态误差的权重矩阵，通过调整Q可改变各项误差收敛过程中的权重，进而引起不同的跟随效果，R是误差输入的权重矩阵，通过调整R可改变控制的平稳性，NP代表预测时域。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人南京航空航天大学;南京航空航天大学秦淮创新研究院，其通讯地址为：210016 江苏省南京市江宁区南京航空航天大学将军路东校区；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。