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公开(公告)号：CN116204757A
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202310063886.3
申请日：2023-01-15
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明提出了一种模型不确定多传感器系统状态估计方法，属于滤波和多传感器数据融合领域，所述方法包括：通过高斯过程的方法从提前采集的训练数据中得到具有模型不确定性的多传感器系统的非参数模型；在每个通信信道中引入可控事件触发调度机制，以减少过多的量测传输，延长传感器的使用寿命；根据通过高斯过程得到的非参数系统模型以及经过事件触发机制传输到每个局部估计器的量测值，使用改进后的UKF算法得到局部估计值，采用序贯协方差插入融合策略融合各局部估计值实现多传感器系统的状态估计。本发明适用于非线性多传感系统的状态估计问题，具有良好的估计精度，同时减少不必要的数据传输，可以解决系统模型不确定下的状态估计问题。
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公开(公告)号：CN116184835A
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202310255724.X
申请日：2023-03-16
Applicant: 燕山大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明提供了考虑输入时延与速度时变的无人驾驶车辆跟踪控制方法，涉及无人驾驶车辆跟踪控制领域，本发明在运动学模型上利用前瞻距离，引入了前瞻误差和曲率，在此基础上考虑速度时变，建立了线性参数变化的车辆横向动力学模型。为了对输入时延问题进行建模，在横向动力学模型的基础上对模型进行扩维，系统状态增加时延周期数的控制输入量，对输入时延的影响进行补偿；设计基于鲁棒模型预测控制的路径跟踪控制器，该控制器由李亚普诺夫渐近稳定性原理和求解一个基于线性矩阵不等式的优化问题得到，能够满足在有输入时延和速度时变的情况下保证车辆稳定性和提升跟踪精度。
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公开(公告)号：CN118625802A
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202410609425.6
申请日：2024-05-16
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明公开了一种轮式机器人编队跟踪与避碰控制方法，属于机器人控制领域，包括构建编队跟踪误差模型，设定安全约束集合，对于编队跟踪和队形变换确定执行任务，对于任意轮式机器人均构建一个终端集和终端控制器，获取其邻居上一时刻接优化问题获得的最优输入序列，结合终端控制器得到的终端控制输入，构建当前时刻的其邻居的假设预测输入，通过虚拟轮式机器人运动学模型得到其邻居的假设预测位置，对于任意轮式机器人设计避碰约束和相容性约束，基于设计的终端集合和终端控制器的模型预测控制策略,本发明保证了多车系统在多约束条件下的递归可行性闭环稳定性。
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公开(公告)号：CN115454071B
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202211124793.9
申请日：2022-09-15
Applicant: 燕山大学
IPC: G05D1/43 , G05D1/633 , G05D1/644 , G05D109/10
Abstract: 本发明公开了一种用于跟踪移动目标的路径规划方法，属于轮式机器人路径规划领域，包括实时观测目标位置的变化情况，根据移动目标变化的位置，选定临时目标，更新局部路径，当到达当前选定的临时目标之前，根据目标移动的情况，选定下一时刻的临时目标，到达临时目标后继续前进，在追上移动目标之前，不断选定临时目标，直到追上目标为止；同时在规划的时候，能够不断调整局部采样步长使其更加适合局部规划。本发明能够使全局路径更短，同时大大减少了整个过程的规划次数，减少了计算量。
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公开(公告)号：CN115454071A
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202211124793.9
申请日：2022-09-15
Applicant: 燕山大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了一种用于跟踪移动目标的路径规划方法，属于轮式机器人路径规划领域，包括实时观测目标位置的变化情况，根据移动目标变化的位置，选定临时目标，更新局部路径，当到达当前选定的临时目标之前，根据目标移动的情况，选定下一时刻的临时目标，到达临时目标后继续前进，在追上移动目标之前，不断选定临时目标，直到追上目标为止；同时在规划的时候，能够不断调整局部采样步长使其更加适合局部规划。本发明能够使全局路径更短，同时大大减少了整个过程的规划次数，减少了计算量。
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