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公开(公告)号：CN114518753A
公开(公告)日：2022-05-20
申请号：CN202210092438.1
申请日：2022-01-25
Applicant: 华南理工大学 , 国家海洋局南海调查技术中心(国家海洋局南海浮标中心)
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了一种基于预设性能控制的无人艇视觉伺服控制方法，包括下述步骤：对所有无人艇构建运动学模型；对搭载在无人艇上的针孔相机建立针孔相机模型；结合无人艇运动学模型，对针孔相机模型进行坐标变换并建立关于像素坐标的系统动态方程；对无人艇定义伺服跟踪误差；根据针孔相机的视角约束，引入性能约束；对伺服跟踪误差进行误差转换获得误差函数；通过李雅普诺夫设计法设计无人艇视觉伺服控制器、速度观测器及自适应更新律。本方法通过定义伺服跟踪误差，引入性能约束获得误差函数实现预设性能，再将误差函数引入李雅普诺夫设计法中设计无人艇视觉伺服控制器、速度观测器及自适应更新律，保证了无人艇视觉伺服控制的顺利进行。
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公开(公告)号：CN113110377B
公开(公告)日：2022-03-15
申请号：CN202110331788.4
申请日：2021-03-29
Applicant: 华南理工大学 , 佛山纽欣肯智能科技有限公司
IPC: G05B23/02
Abstract: 本发明公开了一种采样机械臂闭环控制系统的小故障检测方法，该方法包括以下步骤：设计离散时间机械臂的自适应神经网络控制器；构造动态估计器逼近系统未知动态；计算故障引起的系统动态残差与控制器补偿的残差，进一步得出增强的总可测故障残差；计算加权递推的绝对故障残差累积值；设计故障检测决策方案，将实时计算得到的故障残差累积值与自适应阈值进行比较，若存在某个时刻，使得故障残差累积值大于自适应阈值，则判定该时刻机械臂发生故障；本发明的故障检测方案保证了机械臂系统发生故障后，实现对故障的快速检测，通过加权递推的绝对残差累积机制，解决了故障频繁变化以及故障诊断速度慢的问题，保障了故障检测系统的安全性和快速性。
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公开(公告)号：CN113093735A
公开(公告)日：2021-07-09
申请号：CN202110288586.6
申请日：2021-03-18
Applicant: 华南理工大学 , 国家海洋局南海调查技术中心(国家海洋局南海浮标中心)
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了一种随机扰动下输出受限欠驱动无人艇的横截函数控制方法、系统及介质，该方法针对在随机扰动下的欠驱动无人艇设计控制，设计跟踪误差的暂态性能和稳态性能指标，构造横截函数引入额外控制输入，完成控制器的设计，并保证跟踪误差最终有界。包括步骤：构建欠驱动无人艇标准的非线性随机模型形式的动力学模型；设计速度误差方程并引入附加的控制变量；采用tan型障碍李雅普诺夫函数确保跟踪误差满足预设暂态性能的约束条件；运用自适应控制技术解决控制器设计中的模型不确定问题。本发明所设计的控制方法可以解决欠驱动水面船舶运动控制的难点，并且实现了随机干扰环境下航迹的跟踪控制，提高控制系统的跟踪误差稳态性能及暂态性能。
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公开(公告)号：CN110658811B
公开(公告)日：2020-09-18
申请号：CN201910848231.0
申请日：2019-09-09
Applicant: 华南理工大学 , 佛山纽欣肯智能科技有限公司
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络的受限移动机器人协同路径跟踪控制方法，该方法步骤为：建立移动机器人的运动学与动力学模型；定义路径跟踪误差方程；建立移动机器人的性能受限tan型障碍李雅普诺夫函数；基于图论知识，建立多个移动机器人的编队方式；建立移动机器人的路径参数更新率方程；针对移动机器人的非线性建模不确定项，采用后推设计方法，设计基于神经网络的控制器；设计编队控制器。本发明不仅能够保证单个移动机器人的路径跟踪误差最终收敛到小邻域内，还能保证误差始终在给定的区间内，保证暂态性能，同时，本发明实现了多个移动机器人的协同控制，使多个移动机器人根据路径参数均匀分布在同一条路径上。
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公开(公告)号：CN110705034A
公开(公告)日：2020-01-17
申请号：CN201910848967.8
申请日：2019-09-09
Applicant: 华南理工大学 , 佛山纽欣肯智能科技有限公司
IPC: G06F30/20 , G06N3/04 , H02P6/34 , H02P21/00 , H02P21/13 , H02P23/00 , H02P23/12 , H02P25/022 , H04L12/801
