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公开(公告)号：CN111251303B
公开(公告)日：2021-05-07
申请号：CN202010164437.4
申请日：2020-03-11
Applicant: 北京理工大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明涉及一种周期性姿态调整的机器人运动控制方法，属于轮式机器人运动控制领域。本发明包括如下步骤：建立机器人的非完整运动学模型；进行机器人位置坐标、姿态角度的信息获取；计算机器人方向角与目标点位置角的差值以及机器人到目标点的距离ρ；通过位置姿态检测、速度检测、电流检测，结合预期值进行闭环控制直至上述检测信号满足预期值；设置机器人位置检测周期为T，在一个周期T内机器人检测自身的位置姿态信息，根据其与目标点的关系，进行相应的姿态调整，直至完成机器人运动至目标。本发明要解决的技术问题是提供一种周期性姿态调整的机器人运动控制方法，能够降低运动控制时间长和对处理器处理性能要求，进而降低成本。
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公开(公告)号：CN113903167A
公开(公告)日：2022-01-07
申请号：CN202111065453.9
申请日：2021-09-09
Applicant: 北京理工大学
IPC: G08G1/00 , G08G1/0968
Abstract: 本发明公开了一种无人驾驶车辆队列的轨迹规划方法及跟踪方法，包括以下步骤：步骤S1、利用A*算法规划得到无人驾驶车辆队列从起始地行驶到目标地的路径轨迹；步骤S2、利用CNN‑LSTM混合神经网络对所述路径轨迹的路况属性进行实时预测，并基于路径轨迹的路况属性进行路径轨迹的在线修正。本发明实现随不可通行的路径轨迹的更新，使得无人驾驶车辆队列能够避开不可通行车行路段且能够通畅行驶最终准确到达目标地，避免无人驾驶车辆队列导致不可通行的车行路段更为拥堵，提高无人驾驶车辆队列行驶的安全性和通畅性。
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公开(公告)号：CN113903167B
公开(公告)日：2022-09-09
申请号：CN202111065453.9
申请日：2021-09-09
Applicant: 北京理工大学
IPC: G08G1/00 , G08G1/0968
Abstract: 本发明公开了一种无人驾驶车辆队列的轨迹规划方法及跟踪方法，包括以下步骤：步骤S1、利用A*算法规划得到无人驾驶车辆队列从起始地行驶到目标地的路径轨迹；步骤S2、利用CNN‑LSTM混合神经网络对所述路径轨迹的路况属性进行实时预测，并基于路径轨迹的路况属性进行路径轨迹的在线修正。本发明实现随不可通行的路径轨迹的更新，使得无人驾驶车辆队列能够避开不可通行车行路段且能够通畅行驶最终准确到达目标地，避免无人驾驶车辆队列导致不可通行的车行路段更为拥堵，提高无人驾驶车辆队列行驶的安全性和通畅性。
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公开(公告)号：CN111251303A
公开(公告)日：2020-06-09
申请号：CN202010164437.4
申请日：2020-03-11
Applicant: 北京理工大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明涉及一种周期性姿态调整的机器人运动控制方法，属于轮式机器人运动控制领域。本发明包括如下步骤：建立机器人的非完整运动学模型；进行机器人位置坐标、姿态角度的信息获取；计算机器人方向角与目标点位置角的差值以及机器人到目标点的距离ρ；通过位置姿态检测、速度检测、电流检测，结合预期值进行闭环控制直至上述检测信号满足预期值；设置机器人位置检测周期为T，在一个周期T内机器人检测自身的位置姿态信息，根据其与目标点的关系，进行相应的姿态调整，直至完成机器人运动至目标。本发明要解决的技术问题是提供一种周期性姿态调整的机器人运动控制方法，能够降低运动控制时间长和对处理器处理性能要求，进而降低成本。
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