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龙图腾网获悉北京航空航天大学申请的专利非线性高阶全驱多智能体系统分布式包容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：CN116449704B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24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：202310374421.X，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权非线性高阶全驱多智能体系统分布式包容控制方法是由刘杨;张家鸣;路新喜;李文玲设计研发完成，并于2023-04-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本非线性高阶全驱多智能体系统分布式包容控制方法在说明书摘要公布了：本发明属于多智能体分布式包容控制技术领域，具体公开了非线性高阶全驱多智能体系统分布式包容控制方法，包括如下步骤：设计生成器，并计算跟随者智能体的动态信号；对非线性系统函数进行转化和估值；针对跟随者智能体的自身属性设计控制器，并计算控制信号；通过控制信号执行跟随者智能体沿参考轨迹移动；具有如下优点：考虑有向图条件下的高阶全驱多智能体系统，基于物理学定律直接获得实际系统模型，对获得的系统模型进行直接控制，同时综合考虑系统含有完全未知的非线性函数情形下，考虑在建模过程和计算复杂度等方面的不足，解决非线性高阶全驱多智能体在含有完全未知非线性函数情况下的分布式包容控制问题，提高控制性能。

本发明授权非线性高阶全驱多智能体系统分布式包容控制方法在权利要求书中公布了：1.一种使用非线性高阶全驱多智能体系统的分布式包容控制方法，其特征在于，包括如下步骤： S1：设计生成器，将跟随者智能体沿参考轨迹移动的跟踪误差转化为输出信号，所述生成器根据输出信号和输出该输出信号的跟随者智能体与领导者智能体和或跟随者智能体之间的通信信息，生成该跟随者智能体的参考信号； S2：通过径向基函数神经网络将包含系统状态的导数的非线性系统函数转化为基向量与权向量的乘积，所述乘积与非线性系统函数之间具有一个误差，采用自适应神经网络获得权向量和误差的估计值，设计自适应律并对所述估计值进行优化； S3：采用求解器考虑所述跟随者智能体的本身属性通过高阶全驱方法求解获得当前跟随者智能体的正定矩阵和参数矩阵，并用于设计该跟随者智能体的控制器，所述控制器通过优化后的所述估计值计算以生成控制信号； S4：将所述控制信号输入执行器中，以使所述跟随者智能体沿所述参考信号移动； 在所述多智能体系统内包括至少两个所述领导者智能体，所述领导者智能体的输出轨迹所包含的空间构成凸包； 当所述跟随者智能体沿所述参考轨迹跟随领导者智能体移动时，所有的所述跟随者智能体均位于凸包沿竖直线方向形成的空间内。

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