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龍圖騰網獲悉湘潭大學;湖南韶峰應用數學研究院申請的專利一種高動態復雜環境下的無人機混合控制策略方法與系統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：CN120370723B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-22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：202510877609.5，技術領域涉及：G05B13/04；該發明授權一種高動態復雜環境下的無人機混合控制策略方法與系統是由黃云清;程戈;黃牛武;楊銀;馮春生設計研發完成，并于2025-06-27向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種高動態復雜環境下的無人機混合控制策略方法與系統在說明書摘要公布了：本發明適用于無人機控制技術領域，尤其涉及一種高動態復雜環境下的無人機混合控制策略方法與系統，該方法包括：S1、采集實時飛行狀態信息和環境信息；S2、構建無人機混合控制策略框架；S3、根據飛行狀態信息和環境信息，計算無人機短期預測時域內的控制動作序列；S4、生成長期優化的目標狀態軌跡；S5、通過策略融合模塊，將強化學習模塊的長期優化目標狀態軌跡作為參考或約束信息，指導模型預測控制模塊進行短期控制動作計算，生成無人機混合控制指令；S6、實時下發混合控制指令，實現對無人機在高動態復雜環境中的實時精確控制。本發明能夠有效提高無人機在高動態復雜環境下的控制穩定性與響應速度，實現無人機的安全、高效飛行。

本發明授權一種高動態復雜環境下的無人機混合控制策略方法與系統在權利要求書中公布了：1.一種高動態復雜環境下的無人機混合控制策略方法，其特征在于，所述方法包括： S1、實時采集無人機當前飛行狀態信息和環境信息，并進行預處理以生成標準化輸入數據； S2、構建無人機混合控制策略框架，包括模型預測控制模塊、強化學習策略模塊和策略融合模塊； S3、模型預測控制模塊根據無人機動力學模型，基于當前輸入數據在預測時間窗口內預測短期狀態變化，采用序列二次規劃、內點法或快速梯度下降算法，實時計算并輸出短期最優控制動作序列； S4、強化學習策略模塊采用預訓練的深度確定性策略梯度算法、近端策略優化算法或軟性演員批評家算法之一，基于當前輸入數據實時計算無人機長期最優目標狀態軌跡； S5、策略融合模塊實時計算環境復雜性指標，依據環境復雜性指標動態調整強化學習策略模塊與模型預測控制模塊的輸出權重，將長期優化目標狀態軌跡作為約束或參考信息，引導短期控制動作計算，生成混合控制指令； S6、將混合控制指令實時下發至無人機飛控執行機構，對無人機進行姿態和軌跡的實時控制。

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湘潭大學;湖南韶峰應用數學研究院，其通訊地址為：411105 湖南省湘潭市西郊；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”。