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龙图腾网恭喜北京航空航天大学申请的专利基于物理神经网络预测模型的无人机飞行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：CN119739043B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-30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：202510227963.3，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权基于物理神经网络预测模型的无人机飞行控制方法是由屠展;张佳慧;李道春;邸伟承;卫子兴;李昊泽设计研发完成，并于2025-02-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于物理神经网络预测模型的无人机飞行控制方法在说明书摘要公布了：本发明属于无人飞行器控制技术领域，提出一种基于物理神经网络预测模型的无人机飞行控制方法，包括建立多层感知机神经网络预测模型，并设定损失函数，多层感知机神经网络预测模型用于根据无人机的当前时刻状态和控制输入，预测得到无人机的下一时刻预测状态；对多层感知机神经网络预测模型进行训练；初始化模型预测控制器并建立多目标优化函数；运行模型预测控制器，基于预测结果、约束条件求解多目标优化函数获得最优控制输入，并控制无人机按照参考轨迹飞行。本发明在多层感知机神经网络预测模型的损失函数中引入了动力学原理，具有物理可解释性，且预测准确性高、稳定性好；本发明的模型预测控制器对给定参考轨迹可实现稳定的飞行控制。

本发明授权基于物理神经网络预测模型的无人机飞行控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于物理神经网络预测模型的无人机飞行控制方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：建立多层感知机神经网络预测模型；步骤S2：设计多层感知机神经网络预测模型的损失函数，所述损失函数由数据损失和物理损失组成；步骤S3：利用训练数据集对多层感知机神经网络预测模型进行训练并验证训练效果；步骤S4：初始化模型预测控制器，设置约束条件、参考值和时间步长，并建立多目标优化函数；步骤S5：运行模型预测控制器，在预测时间步长的各个时刻内，通过多层感知机神经网络预测模型预测控制时间步长内无人机的预测状态值序列，再利用约束条件求解多目标优化函数获得最优控制输入；步骤S6：基于所述最优控制输入，控制无人机按照参考轨迹飞行；所述步骤S1中的多层感知机神经网络预测模型的输入为无人机的当前时刻状态值和控制输入值，输出为无人机的下一时刻预测状态值；所述步骤S2中，所述损失函数由数据损失和物理损失求和组成； 数据损失的表达式为： 其中，表示样本数量，表示第个样本的数据损失权重，表示第个样本的当前时刻状态值，表示第个样本的下一时刻预测状态值；物理损失的表达式为： 其中为第个样本的物理损失权重，为第个样本的当前时刻状态加速度，为第个样本的下一时刻预测状态加速度。

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