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公开(公告)号：CN114815866B
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202210387701.X
申请日：2022-04-14
Applicant: 哈尔滨工业大学人工智能研究院有限公司
IPC: G05D1/495 , G05D1/46 , G05D101/10 , G05D109/20
Abstract: 本发明公开了无人机自动控制技术领域的一种具有稳定性保证的暂失目标无人机切换控制方法，利用切换系统对目标暂失现象建模，基于状态反馈这一低算力的控制器设计思路，根据实际跟踪误差实时调整控制器增益以保证所建立的切换跟踪系统的稳定性，其增益调整计算过程在无人机机载计算单元中进行；其中，无人机采用位置环‑姿态环的双环控制框架，建立的切换系统根据目标是否可测分为不可测子系统和可测子系统，能够实现目标暂失情况下的无人机目标跟踪控制，在跟踪过程中自动调整控制器增益从而保证跟踪系统的稳定性，提高暂失目标情况下的跟踪性能。
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公开(公告)号：CN119902469A
公开(公告)日：2025-04-29
申请号：CN202510062922.3
申请日：2025-01-15
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G05B19/042
Abstract: 本发明提供了一种兼具抗异步能力及干扰抑制性能的广义切换控制方法及系统，属于广义切换系统控制技术领域。为了解决现有广义切换控制方法中未充分考虑模态异步特性与外部干扰影响的问题。本发明针对模态异步和外部干扰问题，基于广义切换系统框架和多李雅普诺夫函数方法，设计具有稳定性和H∞性能保证的状态反馈切换控制器。相较于传统非模态异步方法和传统不考虑异步的方法，本发明所提出的模态异步方法具有更好的实用性和应用潜力，在仿真中表现出更好的收敛性能；且考虑了含干扰的实际情况，所设计的控制器不但保证了稳定性，也保证了H∞性能，给出了闭环系统的L2增益表述形式；扩展了现有广义切换系统理论体系，具有较高的工程应用价值。
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公开(公告)号：CN119717490A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411898676.7
申请日：2024-12-23
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G05B11/42
Abstract: 本发明公开了一种基于ROS的多智能无人车PID编队控制方法、系统及应用，涉及多智能无人车编队控制技术领域。本发明的技术要点包括：获取两种类型的多个无人车的实时运动速度、期望运动速度、实时位置以及期望位置；计算速度偏差和位置偏差；基于两种控制律分别计算获取两种类型的多个无人车的转动力矩；基于转动力矩控制两种类型的多个无人车按照期望运动速度到达期望位置。并基于ROS平台搭建多智能无人车Gazebo仿真场景，针对两种类型机器小车利用上述方法实现复杂编队及物体跟踪任务。本发明具有较高的工程应用价值。
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公开(公告)号：CN114815866A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210387701.X
申请日：2022-04-14
Applicant: 哈尔滨工业大学人工智能研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了无人机自动控制技术领域的一种具有稳定性保证的暂失目标无人机切换控制方法，利用切换系统对目标暂失现象建模，基于状态反馈这一低算力的控制器设计思路，根据实际跟踪误差实时调整控制器增益以保证所建立的切换跟踪系统的稳定性，其增益调整计算过程在无人机机载计算单元中进行；其中，无人机采用位置环‑姿态环的双环控制框架，建立的切换系统根据目标是否可测分为不可测子系统和可测子系统，能够实现目标暂失情况下的无人机目标跟踪控制，在跟踪过程中自动调整控制器增益从而保证跟踪系统的稳定性，提高暂失目标情况下的跟踪性能。
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公开(公告)号：CN114859899B
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202210403450.X
申请日：2022-04-18
Applicant: 哈尔滨工业大学人工智能研究院有限公司
IPC: G06N3/092 , G06N3/0464 , B25J9/16
Abstract: 本发明公开了移动机器人导航避障的演员‑评论家稳定性强化学习方法，属于移动机器人自主导航及规避障碍物技术领域，包括以下步骤：步骤一：网络模型构造；步骤二：网络模型参数初始化；步骤三：训练价值评估网络与李雅普诺夫函数网络；步骤四：训练最小李雅普诺夫值网络；步骤五：训练导航避障策略网络；步骤六：判断导航避障策略是否收敛至稳定策略，若否，则重复步骤三、步骤四和步骤五，直到导航避障策略收敛至稳定策略，若是，得到稳定导航避障策略，通过输入移动机器人当前状态，输出移动机器人运动速度；本发明提高策略训练收敛速度以及在导航避障过程中的安全性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116543039A
