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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基于原鸽混沌自适应滑模控制的无人机集群编队容错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：CN119597012B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202411575119.1，技术领域涉及：G05D1/695；该发明授权一种基于原鸽混沌自适应滑模控制的无人机集群编队容错方法是由段海滨;梅宇;王思远设计研发完成，并于2024-11-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于原鸽混沌自适应滑模控制的无人机集群编队容错方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于原鸽混沌自适应滑模控制的无人机集群编队容错方法，包括步骤一：对无人机进行运动学建模，确定无人机的初始状态以及僚机和长机的编队飞行控制系统；步骤二：引入虚拟的参考无人机动力学模型，设计跟踪误差，获得动态跟踪误差方程，确保参考模型的精确性；步骤三：设计滑模面函数，通过运用自适应滑模控制技术，获得降阶滑模运动学方程；等六个步骤。本发明方法实现简单，所提出的混沌鸽群机制，能够大大优化自适应控制中的参数和滑模控制参数，增加控制收敛速度，面向出现通信故障无人机无法适应复杂环境等难点问题给出了鲁棒的解决方案。

本发明授权一种基于原鸽混沌自适应滑模控制的无人机集群编队容错方法在权利要求书中公布了：1.一种基于原鸽混沌自适应滑模控制的无人机集群编队容错方法，其特征在于：该方法步骤如下： 步骤一、无人机运动学建模及状态信息初始化；其中，考虑长机和僚机的飞行动力学系统，使用固定于僚机的旋转参考坐标系，把长机的控制输入视为扰动信号，得到线性化扰动方程； 步骤二、引入虚拟的参考模型，设计跟踪误差，获得动态跟踪误差方程； 步骤三、通过自适应滑模技术，设计滑模面函数，获得降阶滑模运动学方程； 步骤四、引入H∞性能指标函数，设计渐进稳定准则，保证跟踪误差动力学模型到达滑模面，并且当不产生通信故障和干扰时能保持在滑模面上； 步骤五、设计一个虚拟的自适应滑模控制器，包含预期的故障估计律和神经网络逼近权值，保证给定抑制水平μ2下渐近稳定性； 步骤六、引入原鸽混沌机制，通过鸽群算法的全局搜索和混沌搜索的局部精细搜索优化自适应控制参数和滑模参数，获得最优的控制器参数组合； 在步骤五中，首先设计一个虚拟的自适应滑模控制器，它包含了预期的故障估计律和神经网络权值；令代表故障ω的估计值，所以定义估计误差为：若给定正实标量μ2＞0，如果存在一个正实数a，b，使得下面的矩阵Υ2： 式中，B、κ表示线性化状态空间模型中的矩阵；G表示滑模面函数中的对称正定矩阵； 同时使得不等式成立： 式中，ω1、ω2表示正常数；S表示滑模面函数；ζ表示干扰信号； 则跟踪误差模型系统到达滑模面，给定抑制水平μ2时在下面的虚拟跟踪控制器下运动系统保持在滑模面上；控制器如下： 式中，M、N为保证参考模型精确性而选取的矩阵； 设计如下自适应估计律： 其中，a＞0,b＞0是两个正常数；构造Lyapunov函数对其求导，引进H∞性能指标函数得到以下式子成立： 式中，由公式22成立得到对其两边同时积分在零初始条件下得到如下不等式：

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