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公开(公告)号：CN112947505A
公开(公告)日：2021-06-11
申请号：CN202110303184.9
申请日：2021-03-22
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05D1/06
Abstract: 一种基于强化学习算法与未知干扰观测器的多AUV编队分布式控制方法，属于机器人控制技术领域。为了解决现有的控制方法对AUV编队进行控制存在控制精度差的问题，本发明针对多AUV编队中的AUV，利用纵向和艏向的复合控制系统进行控制；纵向和艏向的复合控制系统包括：基于纵向干扰观测器确定的纵向分布式控制器、基于艏向干扰观测器确定的艏向分布式控制器，以及用于确定控制器控制增益的Actor‑Critic算法；Actor‑Critic算法由Actor当前网络、Actor目标网络、Critic当前网络和Critic目标网络四个网络构成，四个网络均使用RBF神经网络。本发明主要用于水下机器人的控制。
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公开(公告)号：CN111674531A
公开(公告)日：2020-09-18
申请号：CN202010485568.2
申请日：2020-06-01
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: B63C11/52 , B62D57/032
Abstract: 一种仿生机器蟹单电机控制两蟹腿运动结构，它涉及一种两蟹腿运动结构，具体涉及一种仿生机器蟹单电机控制两蟹腿运动结构。本发明为了解决现有仿生机器蟹的应用结构较多，导致其整体结构可靠性较低的问题。本发明包括动力机构、第一运动杆、第二运动杆、第三运动杆、第一轴和第二轴，第一运动杆和第二运动杆交叉设置，所述动机构与第一运动杆的一端连接，第一运动杆的另一端通过第二轴与第三运动杆转动连接，第二运动杆的一端通过第一轴与第三运动杆转动连接。本发明属于机器人领域。
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公开(公告)号：CN111240345A
公开(公告)日：2020-06-05
申请号：CN202010087514.0
申请日：2020-02-11
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05D1/06
Abstract: 一种基于双BP网络增强学习框架的水下机器人轨迹跟踪方法，它属于水下机器人轨迹跟踪技术领域。本发明解决了现有技术在进行控制器参数的在线优化时，需要依赖大量的专家先验知识建立模糊规则，导致控制器参数的在线优化耗时耗力的问题。本发明利用强化学习方法可以通过与环境的不断交互，在得到环境给出的强化值后便能通过循环迭代寻找到最优策略的特点，将强化学习方法与双BP网络结合起来，通过在线调节水下机器人的速度和艏向控制系统控制律的相关参数，使得所设计的速度和艏向控制系统能在不同的环境中选择与该环境相对应的最优控制参数，克服了现有技术中控制器参数在线优化的耗时耗力的问题。本发明可以应用于水下机器人的轨迹跟踪。
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公开(公告)号：CN110134018A
公开(公告)日：2019-08-16
申请号：CN201910525253.3
申请日：2019-06-17
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 一种水下多足机器人系统多足协同控制方法，属于水下多足机器人协同控制技术领域。本发明是为了解决多足机器人受处理器运算速度和信号传输路径的影响，不同机械足之间存在通讯延迟的问题。本发明引入一种对数形式的障碍李雅普诺夫函数使得系统的轨迹跟踪误差始终满足设定的误差限制要求；仅要求不同机械足之间的通讯拓扑为有向图，只有部分跟随者可以获得领航者的信息即可，避免了信息全局可知带来的通讯负担；选用输入信号源作为虚拟领航者使得领航者的更改更加灵活，满足机器人对于运动灵活性的要求。本发明适用于水下多足机器人的协同运动控制。
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公开(公告)号：CN109866904A
公开(公告)日：2019-06-11
申请号：CN201910281993.7
申请日：2019-04-09
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: B63H1/37
Abstract: 一种仿生水母类水下机器人的运动及速度控制方法，属于仿生机器人控制领域。现有的非线性振荡器在仿生机器人的节奏性运动控制存在频率和幅值的收敛速度慢的问题，且缺少相应的速度控制方法。一种仿生水母类水下机器人的运动及速度控制方法，设计仿生水母动力模型；建立仿生水母各关节的振荡器模型，改变振荡器的波形；设计两个振荡器之间的耦合方式，由此确定建立多个振荡器之间的耦合方式，实现多个振荡器所在关节之间相互配合协调，实现仿生水母运动的控制，根据运动控制绘制频率与平均速度变化曲线，找到对应的运动频率，推算周期性速度变化曲线作为期望速度；按照期望速度控制速度。本发明算法对仿生水母的运动收敛性好，能稳定控制运动速度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108803632A
