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龙图腾网获悉华中科技大学申请的专利一种基于跨物种仿生的编队控制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：CN119311014B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-21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：202411865067.1，技术领域涉及：G05D1/43；该发明授权一种基于跨物种仿生的编队控制方法及系统是由满景涛;宋晨希;唐伟;曾志刚;王紫璐设计研发完成，并于2024-12-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于跨物种仿生的编队控制方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于跨物种仿生的编队控制方法及系统，属于多智能体集群控制领域，包括：建立待控制系统的异构多智能体系统模型，设计通信协议，得到各稀疏分布智能体对应于捕食者种群模型的ODE跟踪误差系统模型和密集分布智能体共享的对应于人类疾病传播模型的PDE跟踪误差系统模型；在任意时刻，根据各稀疏分布智能体的位置误差、虚拟智能体自身的跟踪误差以及通信时滞计算控制信号，并代入人类疾病传播模型的边界处；若各智能体跟踪误差均收敛，则编队控制结束；否则，继续更新控制信号并使实体对象执行相应的动作。本发明能够基于生物模型自稳定、自适应性实现任意规模、任意分布的多智能体系统的协同控制，并提高控制策略的可靠性。

本发明授权一种基于跨物种仿生的编队控制方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于跨物种仿生的编队控制方法，其特征在于，包括：建立待控制系统对应的异构多智能体系统模型；所述异构多智能体系统模型中，每个智能体对应待控制系统中的一个实体对象；基于ODE模型建立所述异构多智能体系统模型中各智能体的动力学方程，用于描述智能体的速度、智能体间的通信协议以及智能体位置的非线性函数值之间的关系；所述通信协议与智能体分布特征相关，且所述异构多智能体系统模型中，稀疏分布的智能体与密集分布的智能体对应的非线性函数不同；基于各智能体的动力学方程得到各智能体的实际位置相对于目标位置的ODE跟踪误差系统模型；将各稀疏分布智能体对应的ODE跟踪误差系统模型作为各稀疏分布智能体对应的捕食者种群模型，所述捕食者种群模型以稀疏分布智能体的位置误差作为捕食者数量；将各密集分布智能体的ODE跟踪误差系统模型进行连续化处理，得到由所有密集分布智能体共享的PDE跟踪误差系统模型作为密集分布智能体对应的人类疾病传播模型，所述人类疾病传播模型以密集分布智能体的位置误差作为感染人群的时空分布状态；在任意t时刻，按照如下步骤进行编队控制：S1将各稀疏分布智能体的位置误差Xit传输至虚拟智能体，以使所述虚拟智能体根据计算其自身关于空间的变化率的控制信号ut；i表示智能体的编号，且i∈{1,2,…,n}表示稀疏分布智能体的编号，i∈{n+1,n+2,…,n+v}表示密集分布智能体的编号，n和v分别表示稀疏分布智能体和密集分布智能体的数量；l表示密集分布智能体所在空间的边界处；k1和k2表示控制器增益；所述虚拟智能体为额外引入位于l处的计算智能体；Yl,t表示所述虚拟智能体在t时刻的跟踪误差；σt表示通信时滞，且σt的变化率满足表示最大通信时滞，表示通信时滞最大变化率；S2将所述控制信号ut代入所述人类疾病传播模型的边界处，以计算密集分布智能体的跟踪误差Yz,t；z∈0,l表示密集分布智能体的相对位置；S3判断所有智能体对应的跟踪误差是否有限时间收敛，若是，则编队控制结束；若否，则向各智能体继续更新控制信号，以使所有智能体对应的跟踪误差有限时间收敛，并使实体对象执行相应的动作。

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