面向海洋机器人护航的全局刚性图编队集结方法及系统

    公开(公告)号:CN117032204B

    公开(公告)日:2024-08-20

    申请号:CN202310817500.3

    申请日:2023-07-05

    Abstract: 面向海洋机器人护航的全局刚性图编队集结方法及系统,涉及多智能体协同控制技术领域。本发明是为了解决基于位置的编队集结控制方法存在集结策略不灵活、效率低的问题,而基于距离的编队控制方法没有考虑追踪目标的问题。本发明引入虚拟领航者的编队控制思想,使得海洋机器人编队中心与护航目标保持位置一致。设计了可在线计算的基于距离信息的编队集结控制器,使得海洋机器人护航编队可以快速灵活、安全、高效地集结成护航编队队形,满足海洋机器人护航编队集结阶段的任务需求。

    面向无人艇编队护航任务的编队重构控制方法

    公开(公告)号:CN116859736A

    公开(公告)日:2023-10-10

    申请号:CN202310830701.7

    申请日:2023-07-07

    Abstract: 面向无人艇编队护航任务的编队重构控制方法,属于多机器人编队控制技术领域,本发明为解决现有编队重构方法不适用于编队成员数量变化工况的问题。本发明方法为:步骤一、确定当前时刻无人艇编队护航实际任务需求下的行为组合方式;编队重构行为组合方式为:编队追踪护航目标、编队重构、编队保持,执行步骤二;编队保持的行为组合方式为:编队追踪护航目标、编队保持,执行步骤四;步骤二、确定编队重构子任务行为的最佳重构时机;步骤三、建立并求解编队重构的数学模型;步骤四、建立并求解编队追踪护航目标、编队保持两项子任务行为的运动模型;步骤五、对实际行为组合方式中的各项子任务行为进行融合,得到最终的期望速度矢量。

    优化K-means威胁目标聚类的集群护航任务分配方法及系统

    公开(公告)号:CN117726089B

    公开(公告)日:2024-08-27

    申请号:CN202310811303.0

    申请日:2023-07-04

    Abstract: 优化K‑means威胁目标聚类的集群护航任务分配方法及系统,涉及无人集群任务分配技术领域。解决了现有的目标聚类和任务分配方法未考虑海面运动威胁目标的运动特性及其对护航任务的威胁程度,导致目标聚类效果差和任务分配效率低的问题。本发明通过建立威胁评估判定规则对海面威胁目标进行定性定量的威胁评估、判定与预测、基于护航威胁相似度改进的优化聚类中心K‑means算法对威胁目标拦截点进行聚类,建立海洋机器人集群护航任务的数学模型构建威胁拦截代价函数,通过匈牙利算法对任务分配问题的数学模型进行求解获得威胁任务指派方案,使得每个海洋机器人的拦截任务利润最大。本发明主要应用在海上护航中。

    面向无人艇编队护航任务的编队重构控制方法

    公开(公告)号:CN116859736B

    公开(公告)日:2024-08-16

    申请号:CN202310830701.7

    申请日:2023-07-07

    Abstract: 面向无人艇编队护航任务的编队重构控制方法,属于多机器人编队控制技术领域,本发明为解决现有编队重构方法不适用于编队成员数量变化工况的问题。本发明方法为:步骤一、确定当前时刻无人艇编队护航实际任务需求下的行为组合方式;编队重构行为组合方式为:编队追踪护航目标、编队重构、编队保持,执行步骤二;编队保持的行为组合方式为:编队追踪护航目标、编队保持,执行步骤四;步骤二、确定编队重构子任务行为的最佳重构时机;步骤三、建立并求解编队重构的数学模型;步骤四、建立并求解编队追踪护航目标、编队保持两项子任务行为的运动模型;步骤五、对实际行为组合方式中的各项子任务行为进行融合,得到最终的期望速度矢量。

    用于无人艇集群护航的海上威胁目标拦截点预报方法及系统

    公开(公告)号:CN117173934B

    公开(公告)日:2024-05-28

    申请号:CN202311123046.8

    申请日:2023-09-01

    Abstract: 用于无人艇集群护航的海上威胁目标拦截点预报方法及系统,它属于海上威胁目标运动预报领域。本发明解决了基于现有方法计算出的拦截点进行护航的效果差的问题。本发明为:步骤一、获取海上威胁目标和护航对象的位置、速度和航向;步骤二、护航对象根据接收到的信息计算各海上威胁目标与护航对象之间的最近会遇距离和最近会遇时间;步骤三、选择安全距离,根据最近会遇距离与的大小关系以及最近会遇时间,计算出各海上威胁目标的拦截点位置坐标;步骤四、根据拦截点位置坐标,分别计算出无人艇护航编队中的每个无人艇对各海上威胁目标的拦截代价;根据计算出的拦截代价进行拦截任务分配。本发明方法可以应用于海上威胁目标拦截点预报。

