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龙图腾网获悉北京航空航天大学申请的专利一种分布式约束编队最优跟踪方法、装置、设备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：CN120122652B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202510253140.8，技术领域涉及：G05D1/43；该发明授权一种分布式约束编队最优跟踪方法、装置、设备及介质是由化永朝;苏翎菲;林智;董希旺;闫芮;李晓多;潘成伟;冯智;王庆设计研发完成，并于2025-03-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种分布式约束编队最优跟踪方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种分布式约束编队最优跟踪方法、装置、设备及介质，涉及集群的编队跟踪控制技术领域，该方法包括：建立异构集群系统内部的通信拓扑结构，建立所述异构集群系统的动力学模型，基于所述通信拓扑结构和所述动力学模型，建立约束编队最优跟踪模型，设计分布式约束编队最优跟踪控制协议，确定所述分布式约束编队最优跟踪控制协议的控制协议参数，以确保动态遗憾值与约束违背值随时间线性增长，基于所述分布式约束编队最优跟踪控制协议和所述控制协议参数，对所述约束编队最优跟踪模型进行求解，得到最优编队跟踪结果，本申请实现了约束编队最优跟踪。

本发明授权一种分布式约束编队最优跟踪方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种分布式约束编队最优跟踪方法，其特征在于，所述分布式约束编队最优跟踪方法包括： 建立异构集群系统内部的通信拓扑结构；所述异构集群系统包括若干智能体； 建立所述异构集群系统的动力学模型； 基于所述通信拓扑结构和所述动力学模型，建立约束编队最优跟踪模型；所述约束编队最优跟踪模型包括全局目标函数和约束条件； 设计分布式约束编队最优跟踪控制协议；所述分布式约束编队最优跟踪控制协议包括加权平均一致机制、预测跟踪控制器和原始对偶更新机制；所述加权平均一致机制，用于智能体基于邻居信息更新编队中心向量及归一化左特征向量的加权平均估计；所述预测跟踪控制器，基于所述加权平均估计生成控制输入以跟踪编队构型；所述原始对偶更新机制，用于更新编队中心向量估计值及对偶向量估计值；所述原始对偶更新机制包括更新编队中心向量估计值的更新及对偶向量估计值的更新，分别表示如下： 其中，qi,k+v表示智能体i在k时刻对第k+v时刻的编队中心向量更新估计，ΠM表示在M上的投影，表示智能体i在k时刻对第k+v-1时刻的编队中心向量加权平均估计，αk和δk为控制协议参数，和分别表示拉格朗日函数关于编队中心向量的次梯度和拉格朗日函数关于对偶向量的次梯度，h′为增广编队构型矩阵，λi,k+v表示智能体i在k时刻对第k+v时刻的对偶向量更新估计，Π+表示在非负象限上的投影，λi,k+v-1表示智能体i在k-1时刻对第k+v-1时刻的对偶向量更新估计； 确定所述分布式约束编队最优跟踪控制协议的控制协议参数，以确保动态遗憾值与约束违背值随时间线性增长； 基于所述分布式约束编队最优跟踪控制协议和所述控制协议参数，对所述约束编队最优跟踪模型进行求解，得到最优编队跟踪结果。

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