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龙图腾网获悉交通运输部公路科学研究所申请的专利基于自适应神经网络的无人驾驶飞行器循迹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：CN120540350B 。

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：202511038346.5，技术领域涉及：G05D1/46；该发明授权基于自适应神经网络的无人驾驶飞行器循迹控制方法是由陈炼;王义旭;张金凝;刘越设计研发完成，并于2025-07-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于自适应神经网络的无人驾驶飞行器循迹控制方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于自适应神经网络的无人驾驶飞行器循迹控制方法，属于低空旋翼类无人驾驶飞行器底层控制领域，包括：将完备多旋翼无人驾驶飞行器动力学模型分解为外环位置动力学系统和内环姿态动力学系统；针对外环位置动力学系统的每个控制通道，设计基于自学习神经网络的单自由度控制信号并采用矩阵变换方法对X通道控制信号、Y通道控制信号进行处理得到期望滚转角和期望俯仰角；基于期望滚转角和期望俯仰角，对内环姿态动力学系统的每个控制通道，设计单自由度控制信号得到实际滚转力矩、实际俯仰力矩和实际偏航力矩的控制信号。本发明不仅有效避免了对每一级辅助控制信号重复求导数操作，而且降低了控制器中相关导数项的复杂度。

本发明授权基于自适应神经网络的无人驾驶飞行器循迹控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于自适应神经网络的无人驾驶飞行器循迹控制方法，其特征在于，包括以下步骤： 将完备多旋翼无人驾驶飞行器动力学模型分解为外环位置动力学系统和内环姿态动力学系统，其中，所述外环位置动力学系统包括:X控制通道、Y控制通道、Z控制通道，所述内环姿态动力学系统包括：滚转控制通道、俯仰控制通道、偏航控制通道； 针对所述外环位置动力学系统的每个控制通道，设计基于自学习神经网络的单自由度控制信号得到X通道控制信号、Y通道控制信号和总升力控制信号； 采用矩阵变换方法对所述X通道控制信号、Y通道控制信号进行处理得到内环姿态动力学系统跟踪的期望滚转角和期望俯仰角； 基于所述期望滚转角、所述期望俯仰角和偏航角参考轨迹，对内环姿态动力学系统的每个控制通道，设计基于自学习神经网络的单自由度控制信号得到实际的滚转控制信号、实际的俯仰控制信号和实际的偏航控制信号； 将所述总升力控制信号、实际的滚转控制信号、实际的俯仰控制信号和实际的偏航控制信号输入多旋翼无人驾驶飞行器的控制系统实现无人驾驶飞行器循迹控制。

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