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龙图腾网恭喜中国人民解放军军事科学院国防科技创新研究院申请的专利一种基于智能体间相对几何测量信息的编队组合导航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：CN114578852B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-27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：202210198191.1，技术领域涉及：G05D1/695；该发明授权一种基于智能体间相对几何测量信息的编队组合导航方法是由苏文山;陈磊;白显宗;孟志鹏设计研发完成，并于2022-03-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于智能体间相对几何测量信息的编队组合导航方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于智能体间相对几何测量信息的编队组合导航方法，属于编队导航技术领域。解决因GPS通信受限引起的组合导航定位性能下降的技术问题。考虑当前主要编队类型的几何约束特性，结合相应编队期望构型唯一的约束，即刚性，首先给出了各类型编队智能体间需要测量的相对几何量；其次结合各相对几何量与各智能体位置间关系，构建了融合智能体相对测量信息和自身惯导信息的观测方程；最后，基于加权最小二乘法原理提出了融合多源测量信息、改进各智能体定位性能的数据处理方法。本发明不依赖于外部GPS通信，具有独立自主性强的显著优势，将有效改进GPS通信受限条件下的编队定位控制性能，提升编队任务执行的安全性与可靠性。

本发明授权一种基于智能体间相对几何测量信息的编队组合导航方法在权利要求书中公布了：1.一种基于智能体间相对几何测量信息的编队组合导航方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1、结合编队任务作业环境和类型，确定各智能体信息感知装置和信息交互装置；步骤2、根据编队刚性和编队状态可观性要求，确定编队相对几何量需满足的几何约束；假定编队由n个智能体组成，各智能体按顺序依次编号1到n，pi记为编队中i号智能体位置的惯导测量值1≤i≤n，定义p为编队状态矢量，由各智能体的位置矢量叠加而成；p＝[p1,p2,...,pn]T12.1距离约束型编队记lij表示i号智能体到j号智能体间的相对位置矢量，lij对矢量lij的模，即两智能体间的距离； 定义以各智能体间相对距离为元素，叠加形成的矢量为刚性函数Fl：Fl＝[...,lij,lik,lkl,....]T3为高效利用智能体间的相对距离矫正编队惯导信息，对于距离约束型编队应使得所设计的距离约束量集合满足：该组合距离约束下的编队期望构型唯一，即编队距离刚性；若刚性函数Fl所包含距离约束对应的编队期望构型已经唯一，则继续增加智能体间的距离测量信息，将不会明显改进编队导航性能；根据距离约束型编队刚性知，对于平面编队若有 则该组距离约束下的编队构型唯一，其中rank表示矩阵的秩；对于三维编队若有： 则该组距离约束下的编队构型唯一，其中rank表示矩阵的秩；2.2方位约束型编队记eij为矢量lij的单位方向矢量：eij＝lij||lij||6对于方位约束型平面编队，则该方向矢量与智能体间方位角θij一一对应：eij＝[cosθij,sinθij]T7若是三维编队，则该方向矢量与智能体间的高低角σij和方位角θij一一对应：eij＝[cosσijcosθij,cosσijsinθij,sinσij]T8利用单位方向矢量表征智能体间的相对方位信息，定义刚性函数Fe为距离约束型编队各智能体测得相邻智能体距离形成的向量；Fe＝[...,eij,eik,ekl,....]T9同样，方位约束型编队应使得所设计的距离约束量集合满足：该组合距离约束下的编队期望构型唯一，即编队距离刚性；若刚性函数Fe所包含方位约束对应的编队期望构型已经唯一，则继续增加智能体间的方位测量信息，将不会明显改进编队导航性能；根据方位约束型编队刚性知，若有 则该组方位约束下的编队构型唯一；步骤3、根据编队刚性函数和测量信息，确定编队状态观测方程3.1对于距离约束型编队编队状态测量包含各智能体的惯导信息和智能体间的相对距离信息，定义编队状态观测量Y：Y＝[FlT,pT]T11依据刚性函数定义知，编队状态观测量Y为关于编队状态量的非线性函数，记po为编队智能体位置信息p邻域的状态，则利用泰勒展开式，忽略二阶以上高阶项，将编队状态观测量Y近似为： 根据上式，可将编队状态观测矩阵H定义为： 式中Ind表示单位对角方阵，方阵的维数为编队智能体个数n和空间维数d的乘积；3.2对于方位约束型编队若仅有刚性函数中各边的方向以及各智能体的惯导位置信息，即测量量Y＝[FeT,pT]T14对应观测矩阵为： 步骤4、编队状态测量信息和测量偏差，基于加权最小二乘法确定最优导航状态，计算定位矫正量假定编队几何测量量和各智能体惯导测得位置误差特性均服从高斯分布，由各智能体位置、智能体间距离组合形成的测量量Fl、Fe、p、e和l对应偏差距离将均为对角方阵，依次记为RFl、RFe、Rp、Re和Rl；考虑到不同测量信息组合形成的对于距离约束型编队，其包括相对距离和惯导位置测量偏差，则定义RR＝diagRFl,Rp16式中RFl由距离测量装置的精度确定，Rp由各智能体惯导定位精度确定；对于方位约束型编队，其包括相对方位和惯导位置测量偏差，则定义RR＝diagRFe,Rp17式中RFe由视线角测量装置的精度确定；考虑到智能体间方位测量的直接信息为视线角，记平面编队i号智能体到j号智能体的视线方位角测量偏差为εσij，三维编队i号智能体到j号智能体的视线方位角和高低角偏差分别为εσij和εθij，则根据视线单位方向向量定义，对于平面编队视线单位方向向量eij的偏差矩阵Reij应为： 式中符号·表示矢量的点乘，diag表示以矢量元素为对对角元素的矩阵，对于三维编队视线单位方向向量eij的偏差方差矩阵Reij应为： 其中sij＝[σij,θij]T，εsij＝[εσij,εθij]T，Fe下各单位方向向量对应的Reij构成了RFe对角小方块矩阵；根据加权最小二乘法原理知，其以实现J＝Y-Yp*TRY-Yp*20最小为目的确定编队状态的最优估计，其中Y*为测量值真值，p*为状态最优估计值；当上式最小时应有： 即：Y*-Yp*TRHp*＝Y*-Yp0-H|p0p*-p0TRH|p0＝022相应有：p*＝p0+HT|p0RH|p0THT|p0R[Y-Yp0]23上式即给出了迭代求解最优编队状态的表达式；初始迭代时，可取编队状态变量的测量值作为p0，即令p01＝p计算HT|p0,代入上次计算得到p*1；然后将该p*赋值给p0，记为p02，重新计算HT|p0，再次代入上式得到新的p*,记为p*2；依次反复，不断迭代更新p0和p*的取值，直至有||p0-p*||＜ε24其中ε为大于零的小量，可根据编队任务需要的控制精度选定；将最优估计值作为组合导航确定的编队状态，记Δp为组合导航对惯导信息的矫正量，即有：Δp＝p*-p25步骤5：周期性返回步骤4，不断矫正惯导测量信息至任务结束。

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