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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多无人车固定时间和预定时间分布式优化方法及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：CN119987197B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202411968618.7，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权一种多无人车固定时间和预定时间分布式优化方法及系统是由李璐珂;甘勤涛;孟明强;向凯全;李瑞鸿;康巧昆;刘远龙;彭舒设计研发完成，并于2024-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多无人车固定时间和预定时间分布式优化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种多无人车固定时间和预定时间分布式优化方法及系统，该方法包括：建立多无人车系统的动力学模型及通信拓扑图；构建全局目标函数；基于通信拓扑图和全局目标函数，分别设计固定时间和预定时间集中式优化算法；分别设计固定时间和预定时间分布式梯度估计器；基于分布式梯度估计器和集中式优化算法，分别设计基于梯度估计的固定时间和预定时间分布式优化算法；采用基于梯度估计的固定时间和预定时间分布式优化算法控制多无人车，得到全局目标函数的最优解。本发明确保多无人车系统的状态在固定时间或预设时间内达到全局目标函数的最优解处。

本发明授权一种多无人车固定时间和预定时间分布式优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种多无人车固定时间和预定时间分布式优化方法，其特征在于，包括： 建立多无人车系统的动力学模型及通信拓扑图； 基于动力学模型，构建全局目标函数； 基于通信拓扑图和全局目标函数，分别设计固定时间和预定时间集中式优化算法； 分别设计固定时间和预定时间分布式梯度估计器； 基于分布式梯度估计器和集中式优化算法，分别设计基于梯度估计的固定时间和预定时间分布式优化算法； 采用基于梯度估计的固定时间和预定时间分布式优化算法控制多无人车，得到全局目标函数的最优解； 所述固定时间集中式优化算法为： 其中，uit为第i个无人车的控制输入，参数λ11和λ12为正常数；xit、xjt为第i个和第j个无人车的位置，和q为正常数且满足0q12；||xit-xjt||表示xit-xjt的欧式范数；表示函数fxit关于时间t的梯度，fxit为以xit为自变量的系统全局目标函数；表示的欧式范数；aij表示邻接矩阵A＝aijN×N的元素，其中aij0表示第i个无人车能够从第j个无人车获取状态信息，否则aij＝0；T1为所有无人车实现一致的固定时间估计，系统在所述固定时间集中式优化算法作用下解决优化问题的固定时间估计为T＝T1+T2，其中，T2为估计的当时间t＞T1后无人车从一致状态收敛到全局目标函数最优解的时间； 所述预定时间集中式优化算法为： 其中，uit为第i个无人车的控制输入，q、和η为正常数且满足0＜q＜12，0η1；参数为多无人车系统的无向连通通信拓扑图的代数连通度；表示以e为底的对数；Tp为预先设定的多无人车系统解决优化问题的时间，ηTp为预先设定的无人车实现一致的时间，φ为全局目标函数的凸参数； 所述固定时间分布式梯度估计器为： 其中，参数θ11,θ12为正常数，且其中N为无人车的个数，||ρit-ρjt||∞表示ρit-ρjt的无穷范数，表示在时间区间[t0,Te]上对||ρit-ρjt||∞取最大值，Te为ωit收敛到全局目标函数梯度的平均值所需的固定时间；为第i个无人车的局部目标函数fixi关于时间t的梯度；ωit为第i个无人车对全局目标函数梯度平均值的估计，vit为中间变量； 所述预定时间分布式梯度估计器为： 式中，参数其中||ρit-ρjt||∞表示ρit-ρjt的无穷范数，表示在时间区间[t0,ηTp]上对||ρit-ρjt||∞取最大值；0η1，ηTp为预设的ωit收敛到全局目标函数梯度平均值的时间； 所述固定时间分布式优化算法为： 其中，Nωit为第i个无人车在时刻t对系统全局目标函数梯度的估计，||Nωit||为Nωit的欧式范数，T1'＝max{T1,Te}，T1为所有无人车实现一致的固定时间估计，Te为ωit收敛到全局目标函数梯度的平均值所需的固定时间，系统在所述固定时间分布式优化算法作用下解决优化问题的固定时间估计为T＝T'+T2，其中T2为估计的当时间t＞T1'后无人车从一致状态收敛到全局目标函数最优解的时间； 所述预定时间分布式优化算法为： 其中，Nωit为第i个无人车在时刻t估计的全局目标函数的梯度。

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