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202310392860.3
申请日：2023-04-13
Applicant: 哈尔滨工业大学人工智能研究院有限公司
Abstract: 基于深度学习的机械臂目标检测感知定位方法、设备、存储介质和产品，属于目标感知技术领域，解决不能为机械臂抓取控制策略提供物体的尺寸信息问题。本发明方法包括：使用基于YOLOv5的目标检测算法的主干检测网络，设计全新的神经网络检测回归模块，使关键点模型神经网络的收敛对象为目标物体的最小外接多边形，即为目标物体对应图像中的若干个关键点；加入WingLoss回归损失函数来进行图像关键点回归，使得网络可以收敛得到若干个关键点的图像坐标；通过关键点模型神经网络中对深度相机的RGB图像进行检测，得到目标物体在RGB图像中的若干个关键点位置；得到物体的若干个点的三维坐标位置后，得到物体尺寸信息。本发明适用于机械臂目标抓取的视觉感知系统。
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公开(公告)号：CN116198622A
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202310319784.3
申请日：2023-03-29
Applicant: 哈尔滨工业大学人工智能研究院有限公司
Abstract: 本发明提出了一种基于双轮驱动原理的质心偏移型球形机器人，属于球形机器人领域。解决球形机器人内部驱动单元与球壳内壁出现打滑导致的机器人姿态无法受控和运动控制精度丢失的问题。它包括球形外壳、滑轮、车轮组件、电池、电路板、下层板组件、偏心组件、上层板和姿态传感器，下层板组件设置在上层板正下方，每个滑轮的轮缘均与球形外壳内壁相接触，两个车轮组件左右对称的布置在上层板的下端面上，偏心组件设置在上层板的下端面靠后一侧用于改变机器人重心，车轮组件用于驱动机器人动作；车轮组件包括车轮和电机，电机的输出端与车轮相连，车轮的外轮缘最低点与球形外壳内壁相接触。它主要用于恶劣环境的探测。
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公开(公告)号：CN115981362A
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202211333692.2
申请日：2022-10-28
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明公开了一种基于隐马尔可夫链的固定翼无人机容错优化控制方法，涉及无人机控制技术领域。本发明的技术要点包括：选择多个无人机系统初始状态，基于分段齐次发射概率隐马尔可夫跳变模型为每个系统初始状态求取最优解，获取满足闭环系统稳定性、递推可行性和系统约束的反馈控制增益和可行区域，从而获取系统状态、可行区域、反馈控制增益的对应关系；对于无人机系统的实际状态，在每一时刻判断当前系统状态所处的可行区域；根据对应关系，获取对应的反馈控制增益，以使每个时刻控制器根据对应的反馈控制增益控制无人机飞行。本发明有效解决了观测模态与系统实际模态不匹配且发射概率为时变的问题，提高了故障无人机在飞行过程中的安全可靠性。
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公开(公告)号：CN114571926A
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202210213747.X
申请日：2022-03-04
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: B60C99/00
Abstract: 一种被动轮式空地两用机器人的轻量化抗冲击轮结构设计方法，涉及空地两用机器人技术领域。本发明为了解决现有的空地两用机器人的轮式结构无法同时满足轻量化与抗冲击的需求，以及现有的轮结构设计不适合空地两用机器人的批量化生产，造成生产效率低的问题。技术要点：轮辐结构采用平面蜂窝构型，蜂窝层数与轮径直接相关，在确定轮内径和外径后，根据外径与内径的差值分配蜂窝层数，确定蜂窝层数及每层蜂窝的层宽并生成轮辐结构；在轮结构材料属性已知且轮径尺寸确定的情况下得到构型参数变化的下确界；根据轮辐结构以及构型参数的最小值，通过计算生成同类数据组成轮型参数的数据组。利用本方法实现在遵循轻量化设计准则的同时保证轮型结构强度。
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公开(公告)号：CN120029064A
公开(公告)日：2025-05-23
申请号：CN202510171841.7
申请日：2025-02-17
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 一种在线数据驱动的变模态系统滚动优化控制方法及系统，本发明涉及变模态系统的控制技术领域。本发明为了解决现有的数据驱动变模态系统控制算法，均预设在离线阶段能够收集到各模态的充足数据，忽视了实际变模态系统在线运行时可能产生的未知新模态，且缺乏约束的考虑。技术要点：本发明能够实时捕获系统的动态变化，并据此相应地更新优化控制律，提出在线混合采样激励策略，构造可利用快速采样数据在线设计慢励磁控制器的半定规划问题，本发明通过引入混合采样激励策略，有效缩短新模态产生后的开环激励时间。本发明考虑了实际变模态系统在线运行时可能产生的未知新模态和对应的约束，本发明控制方法能够有效保证优化控制的持续可解性和闭环系统的渐近稳定性，通过在线激励未知切换模态以实时更新优化控制律，实现了更具有广泛适用性的变模态滚动优化控制方法。
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