公开(公告)号：CN117873122A

公开(公告)日：2024-04-12

申请号：CN202311649621.8

申请日：2023-12-04

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 徐勇 ,  万梦颖 ,  孙健 ,  窦丽华 ,  陈杰

IPC: G05D1/46 ,  G05D109/20

Abstract: 本发明公开了一种基于强化学习的异构集群无人系统的分布式编队控制方法。本发明在传统最优控制的基础上引入强化学习方法，利用在线状态和输入信息迭代求解代数黎卡提方程，并且所有迭代都能够通过在固定的时间间隔内重复使用相同的状态和输入信息来进行，而不使用显式的、先验的系统内部动力学知识，能够摆脱现有关于多智能体系统编队控制的研究中对精确系统模型的较强依赖性；通过强化学习方法学习最优控制策略，平衡编队性能与能耗，在完成编队任务的同时满足代价最小。

公开(公告)号：CN119562261A

公开(公告)日：2025-03-04

申请号：CN202411416959.3

申请日：2024-10-11

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 徐勇 ,  万梦颖 ,  孙健 ,  窦丽华 ,  陈杰

IPC: H04W12/126 ,  G05D1/86 ,  H04W12/00 ,  H04W4/06

Abstract: 本发明公开了一种分布式拒绝攻击下异构无人集群系统安全免疫控制方法。本发明采用事件触发机制避免了跟随者之间连续的信息交互，实现了离散通信，并且有效排除芝诺现象，摆脱实际情况下有限通信带宽的限制；此外，摆脱了传统方法中对分布式观测器的设计需求，避免了观测器状态变量带来的额外信息传输；并基于匹配思想设计控制器以摆脱系统模型先验信息约束，能够在系统模型不确定并且不同通信链路遭受独立攻击的情况下实现状态跟踪；同时，引入了通信通道等效衰减率，在各通信链路遭受独立攻击的情况下分析衰减条件，有效应对实际情况中系统模型的不确定性和网络攻击的多样性。

公开(公告)号：CN119556730A

公开(公告)日：2025-03-04

申请号：CN202411728774.6

申请日：2024-11-28

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 徐勇 ,  杨加秀 ,  万梦颖 ,  孙健 ,  窦丽华 ,  陈杰

IPC: G05D1/695 ,  G05D109/20

Abstract: 本发明公开了一种动态环境下异构无人集群系统的路径规划与协同控制方法。首先构建预定义时间的分布式位置观测器，利用无人机之间的局部信息交互估计每个跟随者无人机的初始和最终编队目标位置。构建基于自适应可变解空间RRT算法的全局路径规划器，规划各个无人机穿越密集障碍区域时的安全全局路径；构建基于预定义时间预测滤波器的局部路径规划器，避免无人机在编队跟踪中与动态障碍的潜在碰撞风险；最后根据安全全局路径和局部路径规划结果，采用滑模控制方法，对无人机进行运动控制，实现无人机集群的固定时间编队跟踪控制。使用本发明能够使多无人机系统实现复杂动态环境中的安全飞行，且保证实现编队跟踪飞行任务时的控制性能。

公开(公告)号：CN119002289B

公开(公告)日：2025-01-21

申请号：CN202411475752.3

申请日：2024-10-22

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 徐勇 ,  万梦颖 ,  孙健 ,  窦丽华 ,  陈杰

IPC: G05B13/04

Abstract: 本发明公开了弱信息交互下异构无人集群系统自适应协同控制方法，涉及无人集群系统技术领域。预先建立包括领导者和若干跟随者各自的动力学模型的异构无人集群系统模型，并基于跟随者状态和局部误差设计协同控制方法；针对每一跟随者，在非触发时段，通过开环估计器估计跟随者状态，得到状态估计误差和局部估计误差，在状态估计误差和局部估计误差满足事件触发条件时，触发数据传输；基于跟随者状态、局部跟踪误差、局部估计误差设计自适应律，根据自适应律动态调整控制器的反馈增益和耦合增益。本发明通过事件触发机制实现协同控制和离散通信，并且采用自适应控制方法在线调整反馈和耦合增益，有效应对系统参数的实时变化。

公开(公告)号：CN120044982A

公开(公告)日：2025-05-27

申请号：CN202510169736.X

申请日：2025-02-17

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 徐勇 ,  杨加秀 ,  万梦颖 ,  张文雨 ,  孙健

IPC: G05D1/695

Abstract: 本公开提供了一种强化学习驱动的空地无人集群系统协同编队控制方法。建立针对空地无人集群系统的动态模型；构建分布式预定义时间观测器来估计虚拟领导者状态，为协同编队跟踪控制提供的状态参考；重构增广空地无人集群系统的动力学模型，进而构建控制增益矩阵。将分段恒定初始激励应用于增广系统并收集存储其前期运行的状态数据，然后根据空地无人系统前期的运行数据，利用数据驱动方法获得初始稳定控制策略，最后基于离线策略强化学习算法和基于数据的初始稳定控制策略，学习最优编队跟踪控制器，实现空地无人系统的最优编队跟踪控制。本发明能够在系统模型未知情况下，根据复杂任务需求实现空地无人集群系统的最优时变编队跟踪控制。

公开(公告)号：CN119002289A

公开(公告)日：2024-11-22

申请号：CN202411475752.3

申请日：2024-10-22

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 徐勇 ,  万梦颖 ,  孙健 ,  窦丽华 ,  陈杰

IPC: G05B13/04

Abstract: 本发明公开了弱信息交互下异构无人集群系统自适应协同控制方法，涉及无人集群系统技术领域。预先建立包括领导者和若干跟随者各自的动力学模型的异构无人集群系统模型，并基于跟随者状态和局部误差设计协同控制方法；针对每一跟随者，在非触发时段，通过开环估计器估计跟随者状态，得到状态估计误差和局部估计误差，在状态估计误差和局部估计误差满足事件触发条件时，触发数据传输；基于跟随者状态、局部跟踪误差、局部估计误差设计自适应律，根据自适应律动态调整控制器的反馈增益和耦合增益。本发明通过事件触发机制实现协同控制和离散通信，并且采用自适应控制方法在线调整反馈和耦合增益，有效应对系统参数的实时变化。