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龙图腾网获悉东南大学申请的专利基于规定时间纳什均衡寻找的无人机追逃博弈方法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：CN117369505B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202311441521.6，技术领域涉及：G05D1/46；该发明授权基于规定时间纳什均衡寻找的无人机追逃博弈方法是由叶剑锋;俞贤;薛磊;武永宝;刘剑;孙长银设计研发完成，并于2023-11-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于规定时间纳什均衡寻找的无人机追逃博弈方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于规定时间纳什均衡PTNE寻找的无人机追逃博弈PEG方法，旨在解决追逐‑逃避游戏中的多个追逐者与逃避者之间的博弈问题。该方法首先建立追逐‑逃避游戏的无人机运动的二阶动力学方程，然后提出无人机的通信图，并设计追逐者的收益函数，再提出无人机追逃博弈的纳什均衡定义以及引理条件，设计在规定时间内实现达到追逃博弈纳什均衡的收敛算法并给出算法收敛的前提条件；最后证明收敛算法的收敛性。本发明设计的分布式算法，通过自适应调整控制方案参数，可以在PTNE下实现PEG。

本发明授权基于规定时间纳什均衡寻找的无人机追逃博弈方法在权利要求书中公布了：1.一种基于规定时间纳什均衡寻找的无人机追逃博弈方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： 步骤1:建立一个追逐-逃避游戏的无人机运动的二阶动力学方程，这个方程描述了系统中各个元素之间的动态关系； 步骤2:提出无人机的通信图，以确定各个无人机之间的通信关系； 步骤3:根据步骤1中建立的无人机运动的二阶动力学方程和步骤2提出的无人机的通信图，设计追逐者的收益函数，并在收益函数中考虑无人机的位置和速度； 步骤4:根据步骤3所设计追逐者的收益函数，提出无人机追逃博弈的纳什均衡定义以及引理条件，控制输入假设和通信图假设条件； 步骤5:根据步骤1中建立的无人机运动的二阶动力学方程和步骤4中提出的无人机追逃博弈的纳什均衡定义，设计在规定时间内实现达到追逃博弈纳什均衡的收敛算法； 步骤6:根据步骤4提出的控制输入假设和通信图假设，给出步骤5中提出的追逃博弈纳什均衡算法收敛的前提条件； 步骤7:根据步骤4提出的控制输入假设和通信图假设以及步骤6给出的前提条件，证明步骤5中提出的收敛算法的收敛性； 其中，步骤1中建立无人机运动的二阶动力学方程模型，具体为： 对于追逐-逃避游戏中无人机集合N＝{Np,Ne}，Np是追逐者集合，Ne是逃避者集合，其中ut＝{ui,i∈N}，xt＝{xi,i∈N}，vt＝{vi,i∈N}是控制输入、位置和速度；若有m个逃避者情形时，将其分解为m个有多个追逐者和1个逃避者的集合问题，对于i∈{1,2,…,n}，定义ui，xi，vi为第i个追逐者的控制输入、位置和速度，n为追逐者的数量，另外，将un+1，xn+1，vn+1分别表示逃避者的控制输入、位置和速度； 步骤2所述提出无人机的通信图以及矩阵运算具体包括如下步骤： 步骤2-1.定义无人机通信图为无向图： 其中，表示点集合，表示边集合，表示无人机通信图； 步骤2-2.提出针对连接的无向图的邻接矩阵： A＝akjn+1×n+1 其中，A为邻接矩阵，akj是邻接矩阵中的参数，表示邻接矩阵A的第k行第j列，若k,j∈，则akj＝1；反之akj＝0； 步骤2-3.提出拉普拉斯矩阵： LPE＝lkjn+1×n+1 其中，LPE为拉普拉斯矩阵，lkj是拉普拉斯矩阵的参数，表示拉普拉斯矩阵LPE的第k行第j列，若k≠j，则lkj＝-akj， 步骤3依据逃避者策略优化追逐者的收益函数，并在收益函数中考虑智能体的位置和速度，具体为： 其中，i∈Np，Ji是第i个追逐者的收益函数，ei是第i个追逐者位置和速度的集合，称为策略集合，xi是第i个追逐者的位置，vi是第i个追逐者的速度，e-i＝x-i,v-i是除第i个追逐者之外的所有无人机的位置和速度的集合，其中，x-i＝x1,…,xi-1,xi+1,…,xn+1是除第i个追逐者之外的所有无人机的位置的集合，v-i＝v1,…,vi-1,vi+1,…,vn+1是除第i个追逐者之外的所有无人机的速度的集合。

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