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龙图腾网获悉青岛理工大学申请的专利多无人机合作任务分配方法、系统及介质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：CN120523233B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202511028205.5，技术领域涉及：G05D1/695；该发明授权多无人机合作任务分配方法、系统及介质是由彭称称;杨海逸;张天良;张维海;杨岸青设计研发完成，并于2025-07-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本多无人机合作任务分配方法、系统及介质在说明书摘要公布了：本申请涉及无人机控制技术领域，公开了一种多无人机合作任务分配方法、系统及介质，方法包括：S1、定义多无人机合作任务分配问题；S2、求解多无人机合作任务分配问题的最优控制策略；S3、基于原对偶理论求解对偶优化问题；S4、利用Q‑函数求解凸对偶优化问题，并基于Schur补理论将凸对偶优化问题转化为半正定规划问题；S5、基于矩阵同余的性质，将半正定规划问题转化为无模型半正定规划问题；S6、通过求解器求解，得到最优控制策略；S7、通过改变权重系数，重复S2‑S6，获得最优能源损耗函数边界。本申请基于Q‑学习方法仅需要收集少量的数据，不需要精确的动力学模型和大量的数据，就能获得多无人机合作任务分配最优策略。

本发明授权多无人机合作任务分配方法、系统及介质在权利要求书中公布了：1.多无人机合作任务分配方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、定义多无人机合作任务分配问题为； 其中，表示无人机i的无限时域原问题，表示线性二次； S2、求解多无人机合作任务分配问题的最优控制策略： 通过对能源损耗函数加权获得最优控制策略，将求解最优控制策略等价为求解所有无人机能源损耗加权和的最小值问题； 加权后的多无人机合作任务分配问题为；通过镇定控制增益矩阵将转化为；根据Lyapunov稳定性定理将等价转化为； 其中，表示所有无人机加权后的无限时域原问题，表示考虑控制增益后的线性二次，表示考虑新变量的线性二次； S3、基于原对偶理论求解的对偶优化问题： 利用原对偶方法将非凸优化问题等价转化为凸对偶优化问题进行求解； 其中，表示所有无人机加权后的无限时域的对偶问题； S4、利用Q‑函数来求解凸对偶优化问题，并基于Schur补理论将凸对偶优化问题等价转化为半正定规划问题： 利用 KKT条件推导出Q‑函数参数与中Lagrange乘子之间的等价关系，利用Q‑函数来求解凸对偶优化问题； 利用Schur补引理将凸对偶优化问题转化为半正定规划问题进行求解； 其中，表示半正定规划； S5、基于矩阵同余的性质，将半正定规划问题转化为无模型半正定规划问题： 将半正定规划问题等价转化为无模型的半正定规划问题进行求解； 其中，表示无模型； S6、通过求解器进行求解，得到多无人机合作任务分配问题的最优控制策略： 具体包括： 假设2：对于所有是完全可观的； 其中，A 表示系统的状态转移矩阵，表示无人机i的能源损耗的二次状态权重矩阵，i表示无人机的编号，表示所有无人机的编号集合； 在假设2的条件下，使用求解器CVX求解中定义的最优Q‑函数参数，获得最优控制增益矩阵为： ； 其中，、分别表示最优Q‑函数参数的右下分块矩阵和右上分块矩阵； 最后得到无人机合作任务分配问题最优策略为： ； 其中，表示找到使函数取得最小值的自变量，表示无人机i的能源损耗，表示未考虑控制增益前的多无人机合作任务分配问题控制策略，表示所有无人机的联合控制策略空间，N表示无人机数量，表示每个无人机i分配的权重系数，z表示初始任务数量，、、表示第1、2、架无人机的最优控制增益矩阵，表示所有无人机在k时刻剩余任务的数量，i表示无人机的编号，表示转置； 对于给定的权重系数，在满足PE条件时，通过收集数据的矩阵和收集下一时刻状态的矩阵收集所有无人机在k时刻剩余任务的数量，得到每架无人机i的能源损耗最小值为： ；其中，表示权重系数需满足的条件的集合，分别表示第1、2、架无人机分配的权重系数，表示无人机i的能源损耗的二次输入权重矩阵，k表示k时刻； 进一步得到最优控制策略的最优解为： ； 其中，最优控制策略的最优解表示的是所有无人机的能源损耗最小值，、、表示第1、2、架无人机的能源损耗最小值； S7、通过改变权重系数，重复S2‑S6，获得无人机合作任务分配问题边界，即所有多无人机合作任务分配问题的最优解。

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