    用于无人艇集群护航的海上威胁目标拦截点预报方法及系统

    公开(公告)号:CN117173934A

    公开(公告)日:2023-12-05

    申请号:CN202311123046.8

    申请日:2023-09-01

    Abstract: 用于无人艇集群护航的海上威胁目标拦截点预报方法及系统,它属于海上威胁目标运动预报领域。本发明解决了基于现有方法计算出的拦截点进行护航的效果差的问题。本发明为:步骤一、获取海上威胁目标和护航对象的位置、速度和航向;步骤二、护航对象根据接收到的信息计算各海上威胁目标与护航对象之间的最近会遇距离和最近会遇时间;步骤三、选择安全距离,根据最近会遇距离与的大小关系以及最近会遇时间,计算出各海上威胁目标的拦截点位置坐标;步骤四、根据拦截点位置坐标,分别计算出无人艇护航编队中的每个无人艇对各海上威胁目标的拦截代价;根据计算出的拦截代价进行拦截任务分配。本发明方法可以应用于海上威胁目标拦截点预报。

    一种面向无人艇护航任务的改进零空间编队机动控制方法

    公开(公告)号:CN116203958A

    公开(公告)日:2023-06-02

    申请号:CN202310176512.2

    申请日:2023-02-28

    Abstract: 一种面向无人艇护航任务的改进零空间编队机动控制方法,根据无人艇编队运动意图,将无人艇机动过程分解,然后建立运动模型步骤,对护航目标的状态进行修正的同时设计一种新的避障行为函数,采用全局融合策略融合运动模型,得到最终的速度和方向。本发明为解决传统零空间行为融合算法存在的编队滞后以及轨迹震荡等问题,在编队保持行为中,添加了修正增益λ,对护航目标的状态进行修正,避免了在编队集结后出现编队滞后的现象;并且受到人工势场法的启发,在全局融合的策略下设计了一种新的避障行为函数,使无人艇可以在到达安全距离前执行部分编队避障行为,顺利完成编队保持阶段的任务,避免了传统零空间行为融合算法存在的轨迹震荡的问题。

    优化K-means威胁目标聚类的集群护航任务分配方法及系统

    公开(公告)号:CN117726089A

    公开(公告)日:2024-03-19

    申请号:CN202310811303.0

    申请日:2023-07-04

    Abstract: 优化K‑means威胁目标聚类的集群护航任务分配方法及系统,涉及无人集群任务分配技术领域。解决了现有的目标聚类和任务分配方法未考虑海面运动威胁目标的运动特性及其对护航任务的威胁程度,导致目标聚类效果差和任务分配效率低的问题。本发明通过建立威胁评估判定规则对海面威胁目标进行定性定量的威胁评估、判定与预测、基于护航威胁相似度改进的优化聚类中心K‑means算法对威胁目标拦截点进行聚类,建立海洋机器人集群护航任务的数学模型构建威胁拦截代价函数,通过匈牙利算法对任务分配问题的数学模型进行求解获得威胁任务指派方案,使得每个海洋机器人的拦截任务利润最大。本发明主要应用在海上护航中。

    面向海洋机器人护航的全局刚性图编队集结方法及系统

    公开(公告)号:CN117032204A

    公开(公告)日:2023-11-10

    申请号:CN202310817500.3

    申请日:2023-07-05

    Abstract: 面向海洋机器人护航的全局刚性图编队集结方法及系统,涉及多智能体协同控制技术领域。本发明是为了解决基于位置的编队集结控制方法存在集结策略不灵活、效率低的问题,而基于距离的编队控制方法没有考虑追踪目标的问题。本发明引入虚拟领航者的编队控制思想,使得海洋机器人编队中心与护航目标保持位置一致。设计了可在线计算的基于距离信息的编队集结控制器,使得海洋机器人护航编队可以快速灵活、安全、高效地集结成护航编队队形,满足海洋机器人护航编队集结阶段的任务需求。

    面向海上护航的无人艇集群分布式任务分配方法及系统

    公开(公告)号:CN116862114A

    公开(公告)日:2023-10-10

    申请号:CN202310949814.9

    申请日:2023-07-31

    Abstract: 面向海上护航的无人艇集群分布式任务分配方法及系统,解决了海上护航任务分配时间过长,无法及时对威胁目标进行拦截的问题,属于无人艇集群任务分配领域。本发明包括:S1、确定威胁目标;S2、选择商家,各护航无人艇计算拦截到各个威胁目标的估值,选估值最大的任务发送给商家,商家向各无人艇发布初始落选任务集合O;S3、更新初始落选任务的价格:S31、无人艇计算初始落选任务的预期折扣值;S32、商家选择最小预期折扣值对应的无人艇和初始落选任务,进行降价及将对应初始落选任务从集合O中剔除,转入S31,直至选出k‑1个无人艇,转入S4;S4、对仍然存在冲突的无人艇,调用策略定价算法进行分配;S5、无人艇根据分配结果对于海上威胁目标进行相应拦截。

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