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公开(公告)号：CN117687309A
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202410153127.0
申请日：2024-02-04
申请人： 北京航空航天大学
IPC分类号： G05B13/04
摘要： 本发明公开一种用于异构集群系统的异步约束输出编队跟踪方法及系统，涉及集群系统的输出编队控制领域，所述方法包括：建立异构集群系统的动力学模型和通信拓扑结构模型；通信拓扑结构模型采用随机异步广播通信协议；定义期望的输出编队参考以及求解所述期望的输出编队参考时应用的分布式优化函数和约束条件；应用约束随机次梯度随机投影方法确定每一所述智能体的所述输出编队参考估计值；根据每一所述智能体的所述输出编队参考估计值确定每一所述智能体的输出编队最优跟踪控制协议，以达到期望的输出编队参考。本发明实现了异构集群系统在异步和间歇性通信的情况下的异步约束输出编队最优跟踪。
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公开(公告)号：CN116518977A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310587587.X
申请日：2023-05-24
申请人： 北京航空航天大学
IPC分类号： G01C21/20
摘要： 本发明公开一种无人机路径规划方法、系统及设备，涉及无人机路径规划领域，该方法包括构建待规划场景模型；所述待规划场景模型为多个无人机对多目标规划；所述待规划场景模型包括：无人机目标分布结果和地图环境信息；所述地图环境信息包括：目标位置、坐标和威胁区范围；根据无人机路径转弯的曲率半径约束确定最大旋转角度约束；根据无人机路径转弯的曲率半径约束、最大旋转角度约束以及威胁区范围，采用RRT*算法，对待规划场景模型中的无人机进行路径规划。本发明能够提高无人机路径规划的效率以及准确性，并能够使路径能够自适应地穿越威胁区域，更加符合实际情况。
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公开(公告)号：CN118625853A
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202410683419.5
申请日：2024-05-30
申请人： 北京航空航天大学
IPC分类号： G05D1/695 , G05D109/20
摘要： 本发明公开一种基于MGGA和SAA的无人集群的任务重分配方法，涉及无人机任务分配领域，方法包括基于异构集群构建最小化执行时间模型；采用MGGA模型基于所述异构集群对最小化执行时间模型进行求解，得到最优任务预分配指令；基于最优任务预分配指令对所述无人集群进行控制，直至满足第一预设条件，则采用SAA模型基于所述异构集群和最优任务预分配指令对最小化执行时间模型进行求解，得到最优任务重分配指令；基于最优任务重分配指令对所述无人集群进行控制，本发明实现无人集群的任务重分配，提高无人集群的工作效率。
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公开(公告)号：CN118170031A
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202410492470.8
申请日：2024-04-23
申请人： 北京航空航天大学
IPC分类号： G05B13/04
摘要： 本发明公开一种打击机动目标的自适应指定攻击时间制导方法、装置、介质及产品，属于导弹拦截制导领域。该方法首先建立单枚导弹拦截单个机动目标的动力学模型和剩余飞行时间估计表达式，然后建立攻击时间误差滑模面和自适应非线性指定时间制导律，并将以上模型应用于多导弹系统拦截单个机动目标中：对多导弹系统中的每枚导弹设置期望攻击时间后，在自适应非线性指定时间制导律的作用下，每枚导弹的攻击时间误差在有限时间收敛到0，使得每枚导弹在期望攻击时间击中机动目标。本发明能够实现多导弹系统在指定攻击时间拦截机动目标。
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公开(公告)号：CN117687309B
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202410153127.0
申请日：2024-02-04
申请人： 北京航空航天大学
IPC分类号： G05B13/04
摘要： 本发明公开一种用于异构集群系统的异步约束输出编队跟踪方法及系统，涉及集群系统的输出编队控制领域，所述方法包括：建立异构集群系统的动力学模型和通信拓扑结构模型；通信拓扑结构模型采用随机异步广播通信协议；定义期望的输出编队参考以及求解所述期望的输出编队参考时应用的分布式优化函数和约束条件；应用约束随机次梯度随机投影方法确定每一所述智能体的所述输出编队参考估计值；根据每一所述智能体的所述输出编队参考估计值确定每一所述智能体的输出编队最优跟踪控制协议，以达到期望的输出编队参考。本发明实现了异构集群系统在异步和间歇性通信的情况下的异步约束输出编队最优跟踪。
