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公开(公告)号：CN113900380B
公开(公告)日：2023-02-28
申请号：CN202111360794.9
申请日：2021-11-17
申请人： 北京航空航天大学
IPC分类号： G05B13/04
摘要： 本发明涉及一种异构集群系统鲁棒输出编队跟踪控制方法及系统，包括：基于分布式自适应有限时间观测器和跟随者动力学模型构建强化学习算法指标函数，并根据异构集群系统数据和在线数据学习算法，对强化学习算法指标函数进行参数化迭代拟合，进而确定最优跟踪控制器和最优拟合后的强化学习算法指标函数；基于跟随者期望状态编队构型、最优跟踪控制器和最优拟合后的强化学习算法指标函数，构建鲁棒编队控制器；基于鲁棒编队控制器和最优跟踪控制器，构建鲁棒编队跟踪控制器；本发明中的鲁棒编队跟踪控制器能够控制跟随者的输出轨迹跟踪多领导者凸包加权中心形成的参考轨迹，以实现异构渐进稳定的编队跟踪控制。
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公开(公告)号：CN114675673A
公开(公告)日：2022-06-28
申请号：CN202210366419.3
申请日：2022-04-08
申请人： 北京航空航天大学
IPC分类号： G05D1/10
摘要： 本发明涉及一种空中动目标追踪方法及系统，涉及飞行器目标追踪领域，方法包括分别获取当前时刻飞行器的飞行速度和速度倾角；根据当前时刻飞行器的飞行速度和速度倾角利用飞行器运动学模型确定飞行器与目标的位置坐标，进而利用相对运动模型确定相对信息；判断相对距离是否小于设定距离阈值，若是，则完成追踪过程；若否，则根据相对信息利用近端策略优化算法生成导航比和加速度控制指令；根据导航比和加速度控制指令利用飞行器运动学模型确定下一时刻飞行器的飞行速度和速度倾角；更新当前时刻飞行器的飞行速度和速度倾角并重新确定飞行器与目标的位置坐标。本发明能够提高目标追踪的泛用性、追踪效果和追踪的控制精度。
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公开(公告)号：CN114489110A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202111240388.9
申请日：2021-10-25
申请人： 北京航空航天大学
IPC分类号： G05D1/10
摘要： 本发明涉及一种飞行器突防轨迹优化方法及系统。该方法包括根据飞行器HGV的运动参数确定HGV的三维运动方程以及控制约束；根据目标区域、HGV的三维运动方程、控制约束以及HGV的预期航迹角和预期航向角构建HGV的突防轨迹优化问题；利用凸化方法将所述HGV的突防轨迹优化问题转化为二阶锥规划问题；根据所述二阶锥规划问题，采用变信赖域序列二阶锥规划确定HGV的突防轨迹。本发明能够解决两个拦截弹的突防轨迹优化问题。
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公开(公告)号：CN112558634B
公开(公告)日：2022-02-01
申请号：CN202011442108.8
申请日：2020-12-08
申请人： 北京航空航天大学
IPC分类号： G05D1/10
摘要： 本发明涉及一种多导弹协同制导方法及系统，该方法包括：根据领弹与目标的相对运动数据为领弹构建逆轨拦截制导律；获得多枚从弹与领弹之间的通信拓扑关系；根据通信拓扑关系为多枚从弹构建分布式有限时间观测器；根据分布式有限时间观测器获取领弹的参考视线角轨迹；根据导弹与目标的相对运动数据构建多枚从弹的期望时变编队构型；根据导弹与目标的相对运动数据构建多枚从弹之间的防碰控制器；根据导弹与目标的相对运动数据构建从弹与障碍物之间的避障控制器；根据领弹的参考视线角轨迹、多枚从弹的期望时变编队构型、防碰控制器和避障控制器为多枚从弹构建协同制导律。本发明提高了整个拦截系统的安全性与鲁棒性。
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公开(公告)号：CN113900380A
公开(公告)日：2022-01-07
申请号：CN202111360794.9
申请日：2021-11-17
申请人： 北京航空航天大学
IPC分类号： G05B13/04
摘要： 本发明涉及一种异构集群系统鲁棒输出编队跟踪控制方法及系统，包括：基于分布式自适应有限时间观测器和跟随者动力学模型构建强化学习算法指标函数，并根据异构集群系统数据和在线数据学习算法，对强化学习算法指标函数进行参数化迭代拟合，进而确定最优跟踪控制器和最优拟合后的强化学习算法指标函数；基于跟随者期望状态编队构型、最优跟踪控制器和最优拟合后的强化学习算法指标函数，构建鲁棒编队控制器；基于鲁棒编队控制器和最优跟踪控制器，构建鲁棒编队跟踪控制器；本发明中的鲁棒编队跟踪控制器能够控制跟随者的输出轨迹跟踪多领导者凸包加权中心形成的参考轨迹，以实现异构渐进稳定的编队跟踪控制。
