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公开(公告)号：CN110427043B
公开(公告)日：2021-09-28
申请号：CN201910833440.8
申请日：2019-09-04
Applicant: 福州大学
IPC: G05D1/08
Abstract: 本发明涉及一种基于作业飞行机器人重心偏移的位姿控制器设计方法，包括如下步骤：步骤S1：考虑重心偏移，对四旋翼无人机搭载机械臂系统进行建模；步骤S2：通过引入二阶滑模函数，在滑模面上求解出位置控制律，使无人机平台可以按目标轨迹飞行；步骤S3：姿态解耦时考虑重心偏移系统参数，解算出无人机平台按目标轨迹飞行所需的翻滚角、俯仰角和升力；步骤S4：在姿态控制器中考虑重心偏移控制参数，在反演控制器中加入自适应，使控制律自适应重心偏移控制参数，解算出翻滚、俯仰、偏航的输入力矩；步骤S5：通过升力、翻滚力矩、俯仰力矩、偏航力矩解算出四个旋翼的转速。该方法有利于提高无人机的控制精度。
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公开(公告)号：CN112286202B
公开(公告)日：2021-07-27
申请号：CN202011251462.2
申请日：2020-11-11
Applicant: 福州大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明提出一种非均匀采样FMT*的移动机器人路径规划方法，包括如下步骤：步骤S1、地图初始化；步骤S2、建立广义Voronoi图，即GVG；步骤S3、寻找初始化路径并实现最优路径与初始路径同伦；步骤S4、安全隧道建立；步骤S5、非均匀采样；步骤S6、构造采样集合、探索集合、已探索集合；步骤S7、搜索采样集合的节点，组成集合；步骤S8、探索中点组成集合；步骤S9、计算所有点到点的代价，实现算法的渐进最优；步骤S10、判断与是否有障碍物并针对结果进行处理；步骤S11、将所需的Z从放入；步骤S12、若Z是是目标点则返回路径解，若否则返回步骤S7继续；步骤S13、机器人对可行路径解进行处理；本发明算法收敛速度快于FMT*，能快速得到最优解，在单查询规划中具有优势。
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公开(公告)号：CN111723445A
公开(公告)日：2020-09-29
申请号：CN202010570810.6
申请日：2020-06-20
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于MMPSO算法的作业型飞行机器人逆解求取方法，首先，采用分离式的方法，对作业型飞行机器人的机械臂进行独立运动学建模，得到其正运动学齐次变换矩阵，设定目标点位置，确定适应度函数；然后，计算初始种群的个体适应度值，获得个体最优值和全局最优值；接着，设置适应度阈值划分种群，引入突变机制对某一粒子进行突变，对最差粒子进行取舍；使用随迭代次数而动态变化的惯性权重及学习因子，更新粒子群的位置和速度，计算更新后粒子的适应度函数；最后，根据适应度判断是否满足终止条件。本发明能够保持迭代中粒子的多样性，防止早熟和局部最优，维持了算法在寻优中在探索性和开发性寻优能力之间良好的平衡，提高了收敛速度。
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公开(公告)号：CN110427043A
公开(公告)日：2019-11-08
申请号：CN201910833440.8
申请日：2019-09-04
Applicant: 福州大学
IPC: G05D1/08
Abstract: 本发明涉及一种基于作业飞行机器人重心偏移的位姿控制器设计方法，包括如下步骤：步骤S1：考虑重心偏移，对四旋翼无人机搭载机械臂系统进行建模；步骤S2：通过引入二阶滑模函数，在滑模面上求解出位置控制律，使无人机平台可以按目标轨迹飞行；步骤S3：姿态解耦时考虑重心偏移系统参数，解算出无人机平台按目标轨迹飞行所需的翻滚角、俯仰角和升力；步骤S4：在姿态控制器中考虑重心偏移控制参数，在反演控制器中加入自适应，使控制律自适应重心偏移控制参数，解算出翻滚、俯仰、偏航的输入力矩；步骤S5：通过升力、翻滚力矩、俯仰力矩、偏航力矩解算出四个旋翼的转速。该方法有利于提高无人机的控制精度。
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公开(公告)号：CN112356031B
公开(公告)日：2022-04-01
申请号：CN202011220903.2
申请日：2020-11-11
Applicant: 福州大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明提出一种基于Kernel采样策略在不确定性环境下的在线规划方法，用于对机器人执行任务时的规划，在该不确定性环境中，表示为POMDP模型的不确定性是制约机器人可靠运行的主因；所述POMDP模型中，机器人可观测自身的部分状态，机器人通过不断的与环境进行交互来获得回报最大的策略；在所述在线规划方法中，处理可观测部分时，把机器人的状态表示为一个信念，记为belief，其属于一个状态的集合，以POMDP算法通过构建信念树的方式执行前向搜索，以此来获得当前信念下的最优策略；所述信念树的每一个节点代表一个信念，父节点与子节点通过行为‑观测分支连接；所述POMDP算法是在线POMDP规划算法Kernel‑DESPOT；本发明算法性能优于DESPOT和POMCP，在收敛速度以及质量上具有优势。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111185907B