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公开(公告)号：CN116432539A
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202310460491.7
申请日：2023-04-26
申请人： 北京航空航天大学
摘要： 本发明公开一种时间一致性协同制导方法、系统、设备及介质，属于导弹制导与控制领域。本发明加入增量学习的训练方法，使得在原有预测模型的基础上，神经网络的预测精度能够进一步提升；利用增量学习神经网络预测剩余飞行时间，能够获得更高精度的剩余飞行时间；结合增量学习神经网络预测的剩余飞行时间和导弹目标相对运动方程，构建时间一致性协同制导律，进而利用时间一致性协同制导律对所有导弹进行协同制导，使得所有导弹同时击中目标，降低了对初始阵位的要求，提升了协同制导效能，降低了对弹上各硬件设施的要求，提高了系统的自主性能。
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公开(公告)号：CN116400714A
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202211513600.9
申请日：2022-11-29
申请人： 北京航空航天大学
摘要： 本申请公开了一种大规模集群系统最优编队跟踪控制算法、装置、电子设备及介质。该算法包括：对于集群系统中的智能体，定义性能指标函数和控制器函数；利用Actor神经网络学习离散时间下的所述控制器函数，利用Critic神经网络学习所述性能指标函数；为每个所述智能体设计对应的事件触发条件，满足事件触发条件时，更新所述控制器函数以及Actor神经网络的权值，其余时间则保持所述控制器函数与Actor神经网络的权值；在每一时刻更新Critic神经网络的权值，进而对所述性能指标函数进行优化。
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公开(公告)号：CN115903842A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211653648.X
申请日：2022-12-22
申请人： 北京航空航天大学
IPC分类号： G05D1/02
摘要： 本发明提供的一种多智能体编队控制方法、系统及电子设备，属于多智能体编队控制技术领域。本发明构建多智能体系统模型；多智能体系统模型用于描述多智能体系统中每个智能体的运动状态、控制输入和传感器输出；确定多智能体系统模型的通信拓扑关系；确定多智能体系统模型的期望编队；根据多智能体系统模型、通信拓扑关系和期望编队，基于触发条件对多智能体系统进行时变控制。本发明通过设置触发条件能够使邻居智能体仅在触发条件被满足时进行通信，无需多智能体系统全局通信拓扑信息即可完成多智能体的编队控制，在保证编队控制准确性的同时，减轻了系统的通信压力。
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公开(公告)号：CN109379125B
公开(公告)日：2020-06-12
申请号：CN201811157942.5
申请日：2018-09-30
申请人： 北京航空航天大学
摘要： 本发明公开了一种多智能体编队控制方法及系统。所述控制方法包括：获取多个智能体并将一个所述智能体作为一个通信节点；根据所述通信节点建立通信拓扑关系；根据所述通信拓扑关系确定事件触发协议；根据所述事件触发协议确定当前通信节点相邻的通信节点的邻居自身状态信息；所述邻居自身状态信息包括位置以及速度等；获取所述当前通信节点的第一自身状态信息；根据所述第一自身状态信息以及所述邻居自身状态信息确定当前通信节点的自身控制输入量；根据所述的控制输入量实现所述多个智能体的编队。采用本发明所提供的控制方法及系统能够降低实际系统的通信量，降低发生通信阻塞和丢包的风险，提高实用性。
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公开(公告)号：CN117290115B
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202311585023.9
申请日：2023-11-27
申请人： 北京航空航天大学
IPC分类号： G06F9/50
摘要： 本发明公开一种无人机集群分布式目标分配模型的计算方法及系统，涉及无人机集群分布式目标分配技术领域，先基于无人机集群的通信拓扑图，利用固定时间一致性观测器得到无人机集群的位置集合，位置集合包括无人机集群中每一无人机对无人机集群中所有无人机的位置进行估计所得到的位置估计值，再以位置集合作为输入，利用补偿拍卖算法对无人机集群分布式目标分配模型进行计算，得到无人机集群的目标分配结果。本发明在仅能获得邻居信息的前提下，先利用固定时间一致性观测器在有限时间内获取无人机集群的全局信息，便可利用拍卖算法对无人机集群分布式目标分配模型进行求解，实现无人机集群合理的目标分配，时效性好，对计算资源的需求低。
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