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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利基于数据驱动的多机器人系统最优比例协同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：CN116736722B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202310852971.8，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权基于数据驱动的多机器人系统最优比例协同控制方法是由施孟佶;翟培钰;林伯先;李孟;李维豪;岳江枫;游龙;仝世纪;秦开宇设计研发完成，并于2023-07-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于数据驱动的多机器人系统最优比例协同控制方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于数据驱动的多机器人系统最优比例协同控制方法，包括以下步骤：S1、建立由一般线性系统描述的多机器人动力学模型，并通过Bellman最优性原理构建了多机器人系统的最优比例一致性控制问题；S2、设计自适应动态规划算法用来计算基于广义策略迭代的离散时间Hamilton‑Jacobi‑Bellman方程的近似解；S3、搭建评价‑执行神经网络来分别拟合迭代控制律和性能指标；S4、将步骤S3设计的评价‑执行网络控制器部署到机器人群体中。本发明的方法针对由一般线性系统描述的多机器人系统，考虑了具有特定任务目标的最优控制情况，使用评价‑执行网络实现了在线最优协同控制，适用于多机器人系统的集群协同控制领域。

本发明授权基于数据驱动的多机器人系统最优比例协同控制方法在权利要求书中公布了：1.基于数据驱动的多机器人系统最优比例协同控制方法，其特征在于，具体步骤如下： S1、建立由一般线性系统描述的多机器人动力学模型，根据任务目标构建最优比例一致性问题；机器人的动力学模型如下： 1； 其中是第i个机器人k时刻的系统状态量，表示机器人系统状态维度，N表示机器人数量，是控制输入，表示控制输入维度，是系统矩阵，是输入矩阵； 将多机器人系统之间的通信网络抽象成一个有向图，由一个顶点集，一个边集，以及一个加权邻接矩阵组成；其中临界元素非负；当且仅当时，代表机器人能够接收到机器人的信息；否则，；对于；节点的邻居集合表示为；入度矩阵表示为对角矩阵，然后通过获得拉普拉斯矩阵； 多机器人系统的比例协同行为是指通过对每个机器人设计相应的分布式控制律，使得所有的机器人能够按照预设的比例系数收敛到不同的状态并保持稳定，称比例协同行为得到了实现，该问题用下面的数学表示进行刻画： 2； 其中为第个机器人的协同比例值； 而后，针对每个机器人，定义比例协同误差： 3； 设为比例协同误差向量，得到： 4； 其中； 根据公式1和3，得到比例协同误差的动力学方程为： 5； 每个机器人都需要最小化性能指标函数，是机器人的邻居机器人的控制输入集合；接下来将设计最优控制律以最小化性能指标函数，同时保证当趋于无穷时，每个机器人的比例一致性误差； 规定每个机器人的局部性能指标函数为： 6； 其中是效用函数；是折扣因子；记； 根据Bellman最优性原理，最优性能指标函数满足如下的离散时间Hamilton-Jacobi-Bellman方程： 7； 最优控制律为： 8； 将最优控制律代入公式7的HJB方程，得到： 9； S2、设计自适应动态规划算法用来计算基于广义策略迭代的离散时间Hamilton-Jacobi-Bellman方程的近似解； S3、搭建评价-执行神经网络来分别拟合迭代控制律和性能指标，并根据梯度下降算法迭代更新网络权重； S4、将步骤S3设计的评价-执行网络控制器部署到机器人群体中。

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