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公开(公告)号：CN119536359A
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202411410301.1
申请日：2024-10-10
Applicant: 北京理工大学
IPC: G05D1/695
Abstract: 本发明属于协同控制技术领域，具体涉及一种多智能体时变线性编队参数估计方法及参数估计器。该方法的具体过程为：构建可行标称构型：领航者的标称构型#imgabs0#线性张成f维欧式空间；构建可测拓扑：令智能体之间的拓扑满足：(1)跟随者之间的拓扑图#imgabs1#为无向连通，(2)所有位移可测的边对应的标称队形线性张成f维欧式空间；时变队形形状参数估计器设计：基于全部智能体有一致估计结果，且智能体i的全部边与局部估计结果对应的局部队形相同，设计队形状态参数估计器；时变编队平移参数估计器设计：对比变换后队形位置与实际位置差异，设计平移参数估计器。
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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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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119987347A
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202411891261.7
申请日：2024-12-20
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明属于机器人路径规划技术领域，具体涉及一种基于搜索和优化的多无人车编队轨迹规划方法。具体过程为：步骤一：设定期望编队构型，计算各无人车的起始点和目标点，设定初始编队朝向和编队到达目标点处的朝向；步骤二：基于起始点和目标点，根据栅格地图，进行虚拟领航者和编队中各无人车的路径搜索和路径点处理，并构建安全走廊；步骤三：在安全走廊的约束下，基于设定初始编队朝向和编队到达目标点处的朝向，以虚拟领航者的轨迹优化作为各无人车轨迹优化的参考基准，构建多无人车编队协同轨迹优化函数，进行多无人车编队协同轨迹优化。
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公开(公告)号：CN119644242A
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202411665225.9
申请日：2024-11-20
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本公开提供了一种融合UWB和VIO的多智能体相对定位方法和装置，能够在抑制VIO的长期累计漂移的情况下，实现多智能体的实时相对定位。首先，每个智能体采用UWB标签获取与邻居智能体的相对距离测量值，采用VIO获取智能体的位置测量值以及自身位移，继而计算两智能体间的相对位移。依据传感器测量值之间的几何关系，设计两智能体相对位置的估计器，对智能体相对位置进行估计并获取估计误差，作为智能体之间的自适应协同定位误差；最后，以两智能体间的相对位置为优化变量，设计包含自适应协同定位误差项的目标函数，采用无约束的凸优化问题求解器，求解两两智能体间的相对位置估计值。
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公开(公告)号：CN118502409A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410423492.9
申请日：2024-04-09
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种多源传感器信息融合的多智能体编队协同控制方法。本发明通过设计一致性形式的反馈控制器，使用易测得的相对距离和方向，实现跟随者智能体的快速收敛。本方法根据给定的期望队形，仅用自带传感器即可完成信息获取，无需智能体间通信，降低系统消耗和不稳定性，具有更强的环境适应性。此外，本发明通过设定映射规则，自动计算同一信息各信息来源的权重，进而融合各类传感器信息，提高控制的鲁棒性和精度。
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公开(公告)号：CN115033014B
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202210484689.4
申请日：2022-05-06
Applicant: 北京理工大学
IPC: G05D1/695 , G05D109/20
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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