公开(公告)号：CN114721412B

公开(公告)日：2023-06-16

申请号：CN202210263895.2

申请日：2022-03-16

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 戴荔 ,  霍达 ,  薛若宸 ,  王沛展 ,  周小婷 ,  夏元清 ,  孙中奇 ,  张金会 ,  翟弟华 ,  崔冰 ,  高寒

IPC: G05D1/08 ,  G05D1/10

Abstract: 本发明公开了一种基于模型预测控制的无人机轨迹跟踪避障方法，采用了MINVO基获取障碍物预测轨迹的外多面体，采用分隔平面作为在线优化变量，将无人机的预测轨迹与障碍物集分离，完成无人机位置控制。通过对避障约束的转化求解，可以直观的体现避障约束的效果，提高无人机在轨迹跟踪过程中的避障成功率。内环即姿态控制采用了一阶控制器，保证了无人机避障轨迹跟踪控制的完整性。同时考虑系统的状态约束、控制约束以及参考轨迹，通过模型预测控制对外环进行控制，并设计合理的终端成本、终端控制器和终端约束条件，构建优化模型，证明算法的可行性。

公开(公告)号：CN113359437A

公开(公告)日：2021-09-07

申请号：CN202110528859.X

申请日：2021-05-14

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 戴荔 ,  周小婷 ,  孙中奇 ,  冉德超 ,  曹璐 ,  季明江 ,  夏元清 ,  翟弟华 ,  张金会 ,  崔冰 ,  刘坤 ,  闫莉萍 ,  邹伟东 ,  郭泽华

IPC: G05B13/04

Abstract: 本发明提供了一种基于演化博弈的多智能体编队的分层模型预测控制方法，能够在受到通讯约束的情况下，每个智能体只需要获得局部的邻居信息就可以无碰撞地形成编队的目标，并且该发明对于时变的通信网络也同样适用。在提高了控制性能和安全性能的同时，降低了计算的复杂程度，减少了通信负担。实现了在受到通讯约束的情况下，每个智能体只需要获得局部的邻居信息就可以无碰撞地形成编队的目标，解决了传统集中式控制方法需要系统的全部信息，需要较强的计算能力和通信能力的问题，以及已有的leader‑follower编队方法中，需要所有的follower智能体与leader智能体进行通讯的问题。

公开(公告)号：CN115616913A

公开(公告)日：2023-01-17

申请号：CN202211320956.0

申请日：2022-10-26

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 戴荔 ,  霍达 ,  周小婷 ,  蔡普申 ,  黄腾 ,  孙中奇 ,  夏元清

IPC: G05B13/04

Abstract: 本发明提出了一种基于分布式演化博弈的模型预测无领导者编队控制方法，能够解决leader‑follower编队控制算法中的缺点。本发明采用了无领导者的编队控制算法，即所有智能体都具有相同的角色和功能，并且利用模型预测控制算法为构建全局优化问题，通过在全局模型预测成本函数中设计一个编队误差函数，来实现编队的目的。避碰功能的实现是通过利用Voronoi图为每个智能体构建安全距离集，通过将编队控制问题转变成为演化博弈问题，来实现分布式求解，同时利用演化博弈中的不变集的性质来保证每个智能体在移动的过程中不会发生碰撞。此外，本发明对于时变的通信网络也同样适用，在提高了控制性能和安全性能的同时，降低了计算的复杂程度，减少了通信负担。

公开(公告)号：CN115599089A

公开(公告)日：2023-01-13

申请号：CN202210923877.2

申请日：2022-08-02

Applicant: 北京理工大学(CN)

Inventor： 戴荔 ,  周小婷 ,  蔡普申 ,  黄腾 ,  范子煊 ,  孙中奇 ,  夏元清

IPC: G05D1/02

Abstract: 本发明提供一种基于人工势场法的多智能体编队控制方法，该方法能够确保每个智能体能够避碰避障，并趋近于目标点；具体过程为：建立人工势场函数，当智能体与障碍物的位置小于安全距离时，只进行避障，当智能体与障碍物的距离大于安全距离时，进行编队和目标点跟踪；基于所述人工势场函数构建多智能体编队控制优化模型，基于所述优化模型实现对多智能体编队控制。

公开(公告)号：CN114721412A

公开(公告)日：2022-07-08

申请号：CN202210263895.2

申请日：2022-03-16

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 戴荔 ,  霍达 ,  薛若宸 ,  王沛展 ,  周小婷 ,  夏元清 ,  孙中奇 ,  张金会 ,  翟弟华 ,  崔冰 ,  高寒

IPC: G05D1/08 ,  G05D1/10

Abstract: 本发明公开了一种基于模型预测控制的无人机轨迹跟踪避障方法，采用了MINVO基获取障碍物预测轨迹的外多面体，采用分隔平面作为在线优化变量，将无人机的预测轨迹与障碍物集分离，完成无人机位置控制。通过对避障约束的转化求解，可以直观的体现避障约束的效果，提高无人机在轨迹跟踪过程中的避障成功率。内环即姿态控制采用了一阶控制器，保证了无人机避障轨迹跟踪控制的完整性。同时考虑系统的状态约束、控制约束以及参考轨迹，通过模型预测控制对外环进行控制，并设计合理的终端成本、终端控制器和终端约束条件，构建优化模型，证明算法的可行性。

公开(公告)号：CN113359437B

公开(公告)日：2022-09-09

申请号：CN202110528859.X

申请日：2021-05-14

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 戴荔 ,  周小婷 ,  孙中奇 ,  冉德超 ,  曹璐 ,  季明江 ,  夏元清 ,  翟弟华 ,  张金会 ,  崔冰 ,  刘坤 ,  闫莉萍 ,  邹伟东 ,  郭泽华

IPC: G05B13/04

Abstract: 本发明提供了一种基于演化博弈的多智能体编队的分层模型预测控制方法，能够在受到通讯约束的情况下，每个智能体只需要获得局部的邻居信息就可以无碰撞地形成编队的目标，并且该发明对于时变的通信网络也同样适用。在提高了控制性能和安全性能的同时，降低了计算的复杂程度，减少了通信负担。实现了在受到通讯约束的情况下，每个智能体只需要获得局部的邻居信息就可以无碰撞地形成编队的目标，解决了传统集中式控制方法需要系统的全部信息，需要较强的计算能力和通信能力的问题，以及已有的leader‑follower编队方法中，需要所有的follower智能体与leader智能体进行通讯的问题。