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龙图腾网获悉哈尔滨工程大学申请的专利基于分布式群集自组织模型的无人集群协同导航方法及其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：CN119987395B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202510055387.9，技术领域涉及：G05D1/46；该发明授权基于分布式群集自组织模型的无人集群协同导航方法及其系统是由孙骞;张子唐;李一兵;叶方;田园;张亚;董千慧设计研发完成，并于2025-01-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于分布式群集自组织模型的无人集群协同导航方法及其系统在说明书摘要公布了：本发明涉及无人集群技术领域，设计一种基于分布式群集自组织模型的无人集群协同导航方法及其系统。步骤1：获取任务环境，并对其进行预处理；步骤2：将无人集群平台采用特性进行表述；步骤3：对步骤2特性表述的无人集群平台，进行基于博伊德环的集群内外的交互框架准则设计，使每个无人平台根据搭载传感器感知到的周围平台运动状态和外部环境信息调整自身的运动状态；步骤4：基于步骤3设计的交互框架准则，每个无人机使用其搭载的模型预测控制器在线解算下一时刻的控制输入并利用四阶龙格库塔方法更新飞行状态；每个无人机利用自身搭载的传感器对周围无人平台的飞行状态进行在线更新并返回执行步骤3直至抵达目标点。用以解决在降低通信依赖度的条件下实现集群整体层面的协同导航行为的问题。

本发明授权基于分布式群集自组织模型的无人集群协同导航方法及其系统在权利要求书中公布了：1.一种基于分布式群集自组织模型的无人集群协同导航方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 步骤1：获取任务环境，并对其进行预处理； 步骤2：将无人集群平台采用特性进行表述； 步骤3：对步骤2特性表述的无人集群平台，进行基于博伊德环的集群内外的交互框架准则设计，使每个无人平台根据搭载传感器感知到的周围平台运动状态和外部环境信息调整自身的运动状态； 步骤4：基于步骤3设计的交互框架准则，每个无人机使用其搭载的模型预测控制器在线解算下一时刻的控制输入并利用四阶龙格库塔方法更新飞行状态；每个无人机利用自身搭载的传感器对周围无人平台的飞行状态进行在线更新并返回执行步骤3直至抵达目标点； 所述步骤3具体包括以下步骤： 步骤3.1：每个无人平台依据自身携带的传感器对相邻空域内的无人平台的运动状态进行观测并借助相应的滤波预测算法获得其当前时刻以及未来时刻的预测运动状态； 步骤3.2：每个无人平台根据对相邻平台的状态观测值和环境观测信息进行局部决策以实现对关键参数的动态自适应调整； 步骤3.3：在获得优化的参数集后，利用步骤2.1中的运动模型来预测Tp时间步长的未来状态，作为参考轨迹对水平和垂直方向采用解耦的MPC控制器，其中是基于当前状态优化前的参考轨迹；提供最终的控制输入，然后用于更新下一个时间步骤的状态； 所述步骤3.1具体为，步骤3.1.1：以当前速度vik和为参考方向建立参考坐标系，将逆时针旋转定义为正；定义视场为其中αmax为最大视角；然后用表示无人平台i的局部感知范围Rsen内的可探测个体；将视场划分为Q等份；则位于第q个角区间内的个体可表示为公式3，其中∠pijk表示无人平台i与无人平台j之间的相对角度，||pijk||2表示无人平台i与无人平台j之间的相对距离； 使用公式4来计算每个子区间中最近的可感知个体，并形成邻居集具体为， 由于无人平台之间的相对位置不会发生突变，因此当平台i检测到平台j时，它会在本地创建并存储平台j的状态信息结构； 步骤3.1.2：如果当前无人平台根据相对位置和相对速度信息计算得出其位于集群飞行的前端，若无人平台当前为非知情者角色，则借由通信网络向小组内的知情无人平台申请获取目标信息以引领集群朝向目标飞行，一旦它不再占据主导地位，它就会自动转换为跟随者角色；信息流只包括目标和相应的标志信息，不涉及实时状态信息的交换；若无人平台当前平台是知情者角色，则跳过此步骤； 步骤3.1.3：如果当前无人平台检测到外部障碍物并需要采取避障行为时，定义公式5中检测障碍物的条件下的关键邻居集合其中·表示两个向量之间的角度，λ表示临界邻居角度范围； 关键邻居集是感知邻居集的一个子集，当个体的关键邻居集合为空集时，其借助通信网络向局部分组的知情者平台获取全局目标信息并担任知情者的身份继续朝着目标飞行并在回归集群后恢复至原有身份； 如果当前无人平台没有检测到障碍物时，继续使用感知到的邻居集执行后续的状态参数计算更新； 所述步骤3.2包括以下步骤： 步骤3.2.1：如果当前飞行状态触发优化标志并到达优化间隔T0，则转至步骤3.2.2； 如果当前飞行状态安全则保持当前参数集合继续飞行并在到达固定优化间隔T1，则同样转至步骤3.2.2； 在其余时刻则按照步骤3.3更新飞行状态； 步骤3.2.2：集群内成员间的交互准则设计； 步骤3.2.3：基于步骤3.2.2的交互准则，进一步定义无人平台和环境的信息交互项； 步骤3.2.4：将各种控制项汇总以获得总体控制输入； 步骤3.2.5：得到虚拟控制输入后，结合运动方程预测其在接下来的Tp步的状态其中表示每个时间步的预测状态；基于自身及其邻居的预测状态，为每个无人平台定义了局部性能评估函数； 步骤3.2.6：基于局部优化指标，将每架无人平台的局部优化目标定义为公式26： 其中，γ∈0,1是表征不同时间之间重要性的状态衰减因子。

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