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龍圖騰網獲悉西北工業大學申請的專利AUV編隊方法、裝置、計算機系統及可讀存儲介質獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114879664B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-29發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210421795.8，技術領域涉及：G05D1/43；該發明授權AUV編隊方法、裝置、計算機系統及可讀存儲介質是由陳依民;高劍;溫穎倩;王昭;彭星光;張福斌;張立川;潘光;宋保維設計研發完成，并于2022-04-21向國家知識產權局提交的專利申請。

本AUV編隊方法、裝置、計算機系統及可讀存儲介質在說明書摘要公布了：本發明涉及一種AUV編隊方法、裝置、計算機系統及可讀存儲介質，屬于自動控制技術領域。將AUV個體劃分為領航者、協調者和跟隨者，并設計不同角色的功能和協調策略，將其嵌入分布式模型預測控制DMPC框架中，計算不同角色的代價函數，將協調控制問題轉化為最優控制問題，將分散分布的AUV組群聚集到目標區域并保持期望隊形。分布式協調策略的因不依賴固定隊形能夠迅速做出調整以形成一個新的隊形，當一個成員發生問題時對整體功能影響很小，完成的新編隊隊形能繼續完成任務；分布式模型預測控制通過將整體優化問題分配到各個子系統，顯著降低了計算量。

