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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：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：CN115033014A
公开(公告)日：2022-09-09
申请号：CN202210484689.4
申请日：2022-05-06
Applicant: 北京理工大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明公开了一种多无人机编队避障的分布式协同尺度决策方法及装置，包括：建立障碍物信息到所述多无人机编队中各个无人机的期望局部尺度的映射关系；基于所述期望局部尺度，构建平滑滤波器，所述平滑滤波器用于生成局部尺度避障策略；基于所述局部尺度避障策略，生成所述无人机编队的分布式协同尺度决策，所述分布式协同决策用于向各个无人机指示一致性尺度参数。该方法只进行编队的尺度变换，而无人机的相对方向不发生改变，有更强的智能性和适应性。
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公开(公告)号：CN112965512B
公开(公告)日：2022-03-11
申请号：CN202110330722.3
申请日：2021-03-26
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于螺旋桨模型的无人机抗风控制方法，该方法将风扰动作为一个变量加入到螺旋桨的动力学模型中，对无人机的动力系统进行分析，进而通过前馈的方法抵消风扰动的影响；再通过自适应方法对空气密度进行估计，使得空气密度尽可能逼近真实值；内环采用自抗扰控制器，外环采用自适应控制，在内环控制中，将风扰动直接加入到无人机动力系统中，加入到螺旋桨模型中进行力和力矩的计算；采用自抗扰控制方法可以解决动力学模型不确定项问题以及螺旋桨模型输出的不准确问题，使得内环姿态角稳定跟踪；在外环控制中，采用自适应控制方法对实际的空气密度进行估计，设计自适应控制器使得整个无人机系统能稳定达到期望的目标点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113946967A
公开(公告)日：2022-01-18
申请号：CN202111229573.8
申请日：2021-10-21
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F30/20 , G06F119/02
Abstract: 本公开的改善Llyod算法平衡性的覆盖控制方法，根据多个机器人的位置和所述多个机器人所覆盖的区域生成维诺图；根据所述机器人所在维诺图的面积和中心，通过与相邻机器人进行通信计算所述机器人的控制率；循环执行步骤S1和步骤S2，计算所述多个机器人的控制率，利用所述多个机器人的控制率改善Llyod算法平衡性，进而实现对所述多个机器人的覆盖控制。通过将维诺图中各细胞的面积的方差的负梯度引入控制器，对Llyod算法进行了改进。在不提高代价函数的情况下，大幅度降低了当算法收敛时维诺图中各细胞面积的方差，改善了Llyod算法的平衡性。
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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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公开(公告)号：CN110348708B
公开(公告)日：2021-01-01
申请号：CN201910562265.3
申请日：2019-06-26
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于极限学习机的地面目标动态威胁评估方法，针对敌方地面目标，综合考虑敌方作战能力和作战意图，实时计算敌方单位的威胁程度，辅助指挥员在快速变化的复杂作战情形中快速决策。该方法获取敌方的作战意图和作战能力两方面的7类评估指标；其中，反映作战能力的评估指标包括敌方目标的打击能力、打击半径、探测半径；反映作战意图的评估指标包括敌方目标朝向、与我方作战群的距离、敌方目标速度和加速度；其中，所述敌方目标朝向的评估指标是指：以敌方目标朝向角为中轴线、半径为探测半径的半圆范围内我方作战单位的数量；将所述7类评估指标输入预先训练好的极限学习机，极限学习机输出威胁评估结果。
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公开(公告)号：CN112130587A
公开(公告)日：2020-12-25
申请号：CN202011066438.1
申请日：2020-09-30
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本公开的一种针对机动目标的多无人机协同跟踪方法，通过初始化多无人机和机动目标的状态信息，栅格化环境地图，得到以栅格势能量化的栅格地图；多无人机根据预先设定的优化策略，采用A*算法实现基于栅格势能对机动目标进行全路径覆盖搜索，当当前栅格的相邻栅格的栅格势能相同时，根据预设路径规划规则进行全路径覆盖搜索；搜索到机动目标，将多无人机的搜索任务切换为跟踪任务；如果机动目标全部被跟踪，任务完成，否则继续搜索，直到所有机动目标被跟踪。能够实现目标区域的多次全路径覆盖需求、实现含禁飞区域的野外目标环境的搜索任务、及多无人机在面对机动目标变速和快速转向时进行快速决策，提高对机动目标的跟踪效果。
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