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公开(公告)号：CN119620772A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202510162687.7
申请日：2025-02-14
Applicant: 北京理工大学
IPC: G05D1/46 , G05D109/20
Abstract: 本申请公开了一种基于无人机系统反馈数据的轨迹跟踪方法及设备，所述方法包括根据外部信号的演化矩阵构造内模系统；令未知无人机系统、传感器及内模系统相连，直接未知无人机系统施加控制输入，将传感器输出与期望跟踪的轨迹间的跟踪误差作为内模系统的输入，收集内模状态；利用控制输入、传感器输出、内模状态及滤波矩阵来构造控制增益矩阵；利用控制增益矩阵构造输出控制器以实现系统输出控制。本申请通过基于离线收集到的未知无人机系统的控制输入‑传感器输出来构造进行反馈输出调节的输出调节控制器，在无需预先对物理过程辨识的情况下，实现了对未知无人机系统的输出调节，保证了无人系统在轨迹跟踪过程中的零偏差跟踪。
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公开(公告)号：CN119620671A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202510162682.4
申请日：2025-02-14
Applicant: 北京理工大学
IPC: G05B19/042
Abstract: 本申请公开了一种异构无人系统数据驱动的协同输出调节方法、装置及介质，所述方法包括离线收集各无人系统单体的调节输入序列、调节输出序列和内模状态序列，并基于收集到的调节输入序列、调节输出序列和内模状态序列，确定无人系统单体的控制增益矩阵；基于控制增益矩阵为无人系统单体构建输出反馈控制器，以得分布式输出反馈控制器，并通过分布式输出反馈控制器对集群无人系统进行协调输出调节。本申请通过利用离线收集的受噪声干扰的输入数据和输出数据，并基于输入数据和输出数据构建分布式输出反馈控制器，避免了对系统精确模型的依赖，仅利用数据便可实现未知集群系统的协同输出调节。
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公开(公告)号：CN117915391A
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202311753157.7
申请日：2023-12-19
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种应对未知输入的数据驱动分布式状态估计方法，属于无线传感器网络状态估计领域。在离线阶段收集局部输入、测量输出和状态数据。基于输入‑输出‑状态数据，构造噪声数据，同时获得原始集合。在线运行阶段，结合离线原始集合，利用离线数据构造未知输入观测器矩阵。实时收集系统的局部输入和测量输出，结合各个节点的状态估计值，得到当前时刻的分布式未知输入观测器，从而实现任意节点在一定未知输入和干扰下的准确估计。因此本发明无需预先的系统辨识，只需要数据采样，就可以实现分布式未知输入观测器的设计，在这一分布式未知输入观测器的作用下，各节点的状态估计值渐近收敛于目标系统真值。
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公开(公告)号：CN116880259A
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202310770553.4
申请日：2023-06-27
Applicant: 北京理工大学
IPC: G05B19/042
Abstract: 本发明公开了一种数据驱动的非线性多智能体系统在线协同控制方法，涉及多智能体系统协同控制技术领域，考虑无向连通图下存在外部扰动且系统模型未知的仿射非线性多智能体系统，实现了对该系统的一致终值有界控制。该方案包含以下步骤：考虑存在外部扰动且系统模型未知的离散时间仿射非线性多智能体系统，设计分布式状态反馈控制器；基于在线更新的数据收集机制，收集系统的状态数据和输入数据，构建基于数据的系统参数化表示；构造状态依赖模型，基于数据的分布式鲁棒控制器进行在线求解，实现对所述未知模型仿射非线性多智能体系统的一致终值有界控制。
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公开(公告)号：CN115616985A
公开(公告)日：2023-01-17
申请号：CN202210680785.6
申请日：2022-06-15
Applicant: 北京理工大学
IPC: G05B19/418
Abstract: 本发明方法提供了一种基于数据的系统自触发状态闭环控制方法，分为离线采样和在线触发两部分。在离线采样时，待镇定系统的控制量不更新，仅在自触发时刻需要更新，因此待镇定系统和控制器仅在自触发时刻进行通讯，减小通讯次数和时间，同时不影响系统稳定性。控制器求解基于采样数据的最优化问题，生成开环矩阵参数和控制增益矩阵。在线触发时，开环矩阵参数和控制增益矩阵输送至自触发模块，计算下一自触发时刻，传递给待镇定系统和控制器。待镇定系统在下一自触发时刻时将状态值传送至控制器，控制器更新控制量。由此可见，本发明不需要预先的系统辨识，只需要数据采样并计算自触发时刻，就可以对系统进行自触发状态闭环控制。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115390443A
