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公开(公告)号：CN118501805A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410384391.5
申请日：2024-04-01
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种不依赖持续激励的机器人相对定位方法。本发明首先建立机器人间的距离、速度与相对位置之间的线性回归关系，然后将时变的参数估计问题转化为常参数辨识问题，接着结合动态扩展与混合技术和线性滤波技术，得到有限时间自适应相对位置观测器；在该相对位置观测器作用下，仅使用机器人的距离和相对速度测量值，且只需相对速度的滤波值满足区间激励条件，即可实现机器人相对位置的估计并在有限时间内收敛到地面真值。本发明无需部署外部基站，提高了多机器人系统在复杂的环境下的适应性；也无需安装额外的传感器，降低了硬件成本；同时本发明放松持续激励的运动要求，极大放宽了传统相对定位算法对机器人运动轨迹的特别要求。
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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：CN112558609A
公开(公告)日：2021-03-26
申请号：CN202011463243.0
申请日：2020-12-14
Applicant: 北京理工大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了一种基于环状拓扑的多机器人系统的队形控制方法，一、根据实际情况的需要，决定所需要形成的多边形的形状；根据期望多边形的形状，计算所需要的外部控制输入的大小和方向；二、将这些外部控制输入施加给相应的机器人；本发明在仅有少量的机器人受到人为干预的情况下，通过机器人间的通信与感知，使得整个多机器人系统形成任意的多边形队形；本发明不仅降低了系统中的人为干预程度，还减少了系统中通信链路的数量。
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公开(公告)号：CN114442487A
公开(公告)日：2022-05-06
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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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114115334A
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202111303464.6
申请日：2021-11-05
Applicant: 北京理工大学
IPC: G05D1/10
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：CN114063652A
公开(公告)日：2022-02-18
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：CN113110429A
公开(公告)日：2021-07-13
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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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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