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龙图腾网获悉湖南大学申请的专利一种网络化移动机器人事件触发数据驱动控制方法与系统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：CN120722756B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12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：202511196251.6，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权一种网络化移动机器人事件触发数据驱动控制方法与系统是由谭浩然;张雪明;王耀南;王信;吴悠;王忠森;张辉;张振国;魏俊林设计研发完成，并于2025-08-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种网络化移动机器人事件触发数据驱动控制方法与系统在说明书摘要公布了：一种网络化移动机器人事件触发数据驱动控制方法与系统，控制方法包括：构建网络化移动机器人运动学模型，据此建立相应的网络化移动机器人离散时间误差模型；引入扰动项，构建一般非线性系统，构建带有输入期望的数据模型；设计一种基于径向基神经网络的扰动逼近机制；设计一种基于跟踪误差范数平方与动态阈值变量的事件触发机制；通过最小化控制输入准则函数得到实际控制输入控制器，构建参数估计器和参数重置器；构建事件触发数据驱动轨迹跟踪控制策略，网络化移动机器人依据事件触发数据驱动轨迹跟踪控制策略获取控制方案。本发明实现了复杂环境下网络化移动机器人的高精度轨迹跟踪控制，在节约通信资源的同时增强了环境适应性和实用性。

本发明授权一种网络化移动机器人事件触发数据驱动控制方法与系统在权利要求书中公布了：1.一种网络化移动机器人事件触发数据驱动控制方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、构建网络化移动机器人运动学模型，据此建立相应的网络化移动机器人离散时间误差模型； S2、以网络化移动机器人离散时间误差模型为基础，引入了一个附加的扰动项，构建一般非线性系统，然后依据一般非线性系统构建一个带有输入期望的数据模型； S3、针对带有输入期望的数据模型中不确定的干扰项，设计一种基于径向基神经网络的扰动逼近机制，然后利用扰动逼近机制估计干扰项，得到最终的带有输入期望的数据模型； S4、考虑网络资源受限问题，设计一种基于跟踪误差范数平方与动态阈值变量的事件触发机制； S5、设计包含跟踪误差，控制输入增量以及控制输入误差的控制输入准则函数，依据最终的带有输入期望的数据模型并通过最小化控制输入准则函数得到实际控制输入控制器，并依据最小二乘方法构建参数估计器和参数重置器； S6、依据S4中的事件触发机制设计信号保持器，同时结合扰动逼近机制、事件触发机制、实际控制输入控制器、参数估计器和参数重置器构建事件触发数据驱动轨迹跟踪控制策略，网络化移动机器人依据事件触发数据驱动轨迹跟踪控制策略获取得到控制方案，以应对外部干扰； 所述一般非线性系统具体如下： ； 其中，表示网络化移动机器人的位姿期望值；是一个未知但有界的干扰项，即引入的附加的扰动项；表示离散时刻，表示有限时间范围的最终时刻；表示网络化移动机器人离散时间误差模型，分别表示第时刻的实际控制输入和期望输入信号； 带有输入期望的数据模型具体如下： 其中，，且表示实数集；子块矩阵中的每一个向量都能写成；表示第与第两个相邻时刻的由实际控制输入、期望输入构成的总控制输入信号的差值，即；表示干扰函数，即第与第两个相邻时刻的干扰项差值。

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