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公开(公告)号：CN114967703B
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202210680201.5
申请日：2022-06-15
Applicant: 华中科技大学
IPC: G05D1/43 , G05D1/633 , G05D1/644 , G05D1/648 , G05D109/10
Abstract: 本发明公开了一种基于时间代价的机器人覆盖控制方法，其包括随着每个机器人i的位置变化，按照时间最短原则对任务区域Q进行划分，更新每个机器人i对应的子区域Vi；计算每个子区域Vi的风险质心#imgabs0#为每个机器人i设计对应的滑模面；控制每个机器人i先到达对应的滑模面后再跟踪上对应子区域的风险质心#imgabs1#当子区域发生事故时，控制位于事故子区域的机器人从风险质心以最大速度驶向事故点。通过上述方式控制机器人网络进行区域覆盖，将机器人驱动至时间最优覆盖位置，当机器人分配的子区域中发生事故时，机器人将以最大的速度驶向事故现场，从而实现了机器人网络以最小时间代价执行区域覆盖任务。
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公开(公告)号：CN118443002A
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202410397615.6
申请日：2024-04-02
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种融合柱状物特征的激光惯性位姿估计方法和系统，其中方法包括：从激光雷达采集的点云中提取边缘和平面特征点，构建激光点云几何残差，求取初始激光里程计位姿；从激光雷达采集的点云中提取柱状物特征点云，滤除异常点云，将最终的柱状物特征点云投影至二维平面，进行圆拟合，将圆心作为柱状特征二维几何中心，构建柱状特征二维几何中心残差，对初始激光里程计位姿进行优化，得到激光里程计位姿；将当前关键帧与上一关键帧的激光里程计位姿之间的相对位姿变换作为激光里程计约束，将激光里程计约束、IMU预积分约束、回环约束作为约束项，对因子图进行优化，得到最优位姿。本发明结合场景中的物体信息，提高定位精度和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN113452025A
公开(公告)日：2021-09-28
申请号：CN202110682815.2
申请日：2021-06-18
Applicant: 华中科技大学 , 国网湖北省电力有限公司电力科学研究院
IPC: H02J3/06 , G06F30/27 , G06K9/62 , G06Q10/00 , G06Q50/06 , G06F111/10 , G06F113/04
Abstract: 本发明公开了一种模型‑数据混合驱动的电网预想故障评估方法和系统，属于电力系统安全性领域。包括：获取电网结构参数和历史负荷数据样本；对于每个历史负荷数据样本，根据电网结构参数建立CSCOPF模型，通过故障筛选算法求解CSCOPF模型得到有效预想故障集；以历史负荷数据作为特征，预想故障的有效状态作为标签，建立多标签分类kNN算法的训练集；采用多标签分类kNN算法，对实时负荷数据样本的预想故障有效状态进行在线评估。本发明通过故障筛选算法求解CSCOPF问题生成与节点负荷量对应的有效预想故障集，采用多标签分类kNN算法发掘负荷数据和预想故障之间的联系，根据实时负荷直接评估预想故障的有效情况，高准确率的同时大大加快了求解速度。
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公开(公告)号：CN114326731B
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202111626053.0
申请日：2021-12-28
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于激光雷达的多机器人编队跟踪采样控制方法及系统，属于机器人智能控制领域，方法包括：各机器人分别测量当前时刻下其与相邻机器人的距离，并以多机器人编队形状趋近于预期编队形状为目标计算其在本体坐标系下的第一速度；当多机器人编队形状与预期编队形状一致时，领航机器人根据多机器人编队的当前位姿、目标速度以及目标位姿，利用PI控制方法计算多机器人编队在机器人编队坐标系下的目标速度，并将目标速度发送至其他机器人；各机器人以令多机器人编队速度保持目标速度为目标，计算其在其本体坐标系下的第二速度，控制其在当前时刻到下一时刻之间的速度等于第一速度与第二速度的合速度，实现编队跟踪控制。
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公开(公告)号：CN114200833A
公开(公告)日：2022-03-18
申请号：CN202111404956.4
申请日：2021-11-24
Applicant: 华中科技大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种基于观测器的机器人网络动态区域覆盖的控制方法，设计了利用基函数信息和传感器测量信息近似出任务区域的环境密度函数的观测器，以解决环境信息不完全已知的问题。然后基于近似的环境密度函数，设计了机器人的控制器来驱动机器人网络实时变化位置配置，使得机器人网络能够在任务区域存在可移动目标的情况下实现良好的区域覆盖效果。通过设计观测器和机器人网络的控制器，并进行相关理论的分析和证明，实现机器人网络对动态区域覆盖监测效果的优化，达到良好的覆盖效果，能够解决机器人网络对存在可移动目标且可移动目标的特性未知引起的区域信息不完全已知的动态区域的覆盖控制问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113452025B
公开(公告)日：2022-03-18