本發明授權AUV編隊方法、裝置、計算機系統及可讀存儲介質在權利要求書中公布了：1.一種AUV編隊方法，其特征在于，步驟如下： S1：為AUV群設計不同角色和功能并規定協調機制 S1-1：定義鄰居及鄰居相對期望位置 設多AUV系統由N個AUV組成，第個AUV記為AUVi，設AUVi的最大通信距離為，假設多AUV系統具有理想的通信條件，可以在每個控制周期與鄰居進行雙向通信，其通信范圍是以自身為圓心、為半徑的圓；在t時刻，AUVi的位置向量為，其中，為AUVi的橫坐標，為AUVi的縱坐標；同理可得AUVj的位置向量為，若滿足，則在t時刻，AUVi與AUVj互為鄰居，可以相互通信； 期望隊形是由正方形晶狀格結構，因此AUV最多可以有4個鄰域給定鄰居之間的期望距離為D R，D R通信半徑R，每個AUV生成4個要被占用的相對位置，并按順序編號； S1-2：為AUV設計不同角色 定義三種不同目標類型的成員：領航者、協調者和跟隨者； 根據組群從分散到聚集前往目標區域的場景，假設存在一個虛擬引導點，在組群初始位置到目標區域的方向上保持恒定的直線運動，AUV集群進行追隨； 因此，組群的虛擬制導點位置的更新描述如下： 1 其中，為虛擬制導點的速度； 領航者：專注于跟蹤虛擬制導點，領導整個形成的組群，使整個隊伍能夠盡可能地跟上虛擬制導點， 協調者：協調其周圍的鄰居向著以自身為幾何中心的正方形的相應頂點運動；協調者將跟隨領導者也就是鄰居1的位置，而其他3個位置安排給了3個AUV鄰居，引導他們到指定位置； 跟隨者：在自己的鄰居中找到協調者，并根據協調者位置分配信息導航自己； S1-3：規定協調機制 開始設定所有AUV為虛擬導航點的跟隨者： （1）協調者的生成 跟隨者AUVi和跟隨者AUVj在進入彼此的通信范圍之前都沒有鄰居；設計距離虛擬制導點更近的跟隨者變更為協調者，另一個AUV將成為它的跟隨者；然后協調者會對跟隨者進行位置分配，協調者也成為了當前組群的局部領航者； （2）領航者的生成 設計AUVi與虛擬制導點的距離小于D R2時，變更為領航者，在其他AUV進入以虛擬制導點為圓心以D R2為半徑的領域圓之前會先和AUVi進行通信并相互作用，故不會出現兩個AUV爭搶領航者的情況；假設兩個AUV同時與虛擬制導點的距離為D R2，此時兩者肯定在一個組群，按照兩者的跟隨關系，被跟隨的一方變更為領航者；其他AUV遇到領航AUV以后均變更為協調者，接受領航者的位置安排，同時領航者會發送一個特別的消息給這些協調者說明領航者在該組群，并逐步把消息發送到組群的其他AUV；其他組群與其相遇時，需要接受該組群的領導； （3）單個跟隨者遇到協調者 一旦跟隨者進入協調者的通信距離，協調者將檢查其當前空缺位置的數量，并生成其與協調者當前位置相關的坐標；然后根據夾角選擇空閑位置作為分配結果，安排的位置已經有AUV時，AUV會在剩下的位置選擇距離最近的安排給新的跟隨者； （4）單個跟隨者遇到組群內跟隨者 單個跟隨者進入組群內跟隨者的通信距離時，組群內跟隨者將變更為協調者，然后給跟隨者AUV安排位置，變成協調者的AUV將與其原本跟隨的協調者AUV一起協調整個隊形； （5）協調者遇到協調者 當兩個協調者相遇時，有領航者的組群為領導組群，主導了位置分配，被領導的組群內的局部領航者將不再跟隨虛擬制導點，而是與其他協調者一起協調組群的隊形； （6）組群內跟隨者遇到組群內跟隨者 當組群內跟隨者進入其他組群內跟隨者的通信距離，兩個跟隨者都變更為協調者，然后整個過程和第（5）種情況相同； （7）組群內跟隨者遇到協調者 當組群內跟隨者進入協調者的通信距離，跟隨者將變更為協調者，然后整個過程和第（5）種情況相同； S2：建立分布式模型預測控制框架 分布式協調策略是在DMPC的每個控制周期，AUV根據通信距離R進行通信搜索它們的鄰居，然后AUV根據一定的規則給自身分配角色，以使多個AUV有序地組成一個群體航行；各AUV在向自身的鄰居傳輸信息后，在當前預測范圍內求解自身的最優化控制問題，并且執行最優控制序列的第一個控制量； S2-1：定義AUVi的非線性系統運動模型 2 其中，是系統的初始時刻，和分別表示AUVi在t時刻的狀態向量和控制輸入向量； S2-2：AUVi初始化 在時刻，使用上一時刻計算出的最優控制輸入作為下一控制周期的初始控制輸入，使用當前觀測到的狀態向量作為下一個控制周期的初始狀態； S2-3：確定鄰居并與鄰居交互信息 根據S2-1通信確定鄰域AUV： 當前時刻的狀態向量觀測值與下一控制周期的估計控制向量打包，與鄰近各AUV進行信息交換； 其中，為控制周期，表示在時刻計算出的最優控制序列；表示時刻的最優控制輸入，作為接下來一個控制序列的控制輸入； S2-4：將MPC子控制器將相關信息代入優化函數式 其中，為控制器收到的相鄰AUV狀態值，除了以上的優化函數，控制器計算過程中還需要保證系統滿足以下條件及約束 其中，，和分別表示狀態約束和終端約束條件； 優化問題中代價函數定義為 11 其中，和分別為 12 13 S3：確定不同角色的代價函數 領航者的代價函數表示如下： 14 協調者的代價函數表示如下： 15 跟隨者的代價函數表示如下： 16 其中，分別為跟蹤鄰居項和虛擬制導點項的切換參數；和是跟隨協調者時的期望位置向量，為期望半徑； 將上述代價函數代入優化問題中，其中可根據步驟S3得到，將式141516代入11可將協調控制問題轉化為最優控制問題尋找最優解，求解得到該時刻的最優控制序列，即該時刻各AUV的運動趨勢，并將其第一個步長作為下一個時刻的控制輸入，進行下一次最優控制； S4：輸出分布式模型預測協調控制結果 在每個控制時刻，根據前一個預測時域求解出的最優控制輸入計算出當前時刻AUV的狀態，基于步驟S2-3與相鄰AUV交換信息確定各AUV的期望相對位置，并進行步驟S2-4計算優化問題，求解得到該時刻的最優控制輸入，然后進行下一次最優控制的更新；隨著時間的推移，各個AUV根據每個時刻的控制向量不斷更新狀態，形成狀態隨時間變化的運動軌跡，進而實現基于群體智能的集群任務來形成期望的正方形晶狀格結構隊形。

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