异构四旋翼飞行器编队姿态容错控制方法

    公开(公告)号:CN114840027A

    公开(公告)日:2022-08-02

    申请号:CN202210766349.0

    申请日:2022-07-01

    Abstract: 本发明提供一种异构四旋翼飞行器编队姿态容错控制方法,包括以下步骤:构建时变故障和不确定函数影响下的异构四旋翼飞行器编队姿态动力学模型,其中,所述模型包含姿态角和姿态角速率的动态方程;使用无向图理论,确定所述异构四旋翼飞行器编队中四旋翼飞行器之间的通信拓扑关系;根据领航者的姿态信息,构造跟随者的编队姿态跟踪误差系统;基于反演控制和时变障碍李雅普诺夫函数为每一个跟随者的姿态角环设计虚拟控制器;根据所述虚拟控制器对跟随者的姿态角速率环开发实际控制器。本发明能够在时变执故障存在情况下依然可以对领航者四旋翼飞行器姿态实现快速、高精度跟踪。

    基于布谷鸟算法改进人工势场法的四旋翼编队避障方法

    公开(公告)号:CN113687662A

    公开(公告)日:2021-11-23

    申请号:CN202111048914.1

    申请日:2021-09-08

    Abstract: 本发明公开了一种基于布谷鸟算法改进人工势场法的四旋翼编队避障方法,该方法在传统人工势场法的基础上改进斥力函数,在斥力函数中引入目标点到障碍物的距离,使得当终点附近存在障碍物时四旋翼也可到达终点,从而解决终点不可达性问题。此外,通过障碍物膨胀法,围绕障碍物划分一定的安全裕量,避免四旋翼发生碰撞,确保四旋翼安全避开障碍物。当机器人陷入局部极小值时,或者处于狭窄环境中时,可以通过布谷鸟算法规划路径,本发明对布谷鸟算法进行了改进,通过差分进化的可变步长的布谷鸟算法,提高了人工势场算法路径规划的适应性,解决了布谷鸟算法存在的问题,使得规划路径更优、节点更少、迭代次数更少。

    基于Retinex和YOLOv3模型的隧道异物检测方法

    公开(公告)号:CN112115767A

    公开(公告)日:2020-12-22

    申请号:CN202010764265.4

    申请日:2020-08-02

    Abstract: 本发明公开了一种基于Retinex和YOLOv3模型的隧道异物检测方法,方法为:利用四旋翼无人机拍摄隧道图像,并将图像传输到地面站进行预处理;利用导向滤波方法从获得的隧道低照度图像中估计出光照分量;根据Retinex理论在对数域中分解出图像的实际颜色,并利用多尺度颜色恢复算法减轻图像失真,完成低照度增强;利用labelimg软件对处理后的隧道图像数据集进行数据标注;利用标注好的数据集训练YOLOv3网络,从而对隧道图像中的异物进行识别。本发明相比于一般的隧道异物检测方法,在进行异物检测时,不易受到光线不足的影响,具有较好的环境适应性,从而能更稳定准确地进行隧道异物检测任务。

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