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公开(公告)号：CN114063652A
公开(公告)日：2022-02-18
申请号：CN202111393377.4
申请日：2021-11-23
Applicant: 北京理工大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明提出了一种基于应力矩阵优化的多智能体系统仿射编队控制方法，通过应力矩阵的构造优化，可自动生成更优的通信与交互拓扑，实现系统通信成本与控制性能的优化。本发明相比于传统方法中需要给定邻接矩阵或数值计算的方法，可以仅根据期望队形来自动得到应力矩阵，同时最小化通信成本并有效提高系统性能。因此，其具有更高的自主性、智能性与环境适应性。本发明通过应力矩阵的构造优化，在给定期望队形与相应优化指标后，可自动生成更优的通信与交互拓扑，优化了系统的通信成本与控制性能，进而实现多智能体系统的仿射编队控制。
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公开(公告)号：CN113110429A
公开(公告)日：2021-07-13
申请号：CN202110359512.7
申请日：2021-04-02
Applicant: 北京理工大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了一种视野约束下多机器人系统的最小持久编队生成与控制方法，涉及多智能体控制技术领域，本方法首先根据机器人的初始位置，采用基于深度搜索的方法生成满足视野约束的交互拓扑，根据该交互拓扑将邻居分配给每个机器人，以便每个机器人都能够满足其视野约束。然后根据期望队形信息，确定智能体间的期望距离，机器人根据期望距离与邻居状态设计基于梯度的控制器。在此控制器的基础上，将视野约束转化为机器人的状态约束，引入控制屏障函数设计带约束的控制器，该控制器能够使系统达成期望队形。本发明能够生成结构最简单的状态观测拓扑，且机器人在运动的过程中不会由于感知范围约束而丢失邻居，保证了编队的稳定性和安全性。
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公开(公告)号：CN110442134B
公开(公告)日：2020-11-10
申请号：CN201910706421.9
申请日：2019-08-01
Applicant: 北京理工大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明提供一种基于双层网络的多智能体群集控制方法，设计了双层网络，智能体通过上层网络分布式地估计自身的期望速度，操作员的输入能够通过上层网络进行操作员操作意图的前馈，影响每个智能体的期望速度的估计过程；然后通过传递各自的期望速度，通过下层网络快速计算出各自的实际速度和实际运动方向，实现各智能体的速度一致、距离保持、跟随人的输入进行运动；由此可见，本发明中的每个智能体更早地意识到集群的运动趋势，将人的控制意图更快地传给整个多智能体系统，能够提高多智能体系统对输入的响应，保证了操作员的操作效率，还降低了操作员的精力损耗，降低了多智能体系统的人机比例，从而降低了任务人工成本。
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公开(公告)号：CN104181813B
公开(公告)日：2016-08-03
申请号：CN201410257705.1
申请日：2014-06-11
Applicant: 北京理工大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明为一种具有连通性保持的拉格朗日系统自适应控制方法，解决了在只能获取领航者位置信息的条件时拉格朗日系统在连通性保持的约束条件下的跟踪控制问题。步骤一、确立智能体的数学模型；步骤二、基于步骤一确定的数学模型设计信息弱化下兼具连通性保持的自适应跟踪控制律设计；步骤三、自适应跟踪控制律的仿真实验验证：预设实验仿真的固定参数以及选取实验的内容，其次引入步骤二设计的控制律，并调节控制律中的自适应控制变量，得到多个控制律实现系统收敛的时间，将多个变量值以及对应的收敛时间进行记录并比较便可以得到一组相对最优的变量值，即完成所述的自适应控制方法。
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公开(公告)号：CN115079699B
公开(公告)日：2025-01-17
申请号：CN202210772428.2
申请日：2022-06-30
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种基于模型预测控制的人机共驾汽车的运动规划方法，属于自动驾驶的运动规划技术领域，具体说是一种基于模型预测控制的适用于多车道场景的人机共驾汽车的运动规划方法。本发明的方法中构建基于模型预测控制的运动规划问题时，构建带有约束的优化问题，用来计算未来设定时间段内的轨迹，基于改进的MPCC方法，首先，代价函数考虑：跟踪推荐路径的代价、舒适度代价、推荐速度的代价、人类输入的代价；其次是线性约束，考虑输入的约束，汽车状态的约束；最后是非线性约束，包括：与左右边界的避碰约束、侧翻约束、与其他车的碰撞约束。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118536223A
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202410503586.7
