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公开(公告)号：CN116594297A
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN202310463811.4
申请日：2023-04-26
Applicant: 北京理工大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种基于离散滑模预测控制的多AUV一致性控制方法。本发明首先基于多AUV系统的非线性的离散动力学和运动学模型，对海洋环境扰动量进行估计，使得海洋环境扰动估计结果更为精确；设计的积分滑模面考虑了扰动对AUV一致性的影响，并将所设计的滑模面与预测技术结合，在减小系统抖振的同时，提升了系统的动态响应特性；同时，以设计的离散的滑模趋近律作为滑模面状态的参考轨迹，准滑模面带宽的改变与控制器性能无关，因此可以通过调节参数获得更小的带宽但又不削弱控制效果；所设计的参考滑模轨迹还可以削弱抖振现象最终实现多AUV的一致性控制，控制效果好，收敛速度快。
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公开(公告)号：CN115086149B
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN202210587714.1
申请日：2022-05-26
Applicant: 北京理工大学
IPC: H04L41/0654 , H04L41/0668 , H04L41/12
Abstract: 本发明公开了一种间歇式通信下多智能体搜索打击任务分配方法，特别是一种通信故障下多智能体拓扑恢复的方法，所述方法包括：确定多智能体中各智能体位置的几何中心为中心节点；任意智能体发生通信故障时，形成多个连通子拓扑；对选举所述子拓扑对应的智能体子群中的一个智能体作为智能体代表；每个所述智能体代表均前往所述中心节点，协商拓扑恢复策略，恢复策略考虑通信带宽和通信延迟约束；每个所述智能体代表均返回其对应的生成树，并将所述拓扑恢复策略通知所述智能体代表对应的智能体子群中的其他全部智能体。
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公开(公告)号：CN114442487B
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202210054390.5
申请日：2022-01-18
Applicant: 北京理工大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了多智能体系统仿射编队中的领导者选取方法，给定网络拓扑与相应优化指标后，本发明可自动生成最优的某几个智能体作为领导者。首先对仿射编队理论进行阐述分析，得到队形可控与领导者选取的充分必要条件。然后优化收敛速度的领导者选取问题建模。理论分析得到收敛速度的表示，并转化为线性矩阵不等式，建模为混合整数半正定规划问题进行求解。还包括优化控制能量的领导者选取问题建模。采用线性二次型调节器(LQR)相关理论对控制能量进行表示，转化为矩阵不等式，对双线性项进行松弛处理，对逻辑约束进行转化，建模为混合整数半正定规划问题进行求解。最后进行仿射编队控制，仅控制领导者到达期望位置。
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公开(公告)号：CN115689184A
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202211305140.0
申请日：2022-10-24
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06Q10/0631
Abstract: 本发明属于多智能体分布式任务规划技术领域，具体涉及一种基于共识的捆绑算法的分布式任务分配方法，用于完成在智智能体与总体的通讯条件受限情况下多智能体的任务分配，系统具有良好的扩展性和鲁棒性。本发明提出了一种基于共识的捆绑算法的分布式任务分配方法，以经典的拍卖算法为核心，并再此基础上进行改进和调整，相较拍卖算法得到的分配方案更加合理，具体体现在后续的任务执行时间和执行效率都有较大提升，且运算时间与拍卖算法基本相同，可以满足对于时间快速性的需求和分配结果有效性的要求。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112053096B
公开(公告)日：2022-11-04
申请号：CN202011063542.5
申请日：2020-09-30
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种采用市场机制的分布式多异构无人平台编组方法。该方法采用了市场机制，即拍卖算法，每个平台有独立决策能力，某一平台发现任务后成为任务拍卖者，发布任务拍卖信息，收到任务信息的平台通过计算完成任务的净利益决定是否参与竞拍以及竞拍的出价，任务拍卖者根据收到的出价决定获得任务的多个平台。本发明能够减少无人平台间冲突调解的计算量，避免产生冲突的编组方案，且能够快速、有效地根据给定的各种任务约束进行编组，最大化完成任务的利益，可广泛用于实现海、陆、空不同情形多约束条件下无人平台的编组。
