基于空地两用移动操作平台及其位姿控制系统及控制方法

    公开(公告)号:CN115520376B

    公开(公告)日:2023-08-25

    申请号:CN202211184334.X

    申请日:2022-09-27

    Abstract: 一种基于矢量旋翼的空地两用移动操作平台及其位姿控制系统及控制方法,本发明涉及空地两用移动操作平台及其位姿控制系统及控制方法。本发明的目的是为了解决普通旋翼飞行器的旋翼旋转轴固定,不能很好的抵抗所搭载的机械臂操作时引入的扰动问题;同时,实现一种不需要动力轮的地面移动遥操作平台。过程为:一、得到期望控制力和控制力矩;二、飞行模式时执行三;地面模式时执行五;三、计算飞行模式时fa和ma;四、计算飞行模式时机器人的控制分配;判断控制分配是否符合驱动机构约束;若符合响应控制分配;否则机器人暂停作业返回降落;五、计算地面模式时fa和ma;同时完成机器人控制分配。本发明用于空地两用移动操作平台及其位姿控制领域。

    基于变惯性参数建模的飞行机械臂耦合扰动控制方法

    公开(公告)号:CN115556111B

    公开(公告)日:2023-08-18

    申请号:CN202211319418.X

    申请日:2022-10-26

    Abstract: 一种基于变惯性参数建模的飞行机械臂耦合扰动控制方法,属于空中作业无人系统控制技术领域。本发明针对现有旋翼飞行机械臂抗扰动控制中的反馈补偿存在延时,影响系统稳定性的问题。包括:建立动态变化质心在机体坐标系下的表达式和动态变化惯量在机体坐标系下的表达式;利用多刚体质点系的动量与动量矩定理对旋翼飞行机械臂系统进行动力学建模,得到系统动力学模型;基于质心变化与惯量变化对系统动力学模型进行处理,建立质心变化和惯量变化对旋翼飞行机械臂系统的耦合扰动的映射关系,得到基于变惯性参数的耦合扰动模型;将耦合扰动模型计算获得的耦合扰动估计值作为前馈补偿量输入位置环和姿态环实现耦合扰动控制。本发明可以抑制耦合扰动。

    一种基于动态增益的自适应神经网络跟踪控制方法

    公开(公告)号:CN114815618B

    公开(公告)日:2023-05-16

    申请号:CN202210467223.3

    申请日:2022-04-29

    Abstract: 一种基于动态增益的自适应神经网络跟踪控制方法,本发明涉及基于动态增益的自适应神经网络跟踪控制方法。本发明是为了解决目前自适应神经网络控制的反馈增益参数以未知函数的上界设计,使得系统的控制器设计不灵活,导致设计的控制器能量消耗过大的问题。过程为:一、建立具有未知非线性控制方向函数的不确定非线性严格反馈系统的二维状态空间模型,使系统输出跟踪目标信号;二、建立具有扩展状态变量的三维非线性系统状态空间模型;三、设计李雅普诺夫函数;四、利用李雅普诺夫函数对时间求一阶导数;五、改写李雅普诺夫函数的一阶导数;六、设计神经网络权值更新律、虚拟控制函数及控制输入。本发明用于非线性控制技术领域。

    一种双轴倾转矢量旋翼飞行器及其扰动补偿控制方法

    公开(公告)号:CN115477006A

    公开(公告)日:2022-12-16

    申请号:CN202211123473.1

    申请日:2022-09-15

    Abstract: 一种双轴倾转矢量旋翼飞行器及其扰动补偿控制方法,涉及飞行控制技术领域,针对现有技术中飞行器在调整姿态时,位置会因为姿态的变化而发生改变,即现有技术不能针对姿态和位置的耦合,实现解耦的问题,本申请通过机械结构的驱动,使旋翼机的每个旋翼可以独立的产生三维空间矢量推力,当采用的可倾转旋翼数量大于等于二时,旋翼飞行器的姿态控制与位置控制可以实现解耦,进一步提升旋翼飞行器的飞行能力,从而进一步扩展其应用场景。

    一种基于聚类的多功能贴片机贴装路径规划方法

    公开(公告)号:CN111615325B

    公开(公告)日:2021-05-07

    申请号:CN202010387784.3

    申请日:2020-05-09

    Abstract: 一种基于聚类的多功能贴片机贴装路径规划方法,它属于电器技术及电气工程领域。本发明解决了现有的商业软件规划得到的贴装路径较长的问题。本发明具体通过以下步骤实现:步骤一:根据拾贴周期内各吸杆拾贴的元件类型,确定各吸杆贴装对应类型元件的贴装点信息;步骤二:根据步骤一中的贴装点信息,构造cycleMount结构体数组;步骤三:采用聚类的方法,确定各拾贴周期内吸杆贴装的元件序号;步骤四:通过枚举法确定各拾贴周期贴装元件的先后顺序。本发明可以应用于多功能贴片机贴装路径的优化。

