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公开(公告)号：CN108897339A
公开(公告)日：2018-11-27
申请号：CN201810819129.3
申请日：2018-07-24
Applicant: 西北工业大学
CPC classification number: G05D1/104 , G05B13/042
Abstract: 本发明涉及一种基于速度规划的受约束多智能体编队方法，在考虑编队的同时还考虑智能体间存在约束。通常对于一般的多智能体系统，采用分布式控制，在多智能飞行器间构建通讯拓扑，采用一致性控制进行编队控制和整体机动有一定的优势。但是，本系统的容错率低，多智能飞行器存在约束，单一智能飞行器的错误指令就可能导致整个系统的崩溃或损坏，所以特提出本发明所述的编队控制方法，以保证可靠性。
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公开(公告)号：CN112966333A
公开(公告)日：2021-06-15
申请号：CN202110235471.0
申请日：2021-03-03
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06F30/15 , G06F30/27 , G06N3/08 , B64G4/00 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种绳系飞网捕获非合作目标的碰撞中心估计方法，首先建立空间绳系飞网机器人系统动力学模型，接下来设计可机动单元系绳拉力观测器，然后计算碰撞时刻可机动单元拉力突变峰值，最后采用基于BP神经网络的算法估计碰撞中心点位置。本发明不依靠非合作目标相对速度、质量等信息，可以快速直接通过输入可机动单元系绳拉力精确估计碰撞中心点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112650269A
公开(公告)日：2021-04-13
申请号：CN202110000112.7
申请日：2021-01-02
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明涉及一种多无人机协同运输系统的载荷跟踪控制方法，系统由n架无人机和n根系绳与一个载荷组成，n架无人机通过各自系绳连接载荷，在一定的阵型下完成载荷的协同运输。步骤包括：载荷位置跟踪控制器设计，绳上最优拉力分配和包含系绳拉力控制的无人机位姿态控制设计。有益效应：解决了多无人机协同运输中载荷的精确位置跟踪控制问题。本发明能够求解出一组最优的拉力分配结果，使得均衡无人机的输出，使得运输效率增加。
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公开(公告)号：CN112650269B
公开(公告)日：2022-07-26
申请号：CN202110000112.7
申请日：2021-01-02
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明涉及一种多无人机协同运输系统的载荷跟踪控制方法，系统由n架无人机和n根系绳与一个载荷组成，n架无人机通过各自系绳连接载荷，在一定的阵型下完成载荷的协同运输。步骤包括：载荷位置跟踪控制器设计，绳上最优拉力分配和包含系绳拉力控制的无人机位姿态控制设计。有益效应：解决了多无人机协同运输中载荷的精确位置跟踪控制问题。本发明能够求解出一组最优的拉力分配结果，使得均衡无人机的输出，使得运输效率增加。
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公开(公告)号：CN108897339B
公开(公告)日：2020-10-27
申请号：CN201810819129.3
申请日：2018-07-24
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明涉及一种基于速度规划的受约束多智能体编队方法，在考虑编队的同时还考虑智能体间存在约束。通常对于一般的多智能体系统，采用分布式控制，在多智能飞行器间构建通讯拓扑，采用一致性控制进行编队控制和整体机动有一定的优势。但是，本系统的容错率低，多智能飞行器存在约束，单一智能飞行器的错误指令就可能导致整个系统的崩溃或损坏，所以特提出本发明所述的编队控制方法，以保证可靠性。
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公开(公告)号：CN112966333B
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN202110235471.0
申请日：2021-03-03
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06F30/15 , G06F30/27 , G06N3/08 , B64G4/00 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种绳系飞网捕获非合作目标的碰撞中心估计方法，首先建立空间绳系飞网机器人系统动力学模型，接下来设计可机动单元系绳拉力观测器，然后计算碰撞时刻可机动单元拉力突变峰值，最后采用基于BP神经网络的算法估计碰撞中心点位置。本发明不依靠非合作目标相对速度、质量等信息，可以快速直接通过输入可机动单元系绳拉力精确估计碰撞中心点。
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公开(公告)号：CN110222136A
公开(公告)日：2019-09-10
申请号：CN201910498543.3
申请日：2019-06-10
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明涉及一种基于四叉树的地图构建方法及导航方法，基于四叉树结构，提出一种高效四叉树地图，且给出了基于此地图的启发式导航方法。地图构建时，确定四叉树节点需要保存信息，为构建可导航四叉树地图做准备。将点云数据逐一插入到四叉树中，同时构建并维护树节点之间的连接关系，完成可导航四叉树地图构建。给出了一种关于本可导航四叉树地图的启发式算法用于搜索导航。有益效果：大大节省内存空间，能够很好的适应大场景，如图4所示，四叉树地图可以将相同性质的区块单元进行压缩。其基于四叉树构建，有高效管理二维空间的能力，且建树的时候能维护节点间连接关系，实现可导航四叉树地图构建。
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