申请号：CN202110682815.2
申请日：2021-06-18
Applicant: 华中科技大学 , 国网湖北省电力有限公司电力科学研究院
IPC: H02J3/06 , G06F30/27 , G06K9/62 , G06Q10/00 , G06Q50/06 , G06F111/10 , G06F113/04
Abstract: 本发明公开了一种模型‑数据混合驱动的电网预想故障评估方法和系统，属于电力系统安全性领域。包括：获取电网结构参数和历史负荷数据样本；对于每个历史负荷数据样本，根据电网结构参数建立CSCOPF模型，通过故障筛选算法求解CSCOPF模型得到有效预想故障集；以历史负荷数据作为特征，预想故障的有效状态作为标签，建立多标签分类kNN算法的训练集；采用多标签分类kNN算法，对实时负荷数据样本的预想故障有效状态进行在线评估。本发明通过故障筛选算法求解CSCOPF问题生成与节点负荷量对应的有效预想故障集，采用多标签分类kNN算法发掘负荷数据和预想故障之间的联系，根据实时负荷直接评估预想故障的有效情况，高准确率的同时大大加快了求解速度。
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公开(公告)号：CN115309146B
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202210760559.9
申请日：2022-06-29
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了面向区域监测的多机器人遍历方法，其包括：基于目标区域的栅格地图，对采样点进行初始化部署以及舍弃采样点覆盖空洞修复的再部署；再部署的步骤包括：确定任意舍弃点xi覆盖区域边界Lcover；将Lcover内部到最近已部署采样点的距离大于rmax的自由栅格和边界栅格编号为fi；在编号为fi的栅格a中，若存在有编号不为fi且未被标记的相邻栅格，则对栅格a进行标记；将Lcover内部相邻的标记栅格组成对应采样点xi的覆盖空洞的边界集合Borderi＝{Bi1,Bi2,...Bij...,Bin}，做Bij的最小外接圆C，若圆心O(x,y)所在的栅格为自由栅格，将其添加至补充采样点中，否则，将Bij中距离O(x,y)最近的栅格作为补充采样点，完成Bij的再部署；控制多机器人遍历初始化部署和再部署的采样点。
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公开(公告)号：CN114200833B
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202111404956.4
申请日：2021-11-24
Applicant: 华中科技大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种基于观测器的机器人网络动态区域覆盖的控制方法，设计了利用基函数信息和传感器测量信息近似出任务区域的环境密度函数的观测器，以解决环境信息不完全已知的问题。然后基于近似的环境密度函数，设计了机器人的控制器来驱动机器人网络实时变化位置配置，使得机器人网络能够在任务区域存在可移动目标的情况下实现良好的区域覆盖效果。通过设计观测器和机器人网络的控制器，并进行相关理论的分析和证明，实现机器人网络对动态区域覆盖监测效果的优化，达到良好的覆盖效果，能够解决机器人网络对存在可移动目标且可移动目标的特性未知引起的区域信息不完全已知的动态区域的覆盖控制问题。
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公开(公告)号：CN115309146A
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN202210760559.9
申请日：2022-06-29
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了面向区域监测的多机器人遍历方法，其包括：基于目标区域的栅格地图，对采样点进行初始化部署以及舍弃采样点覆盖空洞修复的再部署；再部署的步骤包括：确定任意舍弃点xi覆盖区域边界Lcover；将Lcover内部到最近已部署采样点的距离大于rmax的自由栅格和边界栅格编号为fi；在编号为fi的栅格a中，若存在有编号不为fi且未被标记的相邻栅格，则对栅格a进行标记；将Lcover内部相邻的标记栅格组成对应采样点xi的覆盖空洞的边界集合Borderi＝{Bi1,Bi2,...Bij...,Bin}，做Bij的最小外接圆C，若圆心O(x,y)所在的栅格为自由栅格，将其添加至补充采样点中，否则，将Bij中距离O(x,y)最近的栅格作为补充采样点，完成Bij的再部署；控制多机器人遍历初始化部署和再部署的采样点。
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公开(公告)号：CN114967703A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210680201.5
申请日：2022-06-15
Applicant: 华中科技大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了一种基于时间代价的机器人覆盖控制方法，其包括随着每个机器人i的位置变化，按照时间最短原则对任务区域Q进行划分，更新每个机器人i对应的子区域Vi；计算每个子区域Vi的风险质心为每个机器人i设计对应的滑模面；控制每个机器人i先到达对应的滑模面后再跟踪上对应子区域的风险质心当子区域发生事故时，控制位于事故子区域的机器人从风险质心以最大速度驶向事故点。通过上述方式控制机器人网络进行区域覆盖，将机器人驱动至时间最优覆盖位置，当机器人分配的子区域中发生事故时，机器人将以最大的速度驶向事故现场，从而实现了机器人网络以最小时间代价执行区域覆盖任务。
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