    一种基于最近插入法的贴片机贴装路径规划方法

    公开(公告)号:CN111586992A

    公开(公告)日:2020-08-25

    申请号:CN202010387811.7

    申请日:2020-05-09

    Abstract: 一种基于最近插入法的贴片机贴装路径规划方法,它属于电器技术及电气工程领域。本发明解决了现有的商业软件规划得到的贴装路径较长的问题。本发明具体通过以下步骤实现:步骤一、根据拾贴周期内各吸杆要贴装的元件类型,通过坐标转换确定各吸杆拾贴对应类型元件的贴装点时贴片头的坐标;步骤二、按照最近插入方法,确定在拾贴周期内访问贴装点的先后顺序及对应的吸杆编号;步骤三、根据步骤二确定出的贴装点访问的先后顺序形成的闭环回路,通过拆解闭环回路的最长边,调整贴装点访问顺序,得到优化后的贴装路径。本发明可以应用于贴片机贴装路径规划领域。

    一种基于虚拟现实弥补时延的遥操作控制方法及系统

    公开(公告)号:CN111476909A

    公开(公告)日:2020-07-31

    申请号:CN202010142759.9

    申请日:2020-03-04

    Abstract: 本发明公开了一种基于虚拟现实弥补时延的遥操作控制方法及系统。该方法包括:根据位于从端的RCM机构和位于从端的实际相机建立初始虚拟机器人模型、虚拟相机和背景图像;获取主手位置信息;将主手位置信息映射到初始虚拟机器人模型中的关节运动上,得到实时更新的虚拟机器人模型;获取从端场景图像特征角点;计算虚拟机器人模型的虚拟角点;由从端场景图像特征角点和虚拟角点对虚拟仿真模型进行修正,得到修正后的虚拟仿真模型;由修正后的虚拟仿真模型、虚拟相机和背景图像得到更新后的三维虚拟场景模型,以实现遥操作。本发明能够实现三维虚拟模型的构建,在提高控制精度的同时,增强遥操作的真实感。

    一种距离空间和图像特征空间融合的混合视觉伺服方法

    公开(公告)号:CN111360820A

    公开(公告)日:2020-07-03

    申请号:CN202010099117.5

    申请日:2020-02-18

    Abstract: 本发明涉及一种距离空间和图像特征空间融合的视觉伺服方法,所述方法包括:构建图像雅克比矩阵;构建深度雅克比矩阵;将所述图像雅克比矩阵和所述深度雅克比矩阵融合,得到混合视觉伺服雅克比矩阵;基于所述混合视觉伺服雅克比矩阵采用控制算法得到机器人运动的控制量,从而使得机器人运动到目标位置,完成精确定位。本发明中的上述方法避免了传统雅可比矩阵的奇异和局部最小值等问题。融合了互补的图像特征空间和距离空间,在信息不冗余的情况下,弥补了视觉信息中的不足,系统实时采集数据,在简单的控制算法下,即可快速完成视觉伺服任务。

    一种利用双倍行程弧形滑轨的空间远心点运动机构

    公开(公告)号:CN108670411B

    公开(公告)日:2019-08-02

    申请号:CN201810565716.4

    申请日:2018-06-04

    Abstract: 一种利用双倍行程弧形滑轨的空间远心点运动机构,本发明涉及机构学,本发明解决远心点运动机构输出构件可以绕空间中某固定点转动以及沿着过该固定点的轴线移动,然而在此固定点处并没有实际的运动副存在。它包括:支架、竖直转轴机构、竖直转动架机构、双倍行程弧形滑轨、直线运动机构。支架用来支撑所有旋转构件;竖所述竖直转轴机构的上端与支架上端伸出部固定连接,竖直转轴机构转动输出端与竖直转动架机构转动连接;竖直转动架机构与固定滑块一个侧面固定连接;固定滑块的另一个侧面与双倍行程弧形滑轨的一个侧面滑动连接;双倍行程弧形滑轨的另一个侧面与动滑块一个侧面滑动连接;动滑块的另一个侧面与直线运动机构固定连接。本发明属于医疗机器人领域。

    基于深度强化学习的多智能体攻防决策方法

    公开(公告)号:CN115544898B

    公开(公告)日:2023-08-29

    申请号:CN202211398653.0

    申请日:2022-11-09

    Abstract: 基于深度强化学习的多智能体攻防决策方法,涉及人工智能、机器学习领域。本发明解决了多智能体深度确定性策略梯度方法,无法应用于智能体可坠毁的场景下的问题。本发明该攻防决策方法包括如下过程:S1、根据场景构建攻防环境;S2、将N个智能体与攻防环境进行交互,交互过程中每个智能体最大化自身奖励,构建适用于深度神经网络的数据集知识库;所述数据集知识库内所有样本的数据维度相同;S3、从数据集知识库中随机抽取一批样本,利用同批样本同时对每个智能体的深度神经网络进行训练,获得训练后的智能体;S4、在当前攻防环境和预设攻防轮次下,使训练后的各智能体进行攻防决策。主要用于复杂场景下的多对多智能体的攻防决策。

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