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龙图腾网获悉中国科学院深圳先进技术研究院申请的专利基于李雅普诺夫神经网络的无人系统控制方法及控制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：CN115933467B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202211535505.9，技术领域涉及：G05B19/042；该发明授权基于李雅普诺夫神经网络的无人系统控制方法及控制系统是由夏镭;崔允端;李慧云;彭磊;邵翠萍设计研发完成，并于2022-12-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于李雅普诺夫神经网络的无人系统控制方法及控制系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于李雅普诺夫神经网络的无人系统控制方法及控制系统，包括：通过李雅普诺夫神经网络拟合无人系统对应的李雅普诺夫函数；根据所述李雅普诺夫神经网络划分出的安全区域指导无人系统进行迭代训练；融合李雅普诺夫神经网络和无人系统的有模型强化学习智能体后，对无人系统进行控制。本发明通过李雅普诺夫神经网络拟合李雅普诺夫函数，可以涵盖大部分的李雅普诺夫稳定区域，保证安全区域的充分探索；可扩展至较为复杂的非线性系统，可以在无人船等无人系统中学习李雅普诺夫神经网络；可以有效地迁移到其他的控制算法中，方便与其他算法进行融合。

本发明授权基于李雅普诺夫神经网络的无人系统控制方法及控制系统在权利要求书中公布了：1.一种基于李雅普诺夫神经网络的无人系统控制方法，其特征在于，包括： 通过李雅普诺夫神经网络拟合无人系统对应的李雅普诺夫函数； 根据所述李雅普诺夫神经网络划分出的安全区域指导无人系统进行迭代训练； 融合李雅普诺夫神经网络和无人系统的有模型强化学习智能体后，对无人系统进行控制；李雅普诺夫神经网络拟合无人系统对应的李雅普诺夫函数的过程包括： 针对一个给定策略，定义安全集为，在给定的系统和策略下，任何从区域内出发的轨迹都保持在此区域内，并逐渐接近平衡点；针对时间步，李雅普诺夫函数需要满足以下条件： 1 2 3 设置一个神经网络来拟合李雅普诺夫函数，，是一个前反馈神经网络；李雅普诺夫神经网络应该满足上述李雅普诺夫函数的条件： ；4 为了保障具有简单零空间，即满足条件1，每一层的激活函数和权重矩阵都应该满足具有简单零空间；定义每一层的输出维度为，确定权重矩阵为一个的矩阵，权重矩阵应该是满秩的矩阵，只有零解，权重矩阵满足条件就满足条件1；每一层的激活函数及神经网络满足李普希兹连续条件，即可保证李雅普诺夫神经网络满足李普希兹连续条件，即条件3；所以如果一个状态满足条件2确定该状态是李雅普诺夫稳定状态。

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