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龙图腾网恭喜华中科技大学申请的专利一种基于ODE-PDE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：CN119200622B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-14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：202411714211.1，技术领域涉及：G05D1/43；该发明授权一种基于ODE-PDE的编队控制方法及系统是由满景涛;赵晨阳;宋晨希;曾志刚设计研发完成，并于2024-11-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于ODE-PDE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ODE‑PDE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，并计算各智能体的ODE跟踪误差系统模型，通过部分连续化处理得到稀疏‑密集分布智能体共享的ODE‑PDE误差系统模型。在任意时刻，利用第一RBF神经网络拟合稀疏分布智能体的非线性函数并计算控制信号，代入对应的ODE跟踪误差系统模型，利用第二RBF神经网络拟合密集分布智能体的非线性函数并计算控制信号，代入对应的PDE跟踪误差系统模型。若ODE‑PDE跟踪误差系统收敛，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。本发明能有效利用多智能体系统的协同控制实现任意规模、任意分布的系统的编队控制。

本发明授权一种基于ODE-PDE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ODE-PDE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；所述通信协议与用于控制速度变化的控制信号相关；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，并将所有密集分布的智能体对应的ODE跟踪误差系统模型进行连续化处理，得到各稀疏分布智能体对应的ODE误差系统模型和密集分布的智能体共享的PDE误差系统模型；在任意t时刻，按照如下步骤进行编队控制：步骤S1：对于每一个稀疏分布的智能体，将其位置mit输入至第一RBF神经网络，得到一元非线性函数值fimit，并计算用于控制其速度变化的控制信号为：；对于每一个密集分布的智能体，将其位置sz,t输入至第二RBF神经网络，得到二元非线性函数值gsz,t，并计算用于控制其速度变化的控制信号为：；步骤S2：对于每一个稀疏分布的智能体，将其对应的一元非线性函数值fimit和控制信号代入其所对应的ODE误差系统模型，以计算相应的跟踪误差；对于每一个密集分布的智能体，将其对应的二元非线性函数值gsz,t和控制信号代入密集分布的智能体所共享的PDE误差系统模型，以计算相应的跟踪误差；步骤S3：判断所有智能体对应的跟踪误差是否均收敛，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，使得所有智能体对应的跟踪误差均收敛，并使实体对象执行相应的动作；其中，表示密集分布智能体的相对位置，l表示密集分布智能体的分布范围；表示所述第一RBF神经网络的权值向量；所述第二RBF神经网络为二元的RBF神经网络，且表示所述第二RBF神经网络的二元权值向量；和均为已知的连续RBF向量。

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