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龙图腾网获悉北京航空航天大学申请的专利智能体编队跟踪控制方法和相关产品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：CN117472075B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-10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：202311342358.8，技术领域涉及：G05D1/46；该发明授权智能体编队跟踪控制方法和相关产品是由王薇;武相铠;吕金虎;王磊;高庆设计研发完成，并于2023-10-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本智能体编队跟踪控制方法和相关产品在说明书摘要公布了：本发明公开了一种智能体编队跟踪控制方法和相关产品。该方法中在第一阶段对未知干扰的未知参数进行充分的评估，在第二阶段即使向其他智能体更新自身位置信息的条件变得严苛，智能体向其他智能体更新自身位置信息的时间间隙也不会趋于0。智能体编队在有限通信频率、受到未知干扰的情况下依然能够实现编队跟踪。

本发明授权智能体编队跟踪控制方法和相关产品在权利要求书中公布了：1.一种智能体编队跟踪控制方法，其特征在于，所述智能体编队的通信拓扑可表示为包含至少1棵有向生成树的有向图，至少1棵有向生成树的根节点对应的智能体已知虚拟领导者的预设轨迹，其余智能体至少已知虚拟领导者的预设轨迹的部分参数，针对所述智能体编队中任一个智能体的控制方法包括： 在第一阶段执行以下操作： 根据自身以及其邻居智能体的更新后的位置信息、虚拟领导者的预设轨迹的部分参数、预设的编队参数，预判从当前的位置信息更新时刻至下一次自身以及其邻居智能体的位置更新时刻之间自身及其邻居智能体的预期轨迹； 根据自身的实时位置信息与自身的预期轨迹的比较结果，向能够接收其通信信息的智能体更新自身的位置信息； 分别对自身的运动轨迹、控制输入以及表达未知干扰的已知函数进行一阶低通滤波并随后按固定时间间隔采样，得到自身的运动轨迹的滤波采样序列、自身的控制输入的滤波采样序列和自身的表达未知干扰的已知函数的滤波采样序列，其中，未知干扰由一组已知函数与一组未知参数描述； 根据自身及其邻居智能体的实时位置信息与各自的预期轨迹、预设的编队参数以及虚拟领导者的位置信息评价自身及其邻居智能体整体的编队跟踪误差，其中，如果虚拟领导者的位置信息未知则去除该参数，根据自身的控制输入、自身的运动轨迹的滤波采样序列、自身的控制输入的滤波采样序列和自身的表达未知干扰的已知函数的滤波采样序列、自身的运动轨迹估算表达未知干扰的未知参数，得到表达未知干扰的未知参数的估计值，根据得到的编队跟踪误差以及表达未知干扰的未知参数的估计值、自身的位置信息、自身的编队参数以及已知的虚拟领导者的预设轨迹的部分参数确定自身的控制输入； 满足预设条件时第一阶段结束，所述预设条件用于评价对表达未知干扰的未知参数评价的准确性； 在第一阶段之后的第二阶段执行以下操作： 根据自身以及其邻居智能体的更新后的位置信息、虚拟领导者的预设轨迹的部分参数、预设的编队参数，预判从当前的位置信息更新时刻至下一次自身以及其邻居智能体的位置更新时刻之间自身及其邻居智能体的预期轨迹； 根据自身的实时位置信息与自身的预期轨迹的比较结果，向能够接收其通信信息的智能体更新自身的位置信息，其中，第二阶段是否向能够接收其通信信息的智能体更新自身的位置信息的判定标准比第一阶段的判断标准更为严苛； 根据自身及其邻居智能体的实时位置信息与各自的预期轨迹、预设的编队参数以及虚拟领导者的位置信息评价自身及其邻居智能体整体的编队跟踪误差，其中，如果虚拟领导者的位置信息未知则去除该参数，根据自身的控制输入、第一阶段结束时得到的自身的运动轨迹的滤波采样序列、第一阶段结束时得到的自身的控制输入的滤波采样序列和第一阶段结束时得到的自身的表达未知干扰的已知函数的滤波采样序列、自身的运动轨迹估算表达未知干扰的未知参数，得到表达未知干扰的未知参数的估计值，根据得到的编队跟踪误差以及表达未知干扰的未知参数的估计值、自身的位置信息、自身的编队参数以及已知的虚拟领导者的预设轨迹的部分参数确定自身的控制输入； 以地球直角坐标系Oxyz为参考，判断第一阶段结束的预设条件包括： 在x轴方向上满足： ， 其中，下标i为智能体的编号，下标x表示x轴方向，m为自身的运动轨迹的滤波采样序列的数据点的数量，至为描述x轴方向未知干扰的已知函数的滤波采样序列的数据点，x方向的位置干扰di,x的表达式为； 在y轴方向上满足： ， 其中，下标i为智能体的编号，下标y表示y轴方向，m为自身的运动轨迹的滤波采样序列的数据点的数量，至为描述y轴方向未知干扰的已知函数的滤波采样序列的数据点，y方向的位置干扰di,y的表达式为; 在z轴方向上满足： ， 其中，下标i为智能体的编号，下标z表示z轴方向，m为自身的运动轨迹的滤波采样序列的数据点的数量，至为描述z轴方向未知干扰的已知函数的滤波采样序列的数据点，z方向的位置干扰di,z的表达式为; 其中，分别是维的已知光滑非线性函数，是未知的常数向量，pi,x为自身x轴方向坐标，pi,y为自身y轴方向坐标，pi,z为自身z轴方向坐标； 在第一阶段和第二阶段，智能体自身x方向的控制输入均表示为： ； 其中，ui,x为x方向的控制输入，下标i为智能体编号，下标x表示x轴方向，c为预设常数，为评价自身及其邻居智能体整体的编队跟踪误差，和为描述虚拟领导者轨迹的参数，为x方向编队参数，和为用于估计x方向未知干扰的未知参数的变量，其和代表着对未知参数的估计； 在第一阶段和第二阶段，智能体自身y方向的控制输入均表示为： ； 其中，ui,y为y方向的控制输入，下标i为智能体编号，下标y表示y轴方向，c为预设常数，为评价自身及其邻居智能体整体的编队跟踪误差，和为描述虚拟领导者轨迹的参数，为y方向编队参数，和为用于估计y方向未知干扰的未知参数的变量，其和代表着对未知参数的估计； 在第一阶段和第二阶段，智能体自身z方向的控制输入均表示为： ； 其中，ui,z为z方向的控制输入，下标i为智能体编号，下标z表示z轴方向，c为预设常数，为评价自身及其邻居智能体整体的编队跟踪误差，和为描述虚拟领导者轨迹的参数，为z方向编队参数，和为用于估计z方向未知干扰的未知参数的变量，其和代表着对未知参数的估计。

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