网络化水面舰艇跟踪控制方法、装置、设备及存储介质

    公开(公告)号:CN113359781B

    公开(公告)日:2022-07-19

    申请号:CN202110577890.2

    申请日:2021-05-26

    Abstract: 本发明提供了一种网络化水面舰艇跟踪控制方法、装置、设备及存储介质,该方法包括:对水面舰艇进行建模,得到动力学与运动学模型,设定一个虚拟领导者,其余设定为跟随者;建立各水面舰艇之间的有向拓扑图;根据动力学与运动学模型和有向拓扑图,设计分层控制框架下的滑模面以及控制算法,包括:分布式估计层的控制算法和本地控制层的控制算法;根据分布式估计层的控制算法估计虚拟领导者的状态,跟随者在本层达到编队队形,实现编队控制;根据本地控制层的控制算法驱动每个水面舰艇在预定义时间内跟踪到虚拟领导者。采用分层控制算法实现水面舰艇的编队跟踪控制,且系统状态可以在新的滑模面上收敛到原点,且可应用于不同的复杂系统中。

    网络化机器人协同控制方法、装置、设备及存储介质

    公开(公告)号:CN113400299A

    公开(公告)日:2021-09-17

    申请号:CN202110543446.9

    申请日:2021-05-19

    Abstract: 本发明涉及机械臂控制领域,提供了一种网络化机器人协同控制方法、装置、设备及存储介质,该方法包括:根据机器人的运动学和动力学建立单个机械臂的欧拉拉格朗日系统模型,并依据图论的知识设计各机器人的通讯关系的网络拓扑图;依据物理结构和外部环境等限制条件,设计约束条件及相应的约束函数;设计状态约束下的协同控制算法,控制算法主要分为两层,一层为估计层,一层为本地控制层,分别实现各机器人之间的通讯需要和在所需的约束条件之内设计控制器输入使得机器人的各个关节跟踪到估计层估计出的关节位置。本发明方法能够克服受限于物理结构和外在环境等约束条件下,多个欧拉拉格朗日机器人协同完成任务的问题。

    多智能体系统有限时间多目标协同追踪方法和存储介质

    公开(公告)号:CN113359439B

    公开(公告)日:2022-06-24

    申请号:CN202110544217.9

    申请日:2021-05-19

    Abstract: 本发明公开了多智能体系统有限时间多目标协同追踪方法和存储介质。本发明对N个多智能体进行运动学和动力学建模,并把这N个智能体分成M个子群,每个子群中都有一个相应的虚拟目标,设计多智能体系统的通讯拓扑图,由此可以设计出相应的有向图,在满足上一步骤所述有向图的前提下,设计多智能体系统的分层协同控制器,结合第一步的运动学和动力学模型,实现多智能体系统的有限时间多目标协同追踪控制。本发明设计的估计器算法可确保每个智能体都能在有限时间内获得其相应目标的准确信息,设计的本地层算法可以实现智能体的一对一有限时间局部跟踪。

    网络异构机器人系统的多时变编队跟踪控制方法及系统

    公开(公告)号:CN111522341A

    公开(公告)日:2020-08-11

    申请号:CN202010325976.1

    申请日:2020-04-23

    Abstract: 本发明提供一种网络异构机器人系统的多时变编队跟踪控制方法和系统,方法包括以下步骤:获取多个跟踪目标的运动轨迹,确定多个跟踪目标的位置数据;对多个跟踪目标建立运动学模型,得到每个控制时刻多个跟踪目标的速度数据和加速度数据;依据传统的拉格朗日动力学方程,对多个网络异构机器人建立动力学模型;获取多个网络异构机器人和多个跟踪目标之间的通讯拓扑关系,在满足通讯拓扑关系的前提下,结合动力学模型,设计网络异构机器人系统的分层协同控制器,实现网络异构机器人系统的多时变编队跟踪控制。本发明提供的技术方案带来的有益效果:实现多个领导者控制,同时处理多个任务。

    网络化水面舰艇跟踪控制方法、装置、设备及存储介质

    公开(公告)号:CN113359781A

    公开(公告)日:2021-09-07

    申请号:CN202110577890.2

    申请日:2021-05-26

    Abstract: 本发明提供了一种网络化水面舰艇跟踪控制方法、装置、设备及存储介质,该方法包括:对水面舰艇进行建模,得到动力学与运动学模型,设定一个虚拟领导者,其余设定为跟随者;建立各水面舰艇之间的有向拓扑图;根据动力学与运动学模型和有向拓扑图,设计分层控制框架下的滑模面以及控制算法,包括:分布式估计层的控制算法和本地控制层的控制算法;根据分布式估计层的控制算法估计虚拟领导者的状态,跟随者在本层达到编队队形,实现编队控制;根据本地控制层的控制算法驱动每个水面舰艇在预定义时间内跟踪到虚拟领导者。采用分层控制算法实现水面舰艇的编队跟踪控制,且系统状态可以在新的滑模面上收敛到原点,且可应用于不同的复杂系统中。

    多智能体系统有限时间多目标协同追踪方法和存储介质

    公开(公告)号:CN113359439A

    公开(公告)日:2021-09-07

    申请号:CN202110544217.9

    申请日:2021-05-19

    Abstract: 本发明公开了多智能体系统有限时间多目标协同追踪方法和存储介质。本发明对N个多智能体进行运动学和动力学建模,并把这N个智能体分成M个子群,每个子群中都有一个相应的虚拟目标,设计多智能体系统的通讯拓扑图,由此可以设计出相应的有向图,在满足上一步骤所述有向图的前提下,设计多智能体系统的分层协同控制器,结合第一步的运动学和动力学模型,实现多智能体系统的有限时间多目标协同追踪控制。本发明设计的估计器算法可确保每个智能体都能在有限时间内获得其相应目标的准确信息,设计的本地层算法可以实现智能体的一对一有限时间局部跟踪。

    网络化机器人协同控制方法、装置、设备及存储介质

    公开(公告)号:CN113400299B

    公开(公告)日:2022-05-03

    申请号:CN202110543446.9

    申请日:2021-05-19

    Abstract: 本发明涉及机械臂控制领域,提供了一种网络化机器人协同控制方法、装置、设备及存储介质,该方法包括:根据机器人的运动学和动力学建立单个机械臂的欧拉拉格朗日系统模型,并依据图论的知识设计各机器人的通讯关系的网络拓扑图;依据物理结构和外部环境等限制条件,设计约束条件及相应的约束函数;设计状态约束下的协同控制算法,控制算法主要分为两层,一层为估计层,一层为本地控制层,分别实现各机器人之间的通讯需要和在所需的约束条件之内设计控制器输入使得机器人的各个关节跟踪到估计层估计出的关节位置。本发明方法能够克服受限于物理结构和外在环境等约束条件下,多个欧拉拉格朗日机器人协同完成任务的问题。

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