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公开(公告)号：CN113485344A
公开(公告)日：2021-10-08
申请号：CN202110800042.3
申请日：2021-07-15
申请人： 北京航空航天大学
摘要： 本发明涉及一种多智能体输出编队跟踪控制方法及系统，该方法首先基于局部通信信息，设计分布式编队轨迹生成器，实时生成异构智能体的期望编队轨迹；其次利用强化学习的原理，利用系统模型的输入输出数据，在线优化迭代得到稳定的最优反馈控制器；最后根据在线学习的结果，设计输出编队跟踪控制前馈补偿控制器，实现了编队跟踪控制。本发明大大节约了通信资源，降低了通信负担，同时无需利用跟随者智能体的任何模型信息，对环境适应性更好，并且跟踪控制精度高。
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公开(公告)号：CN112000108B
公开(公告)日：2021-09-21
申请号：CN202010932658.1
申请日：2020-09-08
申请人： 北京航空航天大学
IPC分类号： G05D1/02
摘要： 本发明涉及一种多智能体集群分组时变编队跟踪控制方法及系统，方法包括：根据多智能体集群系统个体动态特性及通信关系，得出描述运动特性的状态空间形式的个体数学模型及描述通信关系的有向拓扑图；所述多智能体集群系统包括：领导者和跟随者；基于所述个体数学模型及通信关系，确定期望时变编队的向量，得到时变编队跟踪误差；对所述时变编队跟踪误差进行转换；基于转换后的时变编队跟踪误差确定带拓扑切换的分组时变编队跟踪的控制器；基于所述带拓扑切换的分组时变编队跟踪的控制器对系统实现分组编队跟踪控制。本发明中的上述方法及系统具有较好的自组织性与容错性，能够面对通信故障、通信能力不足的挑战应用情形。
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公开(公告)号：CN110865334B
公开(公告)日：2021-09-03
申请号：CN201911172475.8
申请日：2019-11-26
申请人： 北京航空航天大学
摘要： 本发明公开了一种基于噪声统计特性的多传感器目标跟踪方法及系统。该方法包括：获取运动平台上所有传感器的量测信息；依据量测信息构建当前时刻的传感器噪声采样值；依据当前时刻的传感器噪声采样值和历史时刻的传感器噪声采样值，采用大数定律对传感器的噪声统计特性进行在线辨识，得到传感器量测噪声方差的在线辨识值；由传感器量测噪声方差的在线辨识值确定传感器噪声的协方差矩阵；将量测信息和传感器噪声的协方差矩阵输入至自适应卡尔曼滤波模型中，得到当前时刻的目标跟踪结果；目标跟踪结果包括三轴目标位置估计值、三轴目标速度估计值和三轴目标加速度估计值。本发明能够提高目标跟踪的准确度。
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公开(公告)号：CN110764126B
公开(公告)日：2021-08-03
申请号：CN201911093913.1
申请日：2019-11-11
申请人： 北京航空航天大学
摘要： 本发明公开了一种GPS信息缺失情况下的无人车导航方法及系统。该方法及系统均应用于一种无人车导航定位装置。该导航定位装置包括无人车和至少一架具有自主导航能力的无人机；无人车与无人机无线通讯连接；该无人车导航方法包括：获取无人车自身定位系统的定位信息、无人机的广播信息以及接收到的可见星信息；根据广播信息和可见星信息计算几何精度因子；构建卡尔曼滤波模型，并根据几何精度因子的大小确定卡尔曼滤波模型量测噪声的协方差矩阵；将定位信息、广播信息、可见星信息输入构建好的卡尔曼滤波模型，得到更新后的无人车定位信息。本发明的方法及系统能够在GPS信息缺失的情况下实现对无人车的导航定位。
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公开(公告)号：CN110716222B
公开(公告)日：2021-08-03
申请号：CN201911093747.5
申请日：2019-11-11
申请人： 北京航空航天大学
摘要： 本发明公开一种基于无人机的无人车导航方法及系统。该方法包括：获取当前时刻无人机的广播信息以及接收到的可见星信息；利用广播信息和可见星信息对无人车当前时刻的位置进行计算得到当前时刻估计位置；判断当前时刻距离上次无人机位置调整时刻的时长是否达到预设时长；若否，则以当前时刻估计位置作为无人车的当前位置；若是，则利用无人机的广播信息、可见星信息以及当前时刻估计位置进行基于几何精度因子的无人机最优位置计算得到无人机最优位置；将无人机最优位置发送给无人机，使无人机调整到无人机最优位置；调整后，返回步骤“获取当前时刻无人机的广播信息以及接收到的可见星信息”。本发明能够在卫星信号缺失的情况下实现自主导航。
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