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公开(公告)号：CN114578824B
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202210214963.6
申请日：2022-03-04
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种适用于空地两用机器人的未知环境自主探索方法，涉及机器人环境探索技术领域，用以解决现有未知环境自主探索方法因仅考虑单一运动模态导致对环境探索的覆盖率、节能性、快速性不足的问题。本发明技术要点包括：获取未知环境的三维空间范围，以空地两用机器人当前位置为探索起点，对深度数据和姿态数据进行处理以更新栅格地图，进而更新待探索点集；基于度量函数在待探索点集中选择最优待探索点；对根据空地两用机器人当前位置和最优待探索点生成的全局路径进行优化，使得空地两用机器人沿优化后的全局路径到达最优待探索点。本发明使得机器人在对未知环境探索时探索速度显著提高，探索能耗显著降低，在实际工程中能实现更优的探索效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110978931B
公开(公告)日：2021-01-01
申请号：CN201911359383.0
申请日：2019-12-25
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: B60G17/018 , B60G17/0165
Abstract: 一种基于hidden semi‑Markov切换的车辆主动悬架系统建模和控制方法，涉及车辆主动悬架系统建模和控制方法，本发明为了解决现有主动悬架需依赖传感器而自主适应道路状况且使用成本高、故障率高等问题。建立车辆主动悬架动力学方程；将悬架系统建模为非齐次hidden semi‑Markov随机切换系统，车辆主动悬架动力学方程中的阻尼和刚度可在多个子模态中随机切换以适应不同路况；对车辆主动悬架系统进行稳定性分析；设计依赖于观测模态的状态反馈控制器。根据实际情况将主动悬架系统建模为非齐次hiddensemi‑Markov随机切换系统，降低悬架系统使用成本的同时提升了悬架系统舒适性。
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公开(公告)号：CN110978931A
公开(公告)日：2020-04-10
申请号：CN201911359383.0
申请日：2019-12-25
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: B60G17/018 , B60G17/0165
Abstract: 一种基于hidden semi-Markov切换的车辆主动悬架系统建模和控制方法，涉及车辆主动悬架系统建模和控制方法，本发明为了解决现有主动悬架需依赖传感器而自主适应道路状况且使用成本高、故障率高等问题。建立车辆主动悬架动力学方程；将悬架系统建模为非齐次hidden semi-Markov随机切换系统，车辆主动悬架动力学方程中的阻尼和刚度可在多个子模态中随机切换以适应不同路况；对车辆主动悬架系统进行稳定性分析；设计依赖于观测模态的状态反馈控制器。根据实际情况将主动悬架系统建模为非齐次hiddensemi-Markov随机切换系统，降低悬架系统使用成本的同时提升了悬架系统舒适性。
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公开(公告)号：CN115686064A
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202211403771.6
申请日：2022-11-10
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明公开了一种基于改进A星算法的空投飞行器路径规划方法及系统，涉及飞行器路径规划技术领域。本发明的技术要点包括：改进A星算法中采用正向搜索与反向搜索相结合，通过为每一个起点和目标点构建A星算法搜索分支，并将A星算法中的启发项改进为当前节点到其他搜索分支节点距离之和，解决了空投飞行器路径规划中确定空投分离点的问题，实现了同时包含分离点以及子机、载机各自路径信息的空投飞行器路径规划；同时提出了两种搜索策略：以本搜索分支节点到其他搜索分支封闭列表中的最新节点或者其他搜索分支的起点为启发项。本发明在保证无人子机和载机避障效果的同时，有着较高的计算效率，具有较高的工程应用价值。
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公开(公告)号：CN115657725A
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202211403755.7
申请日：2022-11-10
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明公开了一种子母式无人机投放决策及路径规划一体化方法及系统，涉及无人机路径规划技术领域。本发明的技术要点包括：根据子母式无人机任务需求，构建三维地图环境；确定子母式无人机的子机数量及各个子机的目标位置；根据各个子机的目标位置和地势高度建立路径代价函数；利用改进的粒子群算法获得子母式无人机中母平台及子机的飞行路径，其中子机的初始飞行路径点即为被投放位置。本发明以子母式无人机投放过程特有的分离点选取为核心，填补了子母式无人机路径规划方法的研究空白；针对传统粒子群算法收敛速度过快，易陷入局部最优的问题，提出改进粒子群算法，兼顾了路径优化中的局部最优性与全局最优性，有效提高了规划路径的质量。
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公开(公告)号：CN114578824A
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202210214963.6
申请日：2022-03-04
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 一种适用于空地两用机器人的未知环境自主探索方法，涉及机器人环境探索技术领域，用以解决现有未知环境自主探索方法因仅考虑单一运动模态导致对环境探索的覆盖率、节能性、快速性不足的问题。本发明技术要点包括：获取未知环境的三维空间范围，以空地两用机器人当前位置为探索起点，对深度数据和姿态数据进行处理以更新栅格地图，进而更新待探索点集；基于度量函数在待探索点集中选择最优待探索点；对根据空地两用机器人当前位置和最优待探索点生成的全局路径进行优化，使得空地两用机器人沿优化后的全局路径到达最优待探索点。本发明使得机器人在对未知环境探索时探索速度显著提高，探索能耗显著降低，在实际工程中能实现更优的探索效果。
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