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN202210547677.1
申请日：2022-05-18
Applicant: 北京理工大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开一种针对未知系统的数据驱动自触发控制方法，待镇定系统在线运行前先离线收集足够的输入输出轨迹，在线运行时，每个采样时刻，传感器侧将包含系统输出的数据包经过网络发送给控制器侧，控制器侧根据收到的输出数据包通过求解一个基于数据的优化问题生成一系列输入，这些输入依次发送至待镇定系统作为系统的控制输入直到下一个输出采样时刻再重新计算新的输入序列；同时控制器侧根据优化问题的最优解计算出下一次的传输时刻并通过网络发送至传感器侧，本发明能在系统矩阵未知的情况下，无需通过预先系统辨识，直接利用数据进行系统自触发机制的设计，大大减少系统辨识消耗的资源和时间，实现系统仅在很少的自触发次数下就能保证稳定。
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公开(公告)号：CN113325755B
公开(公告)日：2022-10-21
申请号：CN202110528039.0
申请日：2021-05-14
Applicant: 北京理工大学
IPC: G05B19/042
Abstract: 本发明公布了一种针对拒绝服务攻击的数据驱动控制方法，首先，线性可控可观模型未知系统的传感器与控制器之间，以及控制器与系统之间通过网络进行信息传输，这两个通道都可能遭受拒绝服务攻击；并且在在传感器与控制器通道中可能会有网络引起的噪声；两个通道在进行数据传输的时候均采用基于数据包的发送方式；此外，在正式线上运行系统之前，需要先进行线下实验收集到一定数量的系统的输入输出轨迹线；在控制中，无需进行系统辨识，直接通过这个轨迹线与系统实时收到的输出值进行控制器设计；如果系统收到的噪声的强度在一定范围内，并且系统收到的攻击不是无限长度或者无限快的情况下，系统能够保持稳定的运行状态。
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公开(公告)号：CN114257409A
公开(公告)日：2022-03-29
申请号：CN202111385596.8
申请日：2021-11-22
Applicant: 北京理工大学重庆创新中心
IPC: H04L9/40
Abstract: 本发明提供一种应对拒绝服务攻击的自触发量化控制方法，包括：设定待镇定系统的动态方程，并进行离散化处理，得到离散化的系统方程；定义满足预设条件的自触发时刻，若当前时刻为自触发时刻，则将输出值在当前时刻发送至编码器，通过编码器对输出值进行编码，获取输出编码；若当前时刻输出通道未受到DoS攻击，则输出编码成功发送至控制器侧和自触发模块的解码器，解码器对输出编码进行解码，得到量化值；若当前时刻输出通道受到DoS攻击，则将默认值发送至控制器侧和自触发模块的解码器，计算下一触发时刻，并更新计算机制，重复计算至得到量化值。本发明实现了网络化系统仅在量化输出已知并受到DoS攻击的情况下的自触发镇定控制。
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公开(公告)号：CN115390443B
公开(公告)日：2025-04-01
申请号：CN202210547677.1
申请日：2022-05-18
Applicant: 北京理工大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开一种针对未知系统的数据驱动自触发控制方法，待镇定系统在线运行前先离线收集足够的输入输出轨迹，在线运行时，每个采样时刻，传感器侧将包含系统输出的数据包经过网络发送给控制器侧，控制器侧根据收到的输出数据包通过求解一个基于数据的优化问题生成一系列输入，这些输入依次发送至待镇定系统作为系统的控制输入直到下一个输出采样时刻再重新计算新的输入序列；同时控制器侧根据优化问题的最优解计算出下一次的传输时刻并通过网络发送至传感器侧，本发明能在系统矩阵未知的情况下，无需通过预先系统辨识，直接利用数据进行系统自触发机制的设计，大大减少系统辨识消耗的资源和时间，实现系统仅在很少的自触发次数下就能保证稳定。
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公开(公告)号：CN119648747A
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202510162679.2
申请日：2025-02-14
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了基于关键点和模仿学习的动作预测方法、终端及存储介质，涉及具身智能技术领域。本发明将世界模型的思想与模仿学习结合，通过环境动力学预测模型学习到更符合环境上下文的场景表示，并通过训练后的轨迹预测模型预测关键点运动轨迹，以辅助动作头模块进行动作决策。本发明利用关键点运动轨迹作为辅助信息，可以有效提升智能体的决策准确性。首先关键点不会受到光照等环境变化的影响，即使物体被部分遮挡，剩余部分的关键点轨迹依然能够提供同样的信息，因此具有较好的鲁棒性。其次，关键点的运动轨迹与智能机械装置在三维空间中的运动轨迹存在确定的映射关系，因此能够使得神经网络更好的拟合智能机械装置的移动动作。
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