申请日：2024-04-25
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F30/17 , G06F17/16 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种张拉整体机器人临界翻滚形状搜索方法，该搜索方法通过张拉整体机器人滚动运动特征分析，构造机器人临界翻滚条件表达式，基于张拉整体找形的力密度方法计算机器人稳态节点坐标，结合临界翻滚条件，以力密度为变量进行优化问题建模，最终形成可对张拉整体机器人临界翻滚形状完成搜索的方法。本发明的搜索方法有效解决了张拉整体机器人临界翻滚形状搜索的问题，可以获取能够使机器人发生翻滚的期望节点位置信息，为机器人的运动控制提供关键参考。
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公开(公告)号：CN118338412A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410410317.6
申请日：2024-04-07
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明提供一种基于信标定位的多无人机室内搜索方法，定位无人机根据部署方案中的预部署位置进行悬停，为搜索无人机提供定位信号并建立定位区域；然后再利用各搜索无人机对该定位区域内进行搜索；搜索无人机在完成搜索任务后，根据无人机的当前位置情况和剩余的待搜索区域情况重新生成下一个信标预部署方案，各无人机在下一个信标预部署方案中直接进行角色转换，切换为定位无人机或者切换为搜索无人机，以此循环对室内全部区域完成搜索；由此可见，通过无人机之间的角色转换，可以有效减少无人机数量需求，不仅提高了无人机搜索效率，而且减少了信标资源浪费。
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公开(公告)号：CN118133416A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410026684.6
申请日：2024-01-08
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F30/15 , G01L5/00 , G01D21/02 , G06F30/23 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种四旋翼无人机接触力和接触力矩的估计方法，该估计方法包括：对四旋翼无人机的动力学进行精细建模，构建四旋翼无人机系统的动力学模型；构建四旋翼无人机系统的测量模型；引入真实状态量、标称状态量以及误差状态量，结合动力学模型，依次构建出系统的真实状态动力学模型、标称状态动力学模型以及误差状态动力学模型，得到三个对应的离散动力学方程；对离散动力学方程和测量模型求取雅可比，代入到误差状态卡尔曼滤波的公式中，得到系统的状态估计递推式，从估计出的状态量中提取出接触力和接触力矩两项。上述估计方法能够在线实时地对四旋翼无人机受到的接触力和接触力矩进行准确估计。
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公开(公告)号：CN115965673B
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202211472342.4
申请日：2022-11-23
Applicant: 中国建筑一局(集团)有限公司 , 中建市政工程有限公司 , 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了基于双目视觉的集中式多机器人定位方法，以双目图像作为基本输入，使用双目视觉的SLAM算法完成集中式多机器人的定位建图。客户端接收到双目图像之后，会在跟踪线程以及局部建图线程进行客户端位姿的计算，同时将数据通过交流线程发送给服务端。服务端会开启融合检测线程，在这个线程会对客户端之间的地图进行匹配融合，融合完成之后会进行全局的优化，得到全局一致的客户端位姿。本发明解决了单目集中式多机SLAM框架中尺度不固定，鲁棒性较差，跟踪稳定性较差的问题。
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公开(公告)号：CN116090224A
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202310066122.X
申请日：2023-01-12
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F30/20 , H03H17/02 , G06F119/14
Abstract: 本发明属于无人机状态估计技术领域，具体涉及一种基于误差状态卡尔曼滤波的无人系统外力和外力矩在线估计方法。本发明提供的外力估计方法可以实时在线运行，运行频率和惯性测量单元一致，可以高达数百赫兹。本发明提供了一种基于误差状态卡尔曼滤波的四旋翼无人机外力和外力矩在线估计方法，能够在不依赖动作捕捉系统、RTK或者GPS等外部设备提供位置信息的前提下，只需要使用四旋翼无人机上的惯性测量单元、电机转速计、姿态反馈以及精确建模的四旋翼无人机动力学模型，即可进行外力和外力矩的同时估计。
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