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公开(公告)号：CN114610015A
公开(公告)日：2022-06-10
申请号：CN202210070892.7
申请日：2022-01-21
Applicant: 北京理工大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了带搬运机器人的柔性作业车间动态调度方法及装置，能够解决未考虑搬运机器人的电池容量和充电维护的多种动态事件情况下的柔性车间调度的技术问题。方法包括：对带搬运机器人的柔性作业车间模型的参数进行初始化；设置遗传算法参数；从染色体种群中确定父代个体；对优选父代集群进行交叉、变异，获取当前待优化染色体种群；对当前待优化染色体种群进行局部搜索，即通过变步长的多邻域结构的变邻域搜索的方式得到最优个体；以当前优化染色体种群中的最优个体的解码结果作为当前调度方案；实时监听动态事件，若发生动态事件，根据事件的类型进行处理并采用对应的修正策略，得到新订单信息与车间资源状态；进行重调度，执行新的调度方案。
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公开(公告)号：CN114489062A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202210054398.1
申请日：2022-01-18
Applicant: 北京理工大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了一种面向车间物流的多自动导引车分布式动态路径规划方法，用于实现较大规模物流情形下的高效、无碰撞、少拥堵的路径规划任务。本发明以缩短自动导引车搬运任务总完成时间为优化目标，同时兼顾物流系统内路径冲突和拥堵程度等指标，利用考虑拥堵程度和转向因素的改进A*算法规划出一条运输时间花费较短的路径，显著提高车间物流效率。车间物流系统采用分布式决策并行计算，单个自动导引车运算压力小，计算速度高，显著提高系统的实时性、扩展性和鲁棒性。本发明可以有效解决满足市场需求的大规模物流运输场景下的路径规划问题，更加符合车间物流的实际要求，显著提高自动导引车运输路径的合理性和自动导引车完成运输任务的效率。
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公开(公告)号：CN112327862B
公开(公告)日：2021-10-19
申请号：CN202011281413.3
申请日：2020-11-16
Applicant: 北京理工大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开的不确定环境下多机器人协同搜索的路径规划方法，S1：将不确定环境地图进行栅格化，基于不确定环境的先验信息将不确定环境的栅格化地图转化为目标搜索概率图；S2：初始化多机器人的数量、优先级、初始位置和最大步长；S3：判断机器人所在栅格是否为高概率区域，如果是则采用滚动优化遗传算法进行路径规划，否则采用人工势场法进行路径规划；S4：多机器人根据路径规划结果进行搜索，并对目标搜索概率图进行更新；S5：当机器人行驶步长达到最大步长时，搜索结束，完成多机器人在不确定环境中的协同搜索，否则返回步骤S3。能够使多机器人在不确定环境下的限定步长内发现尽可能多的目标，保证障碍物避碰和机器人之间避碰，减少重复探测。
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公开(公告)号：CN112130582B
公开(公告)日：2021-09-10
申请号：CN202010947337.9
申请日：2020-09-10
Applicant: 北京理工大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明提供一种多智能体编队形成方法，在期望队形形成时依赖于初始建立的通信链路进行目标点分配和路径规划，并通过各智能体的初始状态信息解算出期望路径；其次，仅用Dubins路径上的关键路径点表征期望路径，大大简化了智能体从初始位置到达目标点的路径规划过程；再者，在执行位置变换操作的过程中，智能体仅通过自带的传感器和短距通信模块进行量测，根据量测结果判断自身是否同时满足设定避让条件，是否需要对交点附近的路段进行二次采样，从而降低自身速度，避免与其他智能体发生碰撞；由此可见，本发明不依赖通信条件，在前进过程中依靠传感器量测信息即可迅速形成期望队形，具有一定的可扩展性，尤其适用于无人潜航器(UUV)。
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