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公开(公告)号：CN108052113B
公开(公告)日：2021-01-12
申请号：CN201711266666.1
申请日：2017-12-05
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明专利涉及无线通信、嵌入式技术领域，公开了一种多无人机与多智能车混合编队通信方法，实现本地计算机一对多自主通信。本发明采用的技术方案是：首先，在室内搭建的定位系统下，对多个无人机与多个智能车的相关位置与姿态信息进行信息获取和提取；接着，本地计算机与多个无人机与多个智能车利用2.4GHz无线通信模块nRF24L01进行数据配对传输；最后，多个无人机与多个智能车可利用相应的控制算法对接收的数据进行利用，实现相应的控制策略。本发明主要应用于多混合机器人分布式编队的实物研究，以后可应用到军事侦查、物流仓储等领域。
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公开(公告)号：CN111273688B
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN202010098006.2
申请日：2020-02-17
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明公开了基于事件触发的四旋翼无人机一致性编队控制方法，属于自动驾驶及控制技术领域，该方法包括如下步骤：首先，假设编队中有n架参数相同的四旋翼无人机(n为大于1的正整数)，对无人机进行受力分析，利用欧拉方程为每个四旋翼无人机建立位置子系统和姿态子系统的数学模型；然后，针对位置子系统，为每个无人机设计基于事件触发的虚拟控制器，并定义事件函数计算虚拟控制器值的更新时间；最后，将位置子系统的虚拟控制器视为实际控制器的输入目标，反解出每个无人机的设定姿态，并设计限定时间的姿态控制器，控制姿态角达到设定值。本发明实现了对四旋翼无人机编队的有效控制，并节约了无人机之间通讯量。
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公开(公告)号：CN107832713B
公开(公告)日：2021-11-16
申请号：CN201711120678.3
申请日：2017-11-13
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于OptiTrack的人体姿态识别方法，包括以下步骤：采用限幅滤波算法对OptiTrack的姿态数据帧序列进行限幅滤波处理，去除数据帧噪声；采用K‑均值聚类算法提取去噪后的数据帧序列的关键语义帧；本发明采用局部线性嵌入算法提取训练样本的姿态特征，并使用降维思路将关键语义帧带入训练样本的姿态特征中，对关键语义帧的特征进行分类，从而实现姿态的分类识别解决了在大范围内对人体姿态进行识别时，摄像机难以捕捉到人体的姿态信息的难题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111273688A
公开(公告)日：2020-06-12
申请号：CN202010098006.2
申请日：2020-02-17
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明公开了基于事件触发的四旋翼无人机一致性编队控制方法，属于自动驾驶及控制技术领域，该方法包括如下步骤：首先，假设编队中有n架参数相同的四旋翼无人机(n为大于1的正整数)，对无人机进行受力分析，利用欧拉方程为每个四旋翼无人机建立位置子系统和姿态子系统的数学模型；然后，针对位置子系统，为每个无人机设计基于事件触发的虚拟控制器，并定义事件函数计算虚拟控制器值的更新时间；最后，将位置子系统的虚拟控制器视为实际控制器的输入目标，反解出每个无人机的设定姿态，并设计限定时间的姿态控制器，控制姿态角达到设定值。本发明实现了对四旋翼无人机编队的有效控制，并节约了无人机之间通讯量。
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公开(公告)号：CN111208829B
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN202010106374.7
申请日：2020-02-21
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了基于分布式预设时间状态观测器的多移动机器人编队方法，属于多移动机器人协同控制技术领域，本发明的基于分布式预设时间状态观测器的多移动机器人编队方法，提出的分布式预设时间观测器，可以直接对从机移动机器人真实编队误差值以以及对主机的位置、角度以及角速度进行观测，可以对观测器的收敛时间进行预先离线设定，能保证观测效果的准确性、灵活性与安全性；本发明提出的移动机器人编队控制器也同样使用预设时间算法，可以保证离线预设完成编队队形形成的时间；同时，本发明利用GPS定位系统、激光雷达与惯性测量单元(包括加速度计、陀螺仪与磁力计)来获取移动机器人之间的相对位置与角度，能保证高精度，保证观测器的观测值更加接近实际值，提高多移动机器人编队的效果。
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公开(公告)号：CN111208829A
公开(公告)日：2020-05-29
申请号：CN202010106374.7
申请日：2020-02-21
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了基于分布式预设时间状态观测器的多移动机器人编队方法，属于多移动机器人协同控制技术领域，本发明的基于分布式预设时间状态观测器的多移动机器人编队方法，提出的分布式预设时间观测器，可以直接对从机移动机器人真实编队误差值以以及对主机的位置、角度以及角速度进行观测，可以对观测器的收敛时间进行预先离线设定，能保证观测效果的准确性、灵活性与安全性；本发明提出的移动机器人编队控制器也同样使用预设时间算法，可以保证离线预设完成编队队形形成的时间；同时，本发明利用GPS定位系统、激光雷达与惯性测量单元(包括加速度计、陀螺仪与磁力计)来获取移动机器人之间的相对位置与角度，能保证高精度，保证观测器的观测值更加接近实际值，提高多移动机器人编队的效果。
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公开(公告)号：CN108052113A
公开(公告)日：2018-05-18
申请号：CN201711266666.1
申请日：2017-12-05
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明涉及无线通信、嵌入式技术领域，公开了一种多无人机与多智能车混合编队通信方法，实现本地计算机一对多自主通信。本发明采用的技术方案是：首先，在室内搭建的定位系统下，对多个无人机与多个智能车的相关位置与姿态信息进行信息获取和提取；接着，本地计算机与多个无人机与多个智能车利用2.4GHz无线通信模块nRF24L01进行数据配对传输；最后，多个无人机与多个智能车可利用相应的控制算法对接收的数据进行利用，实现相应的控制策略。本发明主要应用于多混合机器人分布式编队的实物研究，以后可应用到军事侦查、物流仓储等领域。
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公开(公告)号：CN107832713A
公开(公告)日：2018-03-23
申请号：CN201711120678.3
申请日：2017-11-13
Applicant: 南京邮电大学
CPC classification number: G06K9/00348 , G06F3/011 , G06K9/6232
Abstract: 本发明涉及一种基于OptiTrack的人体姿态识别方法，包括以下步骤：采用限幅滤波算法对OptiTrack的姿态数据帧序列进行限幅滤波处理，去除数据帧噪声；采用K-均值聚类算法提取去噪后的数据帧序列的关键语义帧；本发明采用局部线性嵌入算法提取训练样本的姿态特征，并使用降维思路将关键语义帧带入训练样本的姿态特征中，对关键语义帧的特征进行分类，从而实现姿态的分类识别解决了在大范围内对人体姿态进行识别时，摄像机难以捕捉到人体的姿态信息的难题。
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