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龙图腾网恭喜贾永楠申请的专利一种面向多智能体系统的集群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：CN107367944B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-02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：201710783364.5，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权一种面向多智能体系统的集群控制方法是由贾永楠设计研发完成，并于2017-09-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向多智能体系统的集群控制方法在说明书摘要公布了：本发明面向由多个智能装备所构成的复杂系统，提出了一种可靠、有效的方法来解决该多智能体系统集群协同的问题，运行过程中无设备碰撞隐患，在工业、农业、军事方面都有重要应用前景。该方法依靠简单规则和局部通信，设计由一致性和人工势场法构成的协同方法，可有效复现自然界中群居动物的集群行为。本发明提出依靠大量低成本、速度快、适应能力强、易于携带和投射的智能装备集群，来取代高性能、高成本、高技术含量的单一智能装备。智能装备集群的数量优势在于可以有效缩减任务时间、实现更大的空间覆盖、更低的成本消耗以及较强的灵活性、鲁棒性、可扩展性。特别适用于对时间或空间要求较高的任务。

本发明授权一种面向多智能体系统的集群控制方法在权利要求书中公布了：1.一种可适用于多智能体系统的集群控制方法，其特征在于：所述方法灵感源自于自然界中生物的集群行为；群体中所有智能装备地位平等，无领航者；依靠简单规则和局部信息，每个智能装备独立决定自己的运动行为，多智能体系统最终可以呈现出协同的集群现象；针对具体的无人装备，设计对应的通信机制和协同方法，实现所述无人装备的集群行为；具体步骤包括：无人机建模；具体包括：以地面任一点为原点，地平面内任一方向为x轴方向，以指向地心为z轴方向，以根据右手定则确定的方向为y轴方向构建地面坐标系；以无人机质心为原点，以指向无人机头部方向为x轴方向，以指向无人机机身右方为y轴方向，以根据右手定则确定的方向为z轴方向构建机体坐标系；根据所述地面坐标系、所述机体坐标系和设定的各无人机之间的最小安全距离，将所述无人机作为一个球体，构建多架无人机的运动学模型； Ixzi＝∫xizidmi；其中，xi，yi，zi代表无人机i的位置坐标，φi代表无人机i的滚转角，θi代表无人机i的俯仰角，ψi代表无人机i的偏航角，ui代表无人机i在机体坐标系x轴的分量，vi代表无人机i在机体坐标系y轴的分量，ωi代表无人机i在机体坐标系z轴的分量，pi代表无人机i的滚转角速度，qi代表无人机i的俯仰角速度，ri代表无人机i的偏航角速度，mi代表无人机i的质量，gi代表无人机i的质量加速度，Fxi代表作用在无人机i上的力在x轴的分量，Fyi代表作用在无人机i上的力在y轴的分量，Fzi代表作用在无人机i上的力在Z轴的分量，代表作用在无人机i上的滚转力矩，代表作用在无人机i上的俯仰力矩，代表作用在无人机i上的偏航力矩，c1i，c2i，c3i，c4i，c5i，c6i，c7i，c8i，c9i是常系数；Ixi代表无人机i在x轴的转动惯量，Iyi代表无人机i在y轴的转动惯量，Izi为无人机i在z轴的转动惯量，Ixzi代表无人机i的惯性积；设计通信机制；因每个智能装备只和其邻居进行通信，每个智能装备的计算量和通信压力不会因系统规模的增大而增加，故所述协同方法对智能装备自身的硬件要求有限，同时也便于扩展到大规模的智能体系统；具体包括：各所述无人机之间的通信关系由包含顶点集和边集的图集来表示，将所述图集作为通信网络；因每个智能装备只和其邻居进行通信，所述邻居与所述无人机间的距离有关，根据所述无人机之间的距离，确定初始时刻的邻居集合；其中，所述通信网络是一个切换网络；根据所述初始时刻的邻居集合，在所述通信网络切换时引入磁滞，以确保所述通信网络的连通性保持下去，得到所述通信网络的耦合配置；所述通信网络的耦合配置用邻接矩阵表示；根据所述无人机的邻居之间的耦合强度，得到所述通信网络的拉普拉斯矩阵；设计集群协同协议；基于所述运动学模型和所述通信网络的拉普拉斯矩阵，以及利用由无人机自身传感器和计算系统得到的无人机间的相对位置、相对姿态和相对速度信息，设计集群协同协议；所述集群协同协议如下所示： Gi＝[-sinθi，cosθisinφi，cosθicosφi]T；其中，V||Pij||为势能；||Pij||为无人机i和j之间距离；uui＝[Fxi，Fyi，Fzi]T为无人机i的力输入；kij为邻居i和j之间的耦合强度；Qi＝[ui，υi，ωi]T为无人机i的速度向量；Qj＝[uj，υj，ωj]T为无人机j的速度向量；T为转置；为无人机i的力矩输入；Si＝[pi，qi，ri]T为无人机i的姿态角速度向量；Sj＝[pj，qj，rj]T为无人机j的姿态角速度向量；Θi＝[φi，θi，ψi]T为无人机i的姿态角向量；Θj＝[φj，θj，ψj]T为无人机j的姿态角向量；xi，yi，zi代表无人机i的位置坐标，uj代表无人机j在机体坐标系x轴的分量，υj代表无人机j在机体坐标系y轴的分量，ωj代表无人机j在机体坐标系z轴的分量，pj代表无人机j的滚转角速度，qj代表无人机j的俯仰角速度，rj代表无人机j的偏航角速度，mi代表无人机i的质量，φj代表无人机j的滚转角，θj代表无人机j的俯仰角，ψj代表无人机j的偏航角，Ni为无人机i的邻居集合；为无人机i的位置向量的导数的转置；为无人机j的位置向量的导数的转置；Nit为t时刻无人机i的邻居集合；为无人机i和j之间距离Pij的梯度；为矩阵Ki的逆矩阵。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人贾永楠，其通讯地址为：100074 北京市丰台区泉湖西路1号院10号楼2单元401；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。