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公开(公告)号：CN112810800B
公开(公告)日：2023-06-16
申请号：CN202110113589.6
申请日：2021-01-27
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于机翼表面局部振动的层流分离控制方法，属于飞行器流动控制技术领域。该方法在翼型表面的局部设置有柔性结构以及驱动柔性结构进行振动的驱动机构，柔性结构在驱动机构或外部气流的作用下围绕平衡位置做往复振动，振动区内翼型表面一点的位移量由垂直于翼型弦长方向上的变形量和变形量沿翼型弦长方向的分布规律确定。本发明能够简化控制系统结构，缩小体积，同时取得好的层流分离控制效果。
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公开(公告)号：CN116090224A
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202310066122.X
申请日：2023-01-12
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F30/20 , H03H17/02 , G06F119/14
Abstract: 本发明属于无人机状态估计技术领域，具体涉及一种基于误差状态卡尔曼滤波的无人系统外力和外力矩在线估计方法。本发明提供的外力估计方法可以实时在线运行，运行频率和惯性测量单元一致，可以高达数百赫兹。本发明提供了一种基于误差状态卡尔曼滤波的四旋翼无人机外力和外力矩在线估计方法，能够在不依赖动作捕捉系统、RTK或者GPS等外部设备提供位置信息的前提下，只需要使用四旋翼无人机上的惯性测量单元、电机转速计、姿态反馈以及精确建模的四旋翼无人机动力学模型，即可进行外力和外力矩的同时估计。
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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：CN117311146A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311211202.6
申请日：2023-09-19
Applicant: 北京理工大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了基于拉格朗日方程的张拉整体无人机动力学模型构建方法，涉及机器人领域，能够精准描述张拉整体无人机在地面和空中两种环境下的运动。技术方案为：基于拉格朗日方程的张拉整体无人机动力学模型构建方法，张拉整体无人机为六杆张拉整体无人机，具体步骤包括：步骤一：以张拉整体无人机系统中的中心四旋翼无人机的位置和姿态、及不与中心四旋翼无人机直接相连的杆端节点为研究对象，利用节点矩阵和连接矩阵构建六杆张拉整体无人机的空间构型。步骤二：以步骤一的空间构型为基础，计算张拉整体无人机的总动能、总势能以及约束方程，结合碰撞接触模型，最终得到张拉整体无人机动力学模型。
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公开(公告)号：CN117234078A
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202311206507.8
申请日：2023-09-19
Applicant: 北京理工大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了基于滑模控制的张拉整体无人机滚动控制方法，涉及机器人控制技术领域，该方法以张拉整体无人机的动力学模型为基础，根据张拉整体无人机中无人机与刚性压杆的物理连接关系，将动力学模型中的广义坐标分成直接受驱和间接受驱两大类，并根据动力学模型中控制输入与广义坐标的对应关系将直接受驱的广义坐标细分为欠驱动子系统和全驱动子系统，最后以张拉整体无人机滚动运动的理想轨迹和姿态为期望值，利用滑模控制设计张拉整体无人机滚动运动的控制器。本发明不需要大量参数调试，有效解决张拉整体无人机的地面滚动控制求解时间长的问题，实现对张拉整体无人机滚动运动的精准控制。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114063652B
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202111393377.4
申请日：2021-11-23
Applicant: 北京理工大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明提出了一种基于应力矩阵优化的多智能体系统仿射编队控制方法，通过应力矩阵的构造优化，可自动生成更优的通信与交互拓扑，实现系统通信成本与控制性能的优化。本发明相比于传统方法中需要给定邻接矩阵或数值计算的方法，可以仅根据期望队形来自动得到应力矩阵，同时最小化通信成本并有效提高系统性能。因此，其具有更高的自主性、智能性与环境适应性。本发明通过应力矩阵的构造优化，在给定期望队形与相应优化指标后，可自动生成更优的通信与交互拓扑，优化了系统的通信成本与控制性能，进而实现多智能体系统的仿射编队控制。
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公开(公告)号：CN113335493B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202110489707.3
申请日：2021-05-06
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本申请的六杆张拉整体框架及抗冲击无人机，通过包括六根刚性压杆和二十四根弹性索，每根刚性压杆的两个端点分别引出四根弹性索，所述每个端点的四根弹性索分别与距离该端点最近的四个端点相连接，六根刚性压杆平均分为三组，在空间位置上，三组刚性压杆中的任意两组刚性压杆相互垂直，每一组内的两根刚性压杆相互平行。本结构质量轻且能够提供高强度的抗冲击能力，在保护无人机机械结构的同时减少对无人机续航能力的影响，本无人机能够在空中飞行且能在地面进行有序可控的滚动及能够在摔落之后再次起飞。
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公开(公告)号：CN114756038B
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202210291293.8
申请日：2022-03-23
Applicant: 北京理工大学
IPC: G05D1/495 , G05D1/46 , G05D101/15 , G05D109/20
Abstract: 本发明公开了一种数据驱动的无人机风扰模型在线风扰估计方法，在实际应用中不需要进行复杂而繁琐的风扰理论模型，而是采用数据驱动的策略，离线训练得到一组能够显示风扰特征的神经网络特征量，避免了在线更新神经网络参数的庞大计算量；利用最小二乘算法对神经网络特征量进行线性组合，可以利用在线实时反馈数据，在线调整线性组合的参数，实现自适应的估计效果。本发明方法利用多任务学习的概念，将神经网络特征作为共享层，将特征的线性组合作为顶层，将计算量庞大的神经网络特征训练过程放在线下进行，将计算量较小的最小二乘算法在线运行，既能充分利用神经网络的强大表征能力，又可以使在线计算量能够满足实时运行的要求。
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公开(公告)号：CN114115334B
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202111303464.6
申请日：2021-11-05
Applicant: 北京理工大学
IPC: G05D1/46 , G05D109/20
Abstract: 本公开的视野角约束条件下的多智能体编队控制方法，通过建立智能体系统模型；基于智能体系统模型构建方位智能体的角速度控制器；利用方位智能体的角速度控制器控制方位智能体满足视野角约束条件；在方位智能体满足视野角约束条件下，根据方位智能体的位置建立方位智能体的线速度控制律；设计距离智能体切换函数，并根据切换函数和所述多智能体系统模型建立距离智能体的线速度控制律；根据方位智能体的线速度控制律和距离智能体的线速度控制律控制在视野角约束条件下多智能体的编队。能够在智能体仅有方位信息而没有位置信息或距离信息的条件下，使得智能体选择相对较少的路径从非期望一侧运动到期望一侧，最终运动到期望位置，实现视野角约束条件下的多智能体编队的形成、保持和变换。
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公开(公告)号：CN113110429B
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN202110359512.7
申请日：2021-04-02
Applicant: 北京理工大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了一种视野约束下多机器人系统的最小持久编队生成与控制方法，涉及多智能体控制技术领域，本方法首先根据机器人的初始位置，采用基于深度搜索的方法生成满足视野约束的交互拓扑，根据该交互拓扑将邻居分配给每个机器人，以便每个机器人都能够满足其视野约束。然后根据期望队形信息，确定智能体间的期望距离，机器人根据期望距离与邻居状态设计基于梯度的控制器。在此控制器的基础上，将视野约束转化为机器人的状态约束，引入控制屏障函数设计带约束的控制器，该控制器能够使系统达成期望队形。本发明能够生成结构最简单的状态观测拓扑，且机器人在运动的过程中不会由于感知范围约束而丢失邻居，保证了编队的稳定性和安全性。
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