Abstract: 本发明公开了一种基于事件触发的永磁同步电机位置跟踪控制方法，包括以下步骤：建立永磁同步电机的动力学模型和期望跟踪轨迹；永磁同步电机系统离散化；设计作用于控制器与执行器之间网络通道的事件触发机制；设计基于事件触发的自适应神经网络控制器；设计扰动观测器；设计补偿匹配与非匹配扰动的前馈补偿器。本发明所设计的方法不仅能够获得良好的位置跟踪性能和抗干扰能力，还将传统的永磁同步电机时间触发控制方式推广到了事件触发控制方式，有效地节省了永磁同步电机网络化控制系统的网络带宽、计算和能量等资源，使得系统在网络拥塞情况下也能正常运行。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107085427B
公开(公告)日：2019-06-18
申请号：CN201710327797.X
申请日：2017-05-11
Applicant: 华南理工大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了一种基于领导跟随结构的无人水面艇编队控制方法，该方法针对多个全驱动的无人水面艇系统，提出了基于领导者‑跟随者的编队控制方法解决任一跟随者与其领导者防止碰撞和保持连接的问题，所述方法包括以下步骤：建立无人水面艇的动态模型；设计跟随者的位置输出跟踪误差约束条件；设计跟踪误差转换函数；应用动态面控制技术设计虚拟控制器；设计扰动观测器补偿风浪流等外界未知干扰；并构造性地设计跟踪编队控制器。本发明提出的编队控制方法确保任一跟随者与其领导者始终保持一定的安全距离并处于其领导者的通讯连接范围内；采用动态面控制技术，避免使用领导者的加速度，提高了设计方案的实用性。
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公开(公告)号：CN107121928A
公开(公告)日：2017-09-01
申请号：CN201710364373.0
申请日：2017-05-22
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于误差符号鲁棒积分的无人水面艇扰动补偿控制方法，包括以下步骤：建立无人水面艇系统的动态模型，并考虑该系统具有模型不确定性且受到风浪流外界时变干扰的影响；对系统的动态模型进行等价转换；建立跟踪误差方程和辅助误差方程；基于误差符号鲁棒积分方法设计跟踪控制器。所述方法既能补偿系统的动态模型不确定性，又能补偿外界时变扰动，解决了具有模型不确定性和外界扰动的无人水面艇系统的渐近跟踪控制问题，使无人水面艇在存在模型不确定性和风浪流外界干扰情况下系统的输出仍能渐近跟踪所期望的参考轨迹。
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公开(公告)号：CN116540537A
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202310459254.9
申请日：2023-04-26
Applicant: 华南理工大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种带有平衡飞轮的无人自行车运动控制方法、系统及无人自行车，决了无人自行车在系统参数不能准确测量条件下的控制问题。该方法将无人自行车的控制解耦成车速控制、转向控制和平衡控制三个并行的任务，采用比例‑积分(PI)控制器实现车速控制，采用一阶滤波器实现转向控制，采用自适应神经网络控制器实现平衡控制。本发明提出的控制方法在系统建模不准确的条件下，有效地解决了无人自行车在不同车速、不同转向角度条件下的平衡控制问题，同时能够对系统模型中的不确定参数和函数进行辨识。
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公开(公告)号：CN115578435A
公开(公告)日：2023-01-06
申请号：CN202211226585.X
申请日：2022-10-09
Applicant: 华南理工大学 , 国家海洋局南海调查技术中心(国家海洋局南海浮标中心)
Abstract: 本发明公开了一种静态环境和动态物体的稠密重建方法、系统及介质，方法包括：对输入的图像进行实例分割；在静态图像上提取和匹配第一特征点，计算相机的初始位姿；在实例图像上提取和追踪第二特征点，计算动态物体的初始相对位姿；对相机的位姿、动态物体的相对位姿、第一特征点坐标和第二特征点坐标的约束关系进行紧耦合非线性优化；对输入图像通过深度估计获得深度图并进行预处理；对静态环境建立稠密点云图；筛选物体点云片段，将保留的点云片段变换到参考片段下进行融合，从而稠密重建动态物体。本发明通过输入双目图像，即可输出静态环境和动态物体的稠密重建点云图，全过程自动处理，具有精度高、拖影和噪声少、鲁棒性好等特点。
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公开(公告)号：CN114367980A
公开(公告)日：2022-04-19
申请号：CN202111562537.3
申请日：2021-12-20
Applicant: 华南理工大学 , 佛山纽欣肯智能科技有限公司
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明公开了一种基于确定学习的封闭机器人速度补偿跟踪控制方法、存储介质及机器人，该控制方法具体步骤包括：建立具有内部速度PI控制器的封闭机器人动力学模型和期望的关节周期轨迹；设计自适应神经网络速度补偿控制指令，并利用确定学习理论获取经验知识；基于所获经验知识设计常值神经网络速度补偿控制指令。本发明所设计方法不仅实现了神经网络控制智能算法在具有未知动态封闭机器人系统上的应用，而且基于确定学习理论设计的常值神经网络速度补偿控制指令，使得机器人能够从复杂工作任务中获取和利用经验知识，并在执行重复任务时节省在线计算资源和提升暂态跟踪性能。
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