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龙图腾网获悉中电国科技术有限公司;天枢纬度(深圳)科技有限公司申请的专利无人机飞行姿态自适应预测与控制方法及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：CN120803034B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26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：202511315653.3，技术领域涉及：G05D1/495；该发明授权无人机飞行姿态自适应预测与控制方法及系统是由崔起源;潘国威;冯春;刘重阳;李帛洋设计研发完成，并于2025-09-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本无人机飞行姿态自适应预测与控制方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供无人机飞行姿态自适应预测与控制方法及系统，涉及无人机控制技术领域，包括通过获取环境数据构建预测补偿量，对飞行姿态进行多尺度预测并自适应融合，建立包含状态变量项、参考输入项和干扰补偿项的预测控制关系，根据状态变化率对控制参数分级更新，最终生成控制指令调整飞行姿态。本发明提高了无人机在复杂环境中的飞行稳定性和适应性。

本发明授权无人机飞行姿态自适应预测与控制方法及系统在权利要求书中公布了：1.无人机飞行姿态自适应预测与控制方法，其特征在于，包括： 获取风速、风向、降水密度数据，构建风扰动补偿量和雨滴冲击力补偿量组合形成预测补偿量，具体包括：对风速、风向数据进行卡尔曼滤波预处理，计算风攻角和侧滑角，基于风攻角和侧滑角构建非线性风扰动补偿向量；对降水密度数据进行平滑处理，计算无人机与雨滴的相对速度，基于所述相对速度和无人机的受雨面积计算雨滴冲击力补偿向量；计算所述非线性风扰动补偿向量与所述雨滴冲击力补偿向量的耦合作用力，所述耦合作用力包含风雨交互影响系数；计算无人机的角速度变化率、线加速度变化率和姿态角变化率，构建状态敏感度矩阵；根据所述状态敏感度矩阵计算扰动补偿权重指数，基于所述扰动补偿权重指数确定所述非线性风扰动补偿向量、所述雨滴冲击力补偿向量和所述耦合作用力的自适应权重系数；将非线性风扰动补偿向量、雨滴冲击力补偿向量和耦合作用力分别与对应的自适应权重系数相乘并叠加，得到综合预测补偿量； 对无人机的飞行姿态进行多尺度预测，基于局部线性化进行第一预测区间的姿态预测，基于非线性处理进行第二预测区间的姿态预测；预测区间长度基于环境感知数据动态调整，具体包括：获取无人机的环境感知数据，所述环境感知数据包括距障碍物距离、风速、风向和气象条件；基于所述环境感知数据对飞行环境进行分类，得到环境类型指标，所述环境类型指标包括空间开阔度指标、风场复杂度指标和气象条件指标；构建自适应预测区间优化函数，所述自适应预测区间优化函数包含预测精度项、环境适应项和资源效能项，所述预测精度项基于状态误差的概率分布特征计算，所述环境适应项基于环境类型指标的时变特性计算，所述资源效能项基于计算负载的动态均衡特性计算；根据所述环境类型指标确定所述自适应预测区间优化函数中各项的权重系数；计算无人机的欧拉角偏差向量和角速度偏差向量，构建状态误差评估指标；将所述状态误差评估指标代入所述自适应预测区间优化函数，求解所述自适应预测区间优化函数得到第一预测区间长度和第二预测区间长度；对第一预测区间的预测结果和第二预测区间的预测结果进行自适应权重融合，得到融合预测结果； 基于所述预测补偿量和所述融合预测结果建立预测控制关系，所述预测控制关系包含状态变量项、参考输入项和干扰补偿项；计算无人机的状态变化率，根据所述状态变化率确定所述预测控制关系中控制参数的重要性等级，针对不同重要性等级的控制参数设置相应的参数更新阈值，所述参数更新阈值根据无人机的姿态变化趋势自适应调整，具体包括：获取无人机的欧拉角和角速度数据，计算状态变化率向量，所述状态变化率向量包括欧拉角变化率分量和角速度变化率分量；将所述状态变化率向量的各分量进行归一化处理得到状态变化率指标；基于状态预测值与实际值的偏差计算各状态量对预测误差的影响程度得到预测误差贡献度；基于状态变化率指标、状态波动性指标和预测误差贡献度构建重要性评估函数，根据所述重要性评估函数的取值将预测控制关系中的控制参数划分为多个重要性等级；针对不同重要性等级的控制参数设置对应的基准阈值，基于所述状态变化率向量和状态加速度构建自适应调整因子，将所述基准阈值与所述自适应调整因子的乘积作为参数更新阈值；当所述状态变化率超过对应控制参数的参数更新阈值时，触发该控制参数的更新； 根据更新后的预测控制关系生成指令并调整无人机的飞行姿态。

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