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公开(公告)号:CN113608445B
公开(公告)日:2024-11-12
申请号:CN202111007920.2
申请日:2021-08-27
Applicant: 北京理工大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种多智能体避障及避碰方法,在描述智能体状态信息的过程中,考虑外界扰动因素,使得多智能体系统具有很好地鲁棒性;考虑智能体的移动和形状,引入假定状态轨迹和假定输入轨迹,进而构造智能体的多面体外近似,解决三维和移动障碍物的避障和避碰问题,相较于传统的避障或避碰方法解决点质量模型障碍物,可以更好地获得智能体的最优路径。设计收紧的状态约束集,保证在外界扰动的条件下,系统的状态约束能够满足,引入相容性约束,用来限制实际轨迹与假定轨迹的偏差,保证避碰约束的准确性,很好地解决了全维、动态障碍物的避障和避碰问题。
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公开(公告)号:CN113608445A
公开(公告)日:2021-11-05
申请号:CN202111007920.2
申请日:2021-08-27
Applicant: 北京理工大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种多智能体避障及避碰方法,在描述智能体状态信息的过程中,考虑外界扰动因素,使得多智能体系统具有很好地鲁棒性;考虑智能体的移动和形状,引入假定状态轨迹和假定输入轨迹,进而构造智能体的多面体外近似,解决三维和移动障碍物的避障和避碰问题,相较于传统的避障或避碰方法解决点质量模型障碍物,可以更好地获得智能体的最优路径。设计收紧的状态约束集,保证在外界扰动的条件下,系统的状态约束能够满足,引入相容性约束,用来限制实际轨迹与假定轨迹的偏差,保证避碰约束的准确性,很好地解决了全维、动态障碍物的避障和避碰问题。
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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
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。
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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)
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。
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