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公开(公告)号：CN117970941B
公开(公告)日：2024-11-05
申请号：CN202410134868.4
申请日：2024-01-31
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种抗饱和的安全编队控制方法，它属于先进控制技术领域。本发明解决了现有控制方法的安全性能差的问题。本发明方法的主要技术方案为：步骤一、建立无人机系统中个体的仿射变换编队模型；步骤二、基于步骤一中的仿射变换编队模型来建立有限时间扰动观测器，利用有限时间扰动观测器对系统中的集总扰动进行估计；步骤三、设计抗饱和辅助系统；步骤四、基于步骤二和步骤三的结果，设计标称抗饱和编队控制器；步骤五、基于标称抗饱和编队控制器设计安全控制器，完成避障和机间避碰。本发明方法可以应用于无人机系统的编队控制。
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公开(公告)号：CN117666617B
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202311711939.4
申请日：2023-12-13
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种基于神经网络的无人机集群避障队形控制方法，它属于无人机集群控制技术领域。本发明解决了现有方法的计算复杂度高且需要全图信息的问题。本发明方案为：步骤一、对全图信息进行网格化处理，并将无人机集群中的无人机作为顶点构造无向图；步骤二、基于采样的规划方法为无人机集群生成避障轨迹集合；步骤三、构建避障轨迹生成网络，为每个无人机预测避障轨迹以及避障轨迹对应的碰撞代价；步骤四、根据碰撞代价对预测的避障轨迹进行选择，利用选择出的避障轨迹与生成的避障轨迹集合进行模仿学习，获得学习好的避障轨迹生成网络；步骤五、采用学习好的避障轨迹生成网络为无人机集群中的各个无人机生成避障轨迹。本发明可以应用于无人机集群控制。
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公开(公告)号：CN117666617A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202311711939.4
申请日：2023-12-13
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种基于神经网络的无人机集群避障队形控制方法，它属于无人机集群控制技术领域。本发明解决了现有方法的计算复杂度高且需要全图信息的问题。本发明方案为：步骤一、对全图信息进行网格化处理，并将无人机集群中的无人机作为顶点构造无向图；步骤二、基于采样的规划方法为无人机集群生成避障轨迹集合；步骤三、构建避障轨迹生成网络，为每个无人机预测避障轨迹以及避障轨迹对应的碰撞代价；步骤四、根据碰撞代价对预测的避障轨迹进行选择，利用选择出的避障轨迹与生成的避障轨迹集合进行模仿学习，获得学习好的避障轨迹生成网络；步骤五、采用学习好的避障轨迹生成网络为无人机集群中的各个无人机生成避障轨迹。本发明可以应用于无人机集群控制。
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公开(公告)号：CN117970941A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410134868.4
申请日：2024-01-31
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种抗饱和的安全编队控制方法，它属于先进控制技术领域。本发明解决了现有控制方法的安全性能差的问题。本发明方法的主要技术方案为：步骤一、建立无人机系统中个体的仿射变换编队模型；步骤二、基于步骤一中的仿射变换编队模型来建立有限时间扰动观测器，利用有限时间扰动观测器对系统中的集总扰动进行估计；步骤三、设计抗饱和辅助系统；步骤四、基于步骤二和步骤三的结果，设计标称抗饱和编队控制器；步骤五、基于标称抗饱和编队控制器设计安全控制器，完成避障和机间避碰。本发明方法可以应用于无人机系统的编队控制。
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