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公开(公告)号：CN118034334A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410100074.6
申请日：2024-01-24
Applicant: 北京理工大学
IPC: G05D1/46 , G05D109/20
Abstract: 本发明公开了一种基于分布式时变优化方法的无人平台编队机动及避障方法，属于是机器人控制领域；依据指定队形构型生成由应力矩阵描述的仿射队形形成约束；依据无人平台自身定位信息与感知到的障碍物位置生成局部安全约束集合；通过无人平台间一跳/多跳通信构建无人平台编队全局安全约束集合，并由此计算得到时变位姿收敛函数，同时通过引入对数障碍函数生成包含有局部安全约束的局部时变代价函数；通过联合局部时变代价函数与仿射队形形成约束得到分布式时变优化问题；通过设计包含有分布式固定时间估计器与分布式梯度跟踪模块的基于估计器的分布式梯度跟踪算法求解前述分布式时变优化问题；本方法通过引入时变位置收敛函数，保证了在周围环境中障碍物数量为任意的情况下，无人平台编队解轨迹与其局部移动目标轨迹间的误差值均能够收敛至固定值。
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公开(公告)号：CN114637301B
公开(公告)日：2023-04-11
申请号：CN202210291561.6
申请日：2022-03-23
Applicant: 北京理工大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明提供一种基于最优仿射队形变换的多机器人动态避障装置，包括梯度跟踪模块，所述梯度跟踪模块包括梯度跟踪变量更新子模块和前馈反馈控制模块；所述梯度跟踪变量更新子模块，用于根据预设的更新律计算所述梯度跟踪变量yi，使得对于所有时间t≥t0，梯度跟踪变量和局部代价函数梯度关于构型矩阵列向量的加权和始终相等，t0表示固定时间；所述前馈反馈控制模块，基于以固定时间速度估计器输出作为前馈，仿射队形约束误差以及梯度跟踪变量作为反馈设计的控制模型，计算所述控制输入，基于所述控制输入对机器人编队进行控制。基于该装置可以保证机器人队形能够快速无误差地收敛于时变最优解轨迹。
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公开(公告)号：CN109079779B
公开(公告)日：2020-11-10
申请号：CN201810897326.7
申请日：2018-08-08
Applicant: 北京理工大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明提供了基于末端估计和操作度调整的多移动机械臂最优协同方法，同时考虑操作度优化和末端估计的代价函数，末端估计误差和操作度值以二次型函数形式加权求和。前者通过引入一个线性变量以估计末端位置，使得优化问题中的约束不包含非线性项；后者设计一个可变权值，使得其能够根据实时机械臂姿态调整关节角度，在优化操作度的同时实现末端编队以及移动基座编队，使得多移动操作臂完成分布式协同控制，最终实现操作度值达到期望的阈值以上且末端估计误差收敛到0。本发明能够在合理优化操作度函数的同时，处理末端位置这一非线性耦合量的值以实现最优协同。
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公开(公告)号：CN108393886A
公开(公告)日：2018-08-14
申请号：CN201810072544.7
申请日：2018-01-25
Applicant: 北京理工大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明公开了优化能量和操作度的分布式多移动机械手协同搬运方法，能够进行能量与操作度的同时优化，并采用凸优化的方式获得使能量最优与操作度最大的控制量。具体方案为：建立单移动机械手运动学模型。针对单移动机械手运动学模型，建立优化目标和约束条件。优化目标为：使得单移动机械手的移动平台运动能量与关节运动能量之和减去操作度的结果最小。约束条件为：采用分布式的领导者-跟随者方式，在多个单移动机械手中选取其中一个作为虚拟领导者，每个单移动机械手仅根据邻居单移动机械手的信息，对多个单移动机械手的末端进行分布式编队。针对优化目标和约束条件求解得到单移动机械手的控制量，采用控制量对单移动机械手进行控制。
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公开(公告)号：CN113255967A
公开(公告)日：2021-08-13
申请号：CN202110466457.1
申请日：2021-04-28
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06Q10/04 , G06F30/20 , G06F111/04
Abstract: 本发明公开了一种信号时序逻辑约束下基于终点回溯的任务规划方法和装置，该方法首先离线构建搜索树：在智能体的二维位置工作空间中，加入时间维信息，构建三维空间；信号时序逻辑约束下，在三维空间中，以根据智能体给定任务预估的终点为根节点，向起始状态平面生长快速随机搜索树，直到起始状态平面中每个有可能的位置点都被叶子节点覆盖；在线任务规划时，给定智能体的初始状态，在快速随机搜索树中搜索智能体可达范围内的所有叶子节点，选择代价值最小的叶子节点作为规划节点；智能体从初始状态到规划节点再到根节点的路径就是路径规划结果。本发明能够遍历可达状态空间，提高收敛成功率，降低在线规划复杂度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109079779A
