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公开(公告)号：CN118331297B
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202410343637.4
申请日：2024-03-25
Applicant: 海南大学
Abstract: 本发明涉及一种基于隧道预设性能的无人机集群路径规划控制方法。所述方法包括：针对所述跟随者，定义路径误差，采用隧道预设性能策略对所述路径误差进行变换处理，构造出基于隧道预设性能的运动学控制律；确定所述虚拟领导者的路径参数变量，构造出路径更新律；针对所述跟随者，采用分布式学习策略构建基于DNP的自适应控制律；将所述运动学控制律、所述路径更新律、所述基于DNP的自适应控制律作为控制信号；根据分布式路径控制器，进行无人机集群路径跟踪控制。通过引入隧道预设性能策略构建出运动学控制律，采用分布式学习策略构建基于DNP的自适应控制律，使得分布式路径控制器在分布式学习策略下，泛化能力得到增强。
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公开(公告)号：CN118963337A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202410922682.5
申请日：2024-07-10
Applicant: 海南大学
Abstract: 本发明公开一种轮式移动机器人隧道输出反馈跟踪控制的方法，建立轮式移动机器人运动学与动力学模型；基于量化输入，构建非线性扩展状态观测器；定义跟踪误差，基于误差转换技术，构建运动学隧道制导律，确保轮式移动机器人的轨迹跟踪误差在预设的行为边界演化；基于运动学隧道制导律和非线性扩展状态观测器，构建轮式移动机器人的动力学量化控制律，实现全向轮移动机器人轨迹跟踪控制。本发明利用构造的非线性扩展状态观测器，以及设计的隧道制导律和控制律，能够使轮式移动机器人可以精确地恢复不可测的速度和外界扰动。
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公开(公告)号：CN118897546A
公开(公告)日：2024-11-05
申请号：CN202410935125.7
申请日：2024-07-12
Applicant: 海南大学
IPC: G05D1/43 , G05D1/65 , G05D1/644 , G05D1/692 , G05D109/10
Abstract: 本发明公开一种多轮式移动机器人编队控制方法，设具有一个虚拟领导者机器人作为根节点并包含若干跟随者机器人作为节点的生成树，建立轮式移动机器人的模型；基于动态事件触发机制，构建动态事件触发扩展状态观测器，所述动态事件触发扩展状态观测器用于对每个模型的内部参数不确定和外部干扰进行估计；为确保虚拟领导者机器人引导下若干个跟随者机器人进行协同控制，设计预定时间隧道预设性能函数；设计了基于预定时间隧道预设性能函数的制导律；基于预定时间隧道预设性能函数的制导律和动态事件触发扩展状态观测器获得若干个轮式移动机器人的控制律。本发明不仅能够保证跟踪误差在预定义的时间内收敛，而且能够提高暂态阶段的性能。
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公开(公告)号：CN118331297A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410343637.4
申请日：2024-03-25
Applicant: 海南大学
Abstract: 本发明涉及一种基于隧道预设性能的无人机集群路径规划控制方法。所述方法包括：针对所述跟随者，定义路径误差，采用隧道预设性能策略对所述路径误差进行变换处理，构造出基于隧道预设性能的运动学控制律；确定所述虚拟领导者的路径参数变量，构造出路径更新律；针对所述跟随者，采用分布式学习策略构建基于DNP的自适应控制律；将所述运动学控制律、所述路径更新律、所述基于DNP的自适应控制律作为控制信号；根据分布式路径控制器，进行无人机集群路径跟踪控制。通过引入隧道预设性能策略构建出运动学控制律，采用分布式学习策略构建基于DNP的自适应控制律，使得分布式路径控制器在分布式学习策略下，泛化能力得到增强。
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