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龙图腾网获悉湘潭大学;湖南韶峰应用数学研究院申请的专利一种高动态复杂环境下的无人机混合控制策略方法与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：CN120370723B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202510877609.5，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权一种高动态复杂环境下的无人机混合控制策略方法与系统是由黄云清;程戈;黄牛武;杨银;冯春生设计研发完成，并于2025-06-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种高动态复杂环境下的无人机混合控制策略方法与系统在说明书摘要公布了：本发明适用于无人机控制技术领域，尤其涉及一种高动态复杂环境下的无人机混合控制策略方法与系统，该方法包括：S1、采集实时飞行状态信息和环境信息；S2、构建无人机混合控制策略框架；S3、根据飞行状态信息和环境信息，计算无人机短期预测时域内的控制动作序列；S4、生成长期优化的目标状态轨迹；S5、通过策略融合模块，将强化学习模块的长期优化目标状态轨迹作为参考或约束信息，指导模型预测控制模块进行短期控制动作计算，生成无人机混合控制指令；S6、实时下发混合控制指令，实现对无人机在高动态复杂环境中的实时精确控制。本发明能够有效提高无人机在高动态复杂环境下的控制稳定性与响应速度，实现无人机的安全、高效飞行。

本发明授权一种高动态复杂环境下的无人机混合控制策略方法与系统在权利要求书中公布了：1.一种高动态复杂环境下的无人机混合控制策略方法，其特征在于，所述方法包括： S1、实时采集无人机当前飞行状态信息和环境信息，并进行预处理以生成标准化输入数据； S2、构建无人机混合控制策略框架，包括模型预测控制模块、强化学习策略模块和策略融合模块； S3、模型预测控制模块根据无人机动力学模型，基于当前输入数据在预测时间窗口内预测短期状态变化，采用序列二次规划、内点法或快速梯度下降算法，实时计算并输出短期最优控制动作序列； S4、强化学习策略模块采用预训练的深度确定性策略梯度算法、近端策略优化算法或软性演员批评家算法之一，基于当前输入数据实时计算无人机长期最优目标状态轨迹； S5、策略融合模块实时计算环境复杂性指标，依据环境复杂性指标动态调整强化学习策略模块与模型预测控制模块的输出权重，将长期优化目标状态轨迹作为约束或参考信息，引导短期控制动作计算，生成混合控制指令； S6、将混合控制指令实时下发至无人机飞控执行机构，对无人机进行姿态和轨迹的实时控制。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人湘潭大学;湖南韶峰应用数学研究院，其通讯地址为：411105 湖南省湘潭市西郊；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。