公开(公告)日：2018-12-25
申请号：CN201810897326.7
申请日：2018-08-08
Applicant: 北京理工大学
IPC: B25J9/16
CPC classification number: B25J9/1682
Abstract: 本发明提供了基于末端估计和操作度调整的多移动机械臂最优协同方法，同时考虑操作度优化和末端估计的代价函数，末端估计误差和操作度值以二次型函数形式加权求和。前者通过引入一个线性变量以估计末端位置，使得优化问题中的约束不包含非线性项；后者设计一个可变权值，使得其能够根据实时机械臂姿态调整关节角度，在优化操作度的同时实现末端编队以及移动基座编队，使得多移动操作臂完成分布式协同控制，最终实现操作度值达到期望的阈值以上且末端估计误差收敛到0。本发明能够在合理优化操作度函数的同时，处理末端位置这一非线性耦合量的值以实现最优协同。
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公开(公告)号：CN108393886B
公开(公告)日：2020-03-17
申请号：CN201810072544.7
申请日：2018-01-25
Applicant: 北京理工大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明公开了优化能量和操作度的分布式多移动机械手协同搬运方法，能够进行能量与操作度的同时优化，并采用凸优化的方式获得使能量最优与操作度最大的控制量。具体方案为：建立单移动机械手运动学模型。针对单移动机械手运动学模型，建立优化目标和约束条件。优化目标为：使得单移动机械手的移动平台运动能量与关节运动能量之和减去操作度的结果最小。约束条件为：采用分布式的领导者‑跟随者方式，在多个单移动机械手中选取其中一个作为虚拟领导者，每个单移动机械手仅根据邻居单移动机械手的信息，对多个单移动机械手的末端进行分布式编队。针对优化目标和约束条件求解得到单移动机械手的控制量，采用控制量对单移动机械手进行控制。
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公开(公告)号：CN106483958B
公开(公告)日：2018-02-06
申请号：CN201610989474.2
申请日：2016-11-10
Applicant: 北京理工大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明针对目前使用势函数存在局部极值点并需要进行轨迹规划的问题，提供一种基于障碍图模型和势函数的有人/无人平台编队跟随及避障方法，解决了在一个复杂环境下无人平台编队跟随有人平台前往预定地点，行进中无人平台自主形成队形并调节队形位置对未知障碍进行规避的控制问题。本发明实现了有人平台对实际障碍环境进行图模型构建和联体结构识别，并据此规划虚拟领导者的无碰路径，以及无人平台跟随虚拟领导者自主形成队形，并对检测到的障碍加以规避。同时，避障过程不破坏无人平台自身的预定任务，即无人平台在避障后仍能自主编队跟随有人平台。
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公开(公告)号：CN106483958A
公开(公告)日：2017-03-08
申请号：CN201610989474.2
申请日：2016-11-10
Applicant: 北京理工大学
IPC: G05D1/02
CPC classification number: G05D1/0289 , G05D1/0221
Abstract: 本发明针对目前使用势函数存在局部极值点并需要进行轨迹规划的问题，提供一种基于障碍图模型和势函数的有人/无人平台编队跟随及避障方法，解决了在一个复杂环境下无人平台编队跟随有人平台前往预定地点，行进中无人平台自主形成队形并调节队形位置对未知障碍进行规避的控制问题。本发明实现了有人平台对实际障碍环境进行图模型构建和联体结构识别，并据此规划虚拟领导者的无碰路径，以及无人平台跟随虚拟领导者自主形成队形，并对检测到的障碍加以规避。同时，避障过程不破坏无人平台自身的预定任务，即无人平台在避障后仍能自主编队跟随有人平台。
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公开(公告)号：CN114637301A
公开(公告)日：2022-06-17
申请号：CN202210291561.6
申请日：2022-03-23
Applicant: 北京理工大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明提供一种基于最优仿射队形变换的多机器人动态避障装置，包括梯度跟踪模块，所述梯度跟踪模块包括梯度跟踪变量更新子模块和前馈反馈控制模块；所述梯度跟踪变量更新子模块，用于根据预设的更新律计算所述梯度跟踪变量yi，使得对于所有时间t≥t0，梯度跟踪变量和局部代价函数梯度关于构型矩阵列向量的加权和始终相等，t0表示固定时间；所述前馈反馈控制模块，基于以固定时间速度估计器输出作为前馈，仿射队形约束误差以及梯度跟踪变量作为反馈设计的控制模型，计算所述控制输入，基于所述控制输入对机器人编队进行控制。基于该装置可以保证机器人队形能够快速无误差地收敛于时变最优解轨迹。
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