公开(公告)日：2018-11-13
申请号：CN201811098853.8
申请日：2018-09-19
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 基于饱和补偿技术的水面无人艇全状态约束轨迹跟踪控制方法，本发明涉及水面无人艇全状态约束轨迹跟踪控制方法。本发明为了解决现有的针对水面无人艇轨迹跟踪控制的控制方法存在未对状态约束和饱和性的问题进行处理，导致控制误差大的问题。本发明包括：一、建立水面无人艇的动力学模型；二：根据步骤一建立的水面无人艇的动力学模型，设计饱和补偿辅助系统；三：根据步骤二设计的饱和补偿辅助系统，建立水面无人艇控制律的饱和函数；四：建立水面无人艇的闭环系统；五：采用自适应法处理外界干扰，得到自适应估计误差；六：根据步骤五得到的自适应估计误差，实现对水面无人艇的全状态约束轨迹跟踪控制。本发明用于轨迹跟踪控制领域。
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公开(公告)号：CN119270851A
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202411382573.5
申请日：2024-09-30
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05D1/43 , G05D109/30
Abstract: 一种考虑执行器死区的基于命令滤波多AUV系统分布式包含控制方法，涉及船舶水下控制技术领域，针对现有技术中AUV系统的分布式包含控制在执行器死区附近的控制难以实现的问题，本申请设计控制器使多AUV系统在存在海流扰动、模型不确定性与执行器死区的情况下，所有跟随者AUV都能收敛到领航者AUV组成的凸包中，与领航者AUV协同作业，完成多AUV系统的分布式包含控制。本申请解决了现有技术中AUV系统的分布式包含控制在执行器死区附近的控制难以实现的问题。
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公开(公告)号：CN117850424A
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202410002726.2
申请日：2024-01-02
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05D1/43 , G05D109/30
Abstract: 一种考虑输入饱和的多USV事件触发误差约束控制方法，属于无人艇控制技术领域。为了解决现有的控制方法无法有效应对多无人艇航行过程中的状态变化的问题，以及针对多无人艇编队控制时存在偏离较大的问题。本发明首先针对多USV协同控制过程中存在的模型不确定性、环境干扰以及输入饱和问题建立USV的运动学和动力学方程，并针对USV的执行机构采用平滑双曲正切函数逼近饱和函数，然后构建饱和输入估计模型并对运动学和动力学方程进行变换，采用神经网络逼近USV的未知非线性fi，设计事件触发机制，进而基于BLF方法设计多USV分布式事件触发误差约束控制器，进而实现多USV事件触发误差约束控制。
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公开(公告)号：CN112462792B
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202011432207.8
申请日：2020-12-09
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05D1/06
Abstract: 一种基于Actor‑Critic算法的水下机器人运动控制方法，本发明涉及水下机器人运动控制方法。本发明的目的是为了解决现有水下机器人难以在运动过程中实时调节参数，且受到干扰时，控制器对水下机器人速度和姿态的控制精度低问题。过程为：一、初始化参数；二、确定速度控制系统和艏向控制系统的控制律；三、设定神经网络；四、确定当前网络的输入和输出；五、确定目标网络的输入和输出；六、更新Actor当前网络权值参数；七、更新Critic当前网络权值参数；八、重复执行四至七n次，第n次将更新后的当前网络权值参数复制到目标网络；九、重复执行八，得到控制律参数值。本发明用于水下机器人运动控制领域。
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公开(公告)号：CN111650948B
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202010523598.8
申请日：2020-06-10
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05D1/06
Abstract: 一种可底栖式AUV的水平面轨迹快速跟踪控制方法，它属于自主式水下机器人的轨迹跟踪控制技术领域。本发明解决了将目前的控制方法应用到可底栖式AUV时存在的控制精度有限，且调整速度慢的问题。本发明将海流扰动、模型不确定性组合为扰动集总项，使用有限时间扰动观测器逼近扰动集总项值，并引入神经网络估计观测误差。进而提出一种基于有限时间扰动观测器的自适应神经网络反步控制器，来实现对可底栖式AUV的有限时间高精度轨迹跟踪控制。本发明可以应用于可底栖式AUV的轨迹跟踪控制。
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