公开(公告)号：CN117991630A

公开(公告)日：2024-05-07

申请号：CN202311771790.9

申请日：2023-12-21

Applicant: 海南大学

Inventor： 黄梦醒 ,  张俊锋 ,  毋媛媛 ,  王诗浓

IPC: G05B13/04

Abstract: 本发明提供一种无人驾驶系统领导‑跟随编队的故障诊断方法，建立传感器故障、执行器故障以及外部干扰多重混杂不确定下无人驾驶系统的多智能体系统状态空间模型和领导者智能体的状态空间模型；构建传感器故障、执行器故障以及外部干扰多重混杂不确定下无人驾驶系统的领导‑跟随编队协议、每个跟随者的滤波器、增广系统；引入领导‑跟随编队性能指标、L1性能指标；设计传感器故障、执行器故障以及外部干扰多重混杂不确定下无人驾驶系统成功编队的条件；传感器故障、执行器故障以及外部干扰多重混杂不确定下无人驾驶系统成功编队验证过程。本发明能够确保无人驾驶系统安全稳定运行。

公开(公告)号：CN117991630B

公开(公告)日：2024-09-06

申请号：CN202311771790.9

申请日：2023-12-21

Applicant: 海南大学

Inventor： 黄梦醒 ,  张俊锋 ,  毋媛媛 ,  王诗浓

IPC: G05B13/04

Abstract: 本发明提供一种无人驾驶系统领导‑跟随编队的故障诊断方法，建立传感器故障、执行器故障以及外部干扰多重混杂不确定下无人驾驶系统的多智能体系统状态空间模型和领导者智能体的状态空间模型；构建传感器故障、执行器故障以及外部干扰多重混杂不确定下无人驾驶系统的领导‑跟随编队协议、每个跟随者的滤波器、增广系统；引入领导‑跟随编队性能指标、L1性能指标；设计传感器故障、执行器故障以及外部干扰多重混杂不确定下无人驾驶系统成功编队的条件；传感器故障、执行器故障以及外部干扰多重混杂不确定下无人驾驶系统成功编队验证过程。本发明能够确保无人驾驶系统安全稳定运行。

公开(公告)号：CN117032207A

公开(公告)日：2023-11-10

申请号：CN202310863333.6

申请日：2023-07-14

Applicant: 海南大学

Inventor： 毋媛媛 ,  王诗浓 ,  张俊锋 ,  唐浩

IPC: G05D1/02

Abstract: 本发明公开了一种无人物流交通运输系统的领导跟随协同滤波方法，基于正多智能体系统，故障检测滤波器和领导跟随一致性控制方法，针对大型物流运输车在行驶过程中可能发生的故障，依次进行无人物流交通运输系统的状态空间模型、跟随车的故障检测滤波器模型、跟随车的控制协议、领导车的滤波器模型、无人运输车系统的故障检测模型，并基于上述模型，对无人交通运输车故障检测模型进行调整，使其更为平稳得运行，本发明可以提高大型无人物流运输车协同系统的可靠性，保证无人运输车的安全性。

公开(公告)号：CN116088570A

公开(公告)日：2023-05-09

申请号：CN202310016381.1

申请日：2023-01-06

Applicant: 海南大学

Inventor： 黄梦醒 ,  王诗浓 ,  张俊锋 ,  虞崇祥

IPC: G05D1/10

Abstract: 本发明属于无人机技术领域，公开了一种具有非负受限的无人机编队故障检测协议设计方法，包括：步骤1、建立无人机编队飞行系统的状态空间模型；步骤2、建立故障检测滤波器模型；步骤3、构造无人机编队飞行的故障检测模型；步骤4、引入阈值报警故障检测机制：步骤5、设计无人机飞行编队的故障检测滤波器：步骤6、设计步骤3中的系统满足正性和混合性能稳定的条件。本发明方法能够及时地检测出无人机发生地故障并发出警报，以避免无人机发生故障时编队飞行异常。该方法利用正多智能体系统对无人机编队系统建模，避免了建模过程中的冗余，更加符合实际系统。通过线性规划结合Lyapunov函数方法设计故障检测滤波器，提高了系统计算效率。