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龍圖騰網獲悉重慶郵電大學申請的專利內部狀態未知的無人集群系統輸出同步優化控制方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115903901B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-12發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202211488163.X，技術領域涉及：G05D1/46；該發明授權內部狀態未知的無人集群系統輸出同步優化控制方法是由紀良浩;張翠娟;楊莎莎;郭興;于鳳敏;于南翔;李華青設計研發完成，并于2022-11-25向國家知識產權局提交的專利申請。

本內部狀態未知的無人集群系統輸出同步優化控制方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種內部狀態未知的無人集群系統輸出同步優化控制方法，包括：設計狀態估計器，估計系統未知內部狀態，對內部狀態進行重構，根據重構的內部狀態，重新定義局部誤差系統。對于新的局部誤差系統結合矩陣理論、系統穩定性理論進行誤差系統穩定性分析。進一步，考慮系統精確模型未知下，優化控制策略，本發明提出了改進的Q?學習算法。通過引入經驗回放和目標網絡，解決多無人機在跟環境交互過程中不能充分探索的問題，提高無人集群系統收斂速率，進一步降低系統資源的消耗。本發明中的無人集群系統內部狀態未知，更符合現實。

本發明授權內部狀態未知的無人集群系統輸出同步優化控制方法在權利要求書中公布了：1.一種內部狀態未知的無人集群系統輸出同步優化控制方法，其特征在于，包括以下步驟： S1：根據無人集群系統各個無人機之間的連接情況，構建出所述無人集群系統的拓撲結構及拉普拉斯連接矩陣； S2：通過狀態估計器估計所述無人集群系統未知的內部狀態，將所述無人機劃分為領導者無人機和追隨者無人機，重構無人機的局部狀態誤差系統，并定義性能函數； 步驟S2中的領導者無人機與追隨者無人機采用相對應的領導者動態方程與追隨者動態方程進行更新；并根據所述領導者動態方程與追隨者動態方程重構得到無人機的局部狀態誤差系統，基于所述無人機的局部狀態誤差系統確定性能函數，其中： 領導者無人機動態方程表示為： 追隨者無人機動態方程表示為： 其中，x0k+1表示領導者無人機在k+1時刻的狀態值，x0k表示領導者無人機在k時刻的狀態值，y0k表示領導者無人機在k時刻的控制輸出，xik+1表示追隨者無人機i在k+1時刻的狀態值，yik表示追隨者無人機i在k時刻的控制輸出，xik表示追隨者無人機i在k時刻的狀態值，μik表示追隨者無人機i在k時刻的控制輸入，A,Bi,C為不同的未知常數矩陣； 無人機的局部狀態誤差系統重構為： 其中，表示追隨者無人機i在k時刻的局部狀態誤差系統，bi表示追隨者無人機是否能接收領導者無人機的狀態信息，bi＝1表示追隨者無人機能夠接收領導者無人機的信息，bi＝0表示追隨者無人機不能接收領導者無人機的信息；aij≥0表示追隨者無人機i接收追隨者無人機j的狀態信息情況，aij＞0表示追隨者無人機i能夠接收追隨者無人機j的狀態信息，aij＝0表示追隨者無人機i不能接收追隨者無人機j的狀態信息；Ni表示追隨者無人機i的鄰居追隨者無人機集合；表示追隨者無人機i在k時刻的狀態觀測值，表示追隨者無人機j在k時刻的狀態觀測值； 消耗性能函數表示為： 其中，追隨者無人機i在k時刻的消耗性能函數，cieiyk,μik表示追隨者無人機i在k時刻與環境交互過程中做了控制策略μik，Qi表示追隨者無人機i的權重矩陣，Qi≥0；Ri表示追隨者無人機i的對稱矩陣，Ri＞0；0＜γ＜1是折扣因子； S3：采用Q學習算法中的Actor-Critic網絡結構分別近似無人機的控制動作和性能函數，采用Critic網絡對所述性能函數進行近似處理，Actor網絡根據所述性能函數更新無人機的控制動作； S4：Critic網絡對Actor網絡近似的控制動作進行評價，Actor網絡根據Critic網絡的評價對控制動作進行調整，整個過程使用梯度下降更新；在訓練神經網絡參數時采用經驗回放策略和目標網絡技術，當Actor-Critic網絡結構的神經網絡參數不再更新時，即獲取到近似優化輸出一致控制策略。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人重慶郵電大學，其通訊地址為：400065 重慶市南岸區南山街道崇文路2號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。