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公开(公告)号：CN115047861A
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN202111635287.1
申请日：2021-12-29
Applicant: 上海交通大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明提供一种时序逻辑任务的多无人车系统的路径规划与编队控制方法，包括：建立多无人车系统的信号时序逻辑(STL)任务规范框架；根据所述任务规范框架构造所述STL对应的控制障碍函数(CBF)；在所述CBF的约束下求解多无人车系统的输入控制律；在所述输入控制律下完成多无人车系统的路径规划与编队任务；循环检测任务完成度。本发明利用CBF约束实时求解多无人车系统的输入控制律，求解速度快，适用于动态求解输入控制律，且在输入限制下总有合适的解，由于CBF的鲁棒性设计，能够保证避障、避碰任务的完成。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115047861B
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202111635287.1
申请日：2021-12-29
Applicant: 上海交通大学
IPC: G05D1/43 , G05D1/644 , G05D1/692 , G05D1/648 , G05D105/55
Abstract: 本发明提供一种时序逻辑任务的多无人车系统的路径规划与编队控制方法，包括：建立多无人车系统的信号时序逻辑(STL)任务规范框架；根据所述任务规范框架构造所述STL对应的控制障碍函数(CBF)；在所述CBF的约束下求解多无人车系统的输入控制律；在所述输入控制律下完成多无人车系统的路径规划与编队任务；循环检测任务完成度。本发明利用CBF约束实时求解多无人车系统的输入控制律，求解速度快，适用于动态求解输入控制律，且在输入限制下总有合适的解，由于CBF的鲁棒性设计，能够保证避障、避碰任务的完成。
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公开(公告)号：CN114594756B
公开(公告)日：2025-01-14
申请号：CN202011380399.2
申请日：2020-11-30
Applicant: 上海交通大学
IPC: G05D1/43 , G05D1/65 , G05D1/633 , G05D1/692 , G05D109/10
Abstract: 本发明提供了一种动态障碍环境下的多车协同编队控制方法，无人车检测障碍物信息，确定无人车之间的编队距离；根据障碍物信息以及编队距离参数，通过优化算法确定领航者局部目标点，利用模型预测控制方法跟踪局部目标点，得到领航者在预测时域内的运动轨迹与对应的控制量；将运动轨迹以及编队距离参数传递给跟随者，计算出自身在预测时域内的参考轨迹，利用模型预测控制方法跟踪参考轨迹，获得在预测时域内的控制量；将领航者在当前时刻的控制量施加给领航者，将跟随者在当前时刻的控制量施加给跟随者，直到领航者到达全局目标点。本发明在滚动优化框架下建立动态障碍避障约束，通过模型预测控制方法，实现多无人车系统对动态障碍环境的适应性。
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公开(公告)号：CN112882380B
公开(公告)日：2022-06-14
申请号：CN202110018296.X
申请日：2021-01-07
Applicant: 上海交通大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明提供了一种时序逻辑任务下多无人艇系统协同控制方法，包括：建立多无人艇系统时序逻辑协同任务的信号时序逻辑(STL)形式化模型；建立双层框架下的多无人艇系统控制策略；在时序逻辑任务的STL形式化模型下实现航速规划；鲁棒模型预测控制实现航速跟踪。同时提供了一种相应的终端及介质。本发明考虑无人艇欠驱动系统特性和海上复杂环境，建立双层多时间尺度规划‑跟踪优化控制框架；综合STL鲁棒量化语义和协同避碰、避障机制建立多无人艇协同优化目标，规划无人艇航速；考虑海风、复杂流等海洋环境带来的干扰和不确定因素，在鲁棒模型预测控制下实现对航速的快速、稳定跟踪，实现对多无人艇系统复杂时序逻辑任务的优化控制。
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公开(公告)号：CN112882380A
公开(公告)日：2021-06-01
申请号：CN202110018296.X
申请日：2021-01-07
Applicant: 上海交通大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明提供了一种时序逻辑任务下多无人艇系统协同控制方法，包括：建立多无人艇系统时序逻辑协同任务的信号时序逻辑(STL)形式化模型；建立双层框架下的多无人艇系统控制策略；在时序逻辑任务的STL形式化模型下实现航速规划；鲁棒模型预测控制实现航速跟踪。同时提供了一种相应的终端及介质。本发明考虑无人艇欠驱动系统特性和海上复杂环境，建立双层多时间尺度规划‑跟踪优化控制框架；综合STL鲁棒量化语义和协同避碰、避障机制建立多无人艇协同优化目标，规划无人艇航速；考虑海风、复杂流等海洋环境带来的干扰和不确定因素，在鲁棒模型预测控制下实现对航速的快速、稳定跟踪，实现对多无人艇系统复杂时序逻辑任务的优化控制。
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公开(公告)号：CN114594756A
公开(公告)日：2022-06-07
申请号：CN202011380399.2
申请日：2020-11-30
Applicant: 上海交通大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明提供了一种动态障碍环境下的多车协同编队控制方法，无人车检测障碍物信息，确定无人车之间的编队距离；根据障碍物信息以及编队距离参数，通过优化算法确定领航者局部目标点，利用模型预测控制方法跟踪局部目标点，得到领航者在预测时域内的运动轨迹与对应的控制量；将运动轨迹以及编队距离参数传递给跟随者，计算出自身在预测时域内的参考轨迹，利用模型预测控制方法跟踪参考轨迹，获得在预测时域内的控制量；将领航者在当前时刻的控制量施加给领航者，将跟随者在当前时刻的控制量施加给跟随者，直到领航者到达全局目标点。本发明在滚动优化框架下建立动态障碍避障约束，通过模型预测控制方法，实现多无人车系统对动态障碍环境的适应性。
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