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龙图腾网获悉中国人民解放军陆军工程大学申请的专利一种基于兰纳琼斯势的无人机集群的一致性控制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：CN119882781B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202510112959.2，技术领域涉及：G05D1/46；该发明授权一种基于兰纳琼斯势的无人机集群的一致性控制方法是由徐鹏;柏婷婷;韩伟;禹明刚;孙雪非;罗玲;许贝佳;权冀川设计研发完成，并于2025-01-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于兰纳琼斯势的无人机集群的一致性控制方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于兰纳琼斯势的无人机集群的一致性控制方法，所述方法包括：获取无人机集群的质点动力学模型，并在此基础上设计无人机个体控制律；根据无人机集群的初始状态数据，利用无人机个体控制律对无人机进行受力分析，并对无人机个体控制律进行更新，得到更新后的无人机个体控制律；基于更新后的无人机个体控制律对无人机进行控制移动，得到无人机集群移动后的状态数据；根据所述移动后的状态数据进行无人机集群是否具有一致性的判断；若无人机集群不具有一致性，则将移动后的状态数据作为初始状态数据，重复上述步骤，直至无人机集群具有一致性；本发明能够有效实现无人机集群的一致性控制。

本发明授权一种基于兰纳琼斯势的无人机集群的一致性控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于兰纳琼斯势的无人机集群的一致性控制方法，其特征在于，包括： S1：获取无人机集群的质点动力学模型； S2：在所述无人机集群的质点动力学模型的基础上，设计无人机个体控制律； S3：根据无人机集群的初始状态数据，利用无人机个体控制律对无人机进行受力分析，得到当前无人机的个体作用力及势能； S4：基于当前无人机的个体作用力及势能，对无人机个体控制律进行更新，得到更新后的无人机个体控制律； S5：基于更新后的无人机个体控制律对无人机进行控制移动，得到无人机集群移动后的状态数据； S6：根据所述移动后的状态数据进行无人机集群是否具有一致性的判断； S7：若无人机集群不具有一致性，则将移动后的状态数据作为初始状态数据，重复上述步骤S3-S6，直至无人机集群具有一致性； 所述无人机集群质点动力学模型的获取过程，包括： 忽略无人机自身的形状以及动力学特性，将无人机抽象为三维运动的质点，并假设各质点质量为1，则某个无人机的质点动力学模型表示如下： ，； 其中，，，分别表示第i个无人机的位置向量、速度向量和加速度向量；i表示序列数；N为无人机集群中无人机的总数；t表示时间； 基于N个无人机的质点动力学模型，得到无人机集群的质点动力学模型； 在所述无人机集群的质点动力学模型的基础上，设计无人机个体控制律，包括： 设置无人机个体t时刻的控制输入为： ； 式中：表示在个体质量为1的情况下，第i个无人机的个体作用力；为第i个无人机的外部作用力；为第i个无人机的内部作用力； 所述第i个无人机的外部作用力包括牵制控制项和扰动，表示如下： ； 式中：为t时刻第i个无人机的牵引控制项；为t时刻接收虚拟领导者的信息，通过虚拟领导者的状态信息计算得到；为扰动；表示t时刻第i个无人机的牵引参数，当第i个无人机表征为牵引节点时为1，反之为0； 所述第i个无人机的内部作用力，用于实现鸟群模型中的分离、对齐和聚集三原则，包括兰纳琼斯势的作用力和速度一致项，表达式如下所示： ； 式中：表示第i个无人机与第j个无人机之间的兰纳琼斯势的作用力；表示速度一致项；表示第i个无人机的邻域；；表示第j个无人机在第i个无人机的邻域中； 其中，用于实现无人机个体间的速度匹配，表示如下： ； 式中：表示t时刻拉普拉斯矩阵元素，仅当时，=1否则=0；，分别表示第i个无人机和第j个无人机的速度向量； 其中，表示如下： ； 式中：表示势能函数；表示求导；表示第i个无人机到第j个无人机的距离；表示第i个无人机到第j个无人机的距离向量；表示势能井的深度，为势能的最低点到零点之间的绝对值；表示平衡距离；n表示兰纳琼斯势的幂次。

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