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龙图腾网获悉渤海大学申请的专利一种具有扰动和性能约束的六旋翼无人机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：CN120406507B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202510552282.4，技术领域涉及：G05D1/46；该发明授权一种具有扰动和性能约束的六旋翼无人机控制方法及系统是由曹亮;周月;朱哲辰;刘广亮;王未设计研发完成，并于2025-04-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种具有扰动和性能约束的六旋翼无人机控制方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种具有扰动和性能约束的六旋翼无人机控制方法及系统，包括：步骤1建六旋翼无人机动力模型；步骤2基动力模型，确误差，将函数结合，确有限时间方案；步骤3基动力模型，建观测器，未知扰动状态；步骤4有限时间规定性能控制方案及未知扰动状态，建误差动力模型，误差动力模型，基于强化学习，建方案；步骤5基方案，设虚拟和实际控制器，并基神经网络设自适应律；步骤6控制器跟随者能够跟踪上领导者，完成跟踪控制；采用反步法建控制器，建扰动观测器，补偿负面影响；结合强化学习算法和反步法技术，设控制器实现控制；该法用李雅普诺夫判稳定理证明稳定性，仿真实例验证可行有效性。

本发明授权一种具有扰动和性能约束的六旋翼无人机控制方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种具有扰动和性能约束的六旋翼无人机控制方法，其特征在于，包括以下步骤， 步骤1：建立具有集总扰动的六旋翼无人机的动力学模型； 步骤2：基于所述动力学模型，确定同步误差，并将规定性能函数与速度函数相结合，确定有限时间规定性能控制方案； 步骤3：基于所述动力学模型，建立扰动观测器，确定所述六旋翼无人机的未知复合扰动状态信息； 步骤4：根据所述有限时间规定性能控制方案以及所述未知复合扰动状态信息，构建误差动力模型，并根据所述误差动力模型，基于强化学习方法，建立六旋翼无人机的控制方案； 步骤5：基于所述控制方案，设计虚拟控制器和实际控制器，并基于神经网络设计未知参数自适应律； 步骤6：根据所述虚拟控制器、所述实际控制器以及所述未知参数自适应律，使得六旋翼无人机系统的跟随者能够跟踪上领导者，完成六旋翼无人机系统的跟踪控制； 所述步骤2中将规定性能函数与速度函数相结合，确定有限时间规定性能控制方案，具体包括： 为保证同步误差收敛到原点的预定邻域，且所有闭环信号都是有界的，将规定的性能与速度函数相结合，确定有限时间规定性能控制方案；其中， 其中，是速度函数，为规定有限时间，，表示为非递减光滑函数，表示时间，α为常数，； 为规定性能函数；，定义为，为，所述有限时间规定性能控制方案为：规定性能控制的目标是保证收敛到规定界中；为光滑函数；，为上界，为下界，，，为同步误差； 基于所述控制方案，设计虚拟控制器和实际控制器，具体包括： 响应于实际控制器的设计过程，基于所述动力学模型的系统动态方程，设计虚拟控制器；所述虚拟控制器为： 其中，是正的设计参数；则是模糊基函数；是速度函数，为的导数，为的导数， 定义，； 为转换误差；为节点的入度，，N为跟随者UAV数量，为第个跟随者UAV的邻居跟随者，为跟随者和邻居跟随者之间的权重，为批判神经网络自适应律，为根据规定性能定义的状态变换；为识别神经网络理想权重的估计，为基函数向量；为领导者输出的导数；为跟随者和领导者之间的权重。

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