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公开(公告)号：CN115309161B
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202211013485.9
申请日：2022-08-23
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种移动机器人路径规划方法、电子设备及存储介质，提出一种改进的RRT*算法与动态窗口法相结合的混合算法，利用DWA算法跟踪改进RRT*算法规划的最优路径。当全局路径上出现静态未知障碍物时，通过二次调权和路径回正机制避开障碍物并及时回归原路线；当环境中出现移动障碍物时，通过提前检测危险距离并转向加速的方式安全驶离该区域。最后，通过仿真实验验证，在复杂动态障碍物环境中本发明提出的改进融合算法运行时间短、路径成本小、与障碍物始终保持安全距离，确保在安全避开动态障碍物的同时，跟踪最优路径。
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公开(公告)号：CN114815614A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210429409.X
申请日：2022-04-22
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种基于卡尔曼滤波器的预测滑模控制方法，属于系统控制技术领域。该方法步骤为：在不考虑噪声干扰的情况下，以标称系统状态空间模型为预测模型，采用预测滑模控制方法，设计预测滑模控制器；再将外部随机干扰等效为系统的过程噪声，加入系统的输入端；将传感器的测量误差等效为系统的观测噪声，加入系统的输出端，并设计卡尔曼滤波器，得到滤波后的新状态，并运用到预测滑模控制器中，进而求出基于卡尔曼滤波器的预测滑模控制器。本发明在保证系统稳定的同时，在白噪声干扰下任然能够精确的跟踪参考轨迹，具有较强的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN118226879A
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202410455025.4
申请日：2024-04-16
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G05D1/49
Abstract: 本发明公开了一种基于自适应扩展卡尔曼滤波器的高超声速飞行器姿态控制方法，包括：建立高超声速飞行器姿态快、慢回路线性时变模型，实时更新每个时刻高超声速飞行器姿态控制系统中过程噪声协方差矩阵和观测噪声协方差矩阵的估计值，设计出快、慢回路自适应扩展卡尔曼滤波器，校正高超声速飞行器姿态控制系统中快、慢回路状态变量估计值，设计基于自适应扩展卡尔曼滤波器的快、慢回路跟踪误差稳定调节器；结合高超声速飞行器的非线性姿态快、慢回路模型设计的快、慢回路轨迹线性化控制器的伪逆控制器，构建快、慢回路控制器，实现对高超声速飞行器姿态控制系统中的姿态控制，本发明能够实现高超声速飞行器姿态的精确跟踪，具有较强的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN115309161A
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN202211013485.9
申请日：2022-08-23
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了一种移动机器人路径规划方法、电子设备及存储介质，提出一种改进的RRT*算法与动态窗口法相结合的混合算法，利用DWA算法跟踪改进RRT*算法规划的最优路径。当全局路径上出现静态未知障碍物时，通过二次调权和路径回正机制避开障碍物并及时回归原路线；当环境中出现移动障碍物时，通过提前检测危险距离并转向加速的方式安全驶离该区域。最后，通过仿真实验验证，在复杂动态障碍物环境中本发明提出的改进融合算法运行时间短、路径成本小、与障碍物始终保持安全距离，确保在安全避开动态障碍物的同时，跟踪最优路径。
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