北京航空航天大学周建山获国家专利权
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龙图腾网获悉北京航空航天大学申请的专利一种用于协调无人机集群编队的神经网络控制器设计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：CN116954087B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202311117732.4，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权一种用于协调无人机集群编队的神经网络控制器设计方法是由周建山;谢艾伶;田大新;段续庭;曲桂娴;徐子璇;王铭乾;程隆博;李晨玮;邵晨;杨明希;张佩瑜;李嘉炜;郎平;刘诗怡设计研发完成，并于2023-09-01向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种用于协调无人机集群编队的神经网络控制器设计方法在说明书摘要公布了：本申请属于无线通信技术与无人飞行器控制技术领域，具体涉及一种用于协调无人机集群编队的神经网络控制器设计方法，通过建立单架无人机动力学模型、系统状态空间方程，利用无人机自身传感器获得对应时刻的状态向量后，根据损失函数反向更新网络权重系数，从而诱导控制输入的梯度下降，不断更新控制输入，通过多次策略迭代从而获得不同时刻的最优控制策略，不依赖传统损失函数的构建，不需要大量先验的模型参数数据，极大的提高了无人机编队的实时性和稳定性。
本发明授权一种用于协调无人机集群编队的神经网络控制器设计方法在权利要求书中公布了：1.一种用于协调无人机集群编队的神经网络控制器设计方法，其特征在于：通过以下步骤实现： S1：对无人机队列，建立基于线性时不变表达式的无人机动力学模型，列写整个系统的状态空间方程； S2：各无人机从传感器获得自身的位置和速度信息，得到系统某时刻状态向量； S3：运用神经网络，根据均方根误差损失函数最小反向更新网络权重系数，根据权重系数梯度下降诱导控制输入梯度下降，计算更新控制输入； S4：若神经网络迭代次数达到设置值，或者无人机飞行状态收敛于期望状态，则进入下一步S5，否则进入上一步S3； S5：输入最优控制策略到无人机队列模型中，无人机队列更新自身状态，进入步骤S2； 所述步骤S3中均方根误差损失函数表达式为： ，② 式中，表示控制终止时刻的系统实际状态，表示系统在控制终止时刻的期望状态； 根据上述均方根误差损失函数取最小值的原则反向更新网络权重系数，权重系数梯度下降将诱导控制输入梯度下降，进而不断计算更新控制输入，从而更新神经网络。
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