公开(公告)日：2021-07-13
申请号：CN202010034948.4
申请日：2020-01-13
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种作业型飞行机器人抓取后的位姿稳定控制方法，首先，利用牛顿‑欧拉方程法对四旋翼无人机搭载机械臂系统建模；然后，在位置控制器中考虑重心偏移系统参数，在滑模控制中补偿重心偏移系统参数，使四旋翼无人机平台按目标轨迹飞行；接着，解算出四旋翼无人机平台按期望轨迹飞行所需的期望翻滚角、期望俯仰角和升力；在姿态控制器中考虑重心偏移控制参数和惯性张量不为常数，在姿态控制器中加入自适应去估计重心偏移控制参数和惯性张量，并加入CMAC神经网络在线逼近惯性张量的真实值，解算出所需的输入力矩，进而联立解算出四个旋翼的的转速。本发明能解决姿态控制律中时变参数未知以及姿态控制稳定不足和重心偏移对位置稳定不足问题。
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公开(公告)号：CN112356031A
公开(公告)日：2021-02-12
申请号：CN202011220903.2
申请日：2020-11-11
Applicant: 福州大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明提出一种基于Kernel采样策略在不确定性环境下的在线规划方法，用于对机器人执行任务时的规划，在该不确定性环境中，表示为POMDP模型的不确定性是制约机器人可靠运行的主因；所述POMDP模型中，机器人可观测自身的部分状态，机器人通过不断的与环境进行交互来获得回报最大的策略；在所述在线规划方法中，处理可观测部分时，把机器人的状态表示为一个信念，记为belief，其属于一个状态的集合，以POMDP算法通过构建信念树的方式执行前向搜索，以此来获得当前信念下的最优策略；所述信念树的每一个节点代表一个信念，父节点与子节点通过行为‑观测分支连接；所述POMDP算法是在线POMDP规划算法Kernel‑DESPOT；本发明算法性能优于DESPOT和POMCP，在收敛速度以及质量上具有优势。
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公开(公告)号：CN111723445B
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202010570810.6
申请日：2020-06-20
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于MMPSO算法的作业型飞行机器人逆解求取方法，首先，采用分离式的方法，对作业型飞行机器人的机械臂进行独立运动学建模，得到其正运动学齐次变换矩阵，设定目标点位置，确定适应度函数；然后，计算初始种群的个体适应度值，获得个体最优值和全局最优值；接着，设置适应度阈值划分种群，引入突变机制对某一粒子进行突变，对最差粒子进行取舍；使用随迭代次数而动态变化的惯性权重及学习因子，更新粒子群的位置和速度，计算更新后粒子的适应度函数；最后，根据适应度判断是否满足终止条件。本发明能够保持迭代中粒子的多样性，防止早熟和局部最优，维持了算法在寻优中在探索性和开发性寻优能力之间良好的平衡，提高了收敛速度。
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公开(公告)号：CN112286202A
公开(公告)日：2021-01-29
申请号：CN202011251462.2
申请日：2020-11-11
Applicant: 福州大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明提出一种非均匀采样FMT*的移动机器人路径规划方法，包括如下步骤：步骤S1、地图初始化；步骤S2、建立广义Voronoi图，即GVG；步骤S3、寻找初始化路径并实现最优路径与初始路径同伦；步骤S4、安全隧道建立；步骤S5、非均匀采样；步骤S6、构造采样集合 、探索集合 、已探索集合 ；步骤S7、搜索采样集合 的节点，组成集合 ；步骤S8、探索 中点组成集合 ；步骤S9、计算所有点 到点 的代价，实现算法的渐进最优；步骤S10、判断 与 是否有障碍物并针对结果进行处理；步骤S11、将所需的Z从放入 ；步骤S12、若Z是是目标点则返回路径解，若否则返回步骤S7继续；步骤S13、机器人对可行路径解进行处理；本发明算法收敛速度快于FMT*，能快速得到最优解，在单查询规划中具有优势。
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公开(公告)号：CN111185907A
公开(公告)日：2020-05-22
申请号：CN202010034948.4
申请日：2020-01-13
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种作业型飞行机器人抓取后的位姿稳定控制方法，首先，利用牛顿-欧拉方程法对四旋翼无人机搭载机械臂系统建模；然后，在位置控制器中考虑重心偏移系统参数，在滑模控制中补偿重心偏移系统参数，使四旋翼无人机平台按目标轨迹飞行；接着，解算出四旋翼无人机平台按期望轨迹飞行所需的期望翻滚角、期望俯仰角和升力；在姿态控制器中考虑重心偏移控制参数和惯性张量不为常数，在姿态控制器中加入自适应去估计重心偏移控制参数和惯性张量，并加入CMAC神经网络在线逼近惯性张量的真实值，解算出所需的输入力矩，进而联立解算出四个旋翼的的转速。本发明能解决姿态控制律中时变参数未知以及姿态控制稳定不足和重心偏移对位置稳定不足问题。
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