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公开(公告)号：CN118938908A
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202410983439.4
申请日：2024-07-22
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明公开了一种动静态障航物下的无人船自主决策控制方法及系统，所述方法包括：构建欠驱动无人船运动学模型与动力学模型；根据欠驱动无人船运动学模型与动力学模型，构建标称制导律与扩张状态观测器；构建欠驱动无人船的状态约束与动静态障航物下的航行安全约束；根据构建的欠驱动无人船的航行安全约束与状态约束，结合标称制导律获取二次规划模型，以求解二次规划模型获取欠驱动无人船的最优标称制导律；根据最优标称制导律构建速度微分跟踪器；根据构建的速度微分跟踪器与扩张状态观测器，设计抗干扰动态控制器，以实现动静态障航物下欠驱动无人船的自主决策控制。本发明既能保障欠驱动无人船不与静态碍航物和动态航物发生碰撞，又能在无人船模型参数完全未知的情况下实现动力学精准控制。
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公开(公告)号：CN118752476A
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202410731105.8
申请日：2024-06-06
Applicant: 大连海事大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明公开了一种基于预估器的机械臂安全编队控制系统，采用预估器模块来获取跟踪误差信号的估计值，结合补偿信号和机械臂的位置速度信息，采用自适应跟踪一致性控制模块，获取机械臂的控制输入信息，并且根据障碍物的位置速度信息，获取机械臂避碰参数，获取考虑障碍物影响下的优化控制输入向量，以实现多机械臂系统的安全协同控制。本发明能够应用于多机械臂并能实现协同编队控制。通过基于控制障碍函数安全优化机制的设计，能够有效的实现在系统完成底层一致性控制任务的同时实现安全编队控制，避免了机械臂在使用过程中因碰撞而造成的损失。更重要的是，通过模块化设计的控制结构，显著降低了控制器设计的复杂度，减少了计算负荷，提高了控制器设计的灵活性，便于工程实现。
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公开(公告)号：CN118295419A
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202410402286.X
申请日：2024-04-03
Applicant: 大连海事大学
IPC: G05D1/43 , G05D109/30
Abstract: 本发明一种基于视觉信息的无人艇领航跟随安全编队方法，包括以下步骤：设计n个跟随无人艇双偶极向量场，设计总领航者双偶极向量场，领航者收敛到每个离散目标点；设计n个跟随无人艇侧滑角预估器，得到n个跟随无人艇侧滑角，设计总领航者侧滑角预估器，得到总领航者侧滑角；基于n个跟随无人艇与领航无人艇的距离差以及n个跟随无人艇摄像头正前方与领航者无人艇船头正前方的角度差，设计跟随无人艇的可见性维护策略；基于期望目标点以及期望朝向，设计总领航者的控制策略；基于跟随者的跟随无人艇的可见性维护策略、总领航者的控制策略，实现总领航者与n个跟随无人艇保持编队保持类似牵引挂车队形编队，安全从起始点运行到目标点。
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公开(公告)号：CN118131762A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410193921.8
申请日：2024-02-21
Applicant: 大连海事大学
IPC: G05D1/43 , G05D109/30
Abstract: 本发明提供一种人在回路无人船列队协同控制系统及其方法，控制方法的具体步骤包括：虚拟领导者参数模块获取可变速度作为输入，向通讯网络输出虚拟领导者路径参数；通信网络向第i艘船发送邻船j的路径参数；第i艘船的协同路径参数更新率模块获取邻船j的路径参数后，向路径跟踪制导律模块输出路径参数更新率；路径跟踪制导律模块将制导速度和角速度输入到二次优化模块；海上避碰规则状态机模块获取目标船的参数作为输入，将当前状态输入到会遇船舶避碰约束模块；二次优化模块获取制导速度和角速度后，结合会遇船舶避碰约束模块、速度/角速度约束模块和邻居无人船约束模块输出的约束条件，最终得出无人船的安全制导速度和角速度。
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公开(公告)号：CN118068703A
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202410116153.6
申请日：2024-01-26
Applicant: 大连海事大学 , 上海交通大学 , 深圳市赢合科技股份有限公司
Abstract: 本发明提供了一种无人系统集群多目标博弈对抗方法，包括如下步骤：S1、设定无人系统集群多目标追踪场景，给定无人系统集群数目与追踪目标数目，定义控制目标；S2、建立分布式部分可观测马尔科夫博弈模型；S3、构建分层目标过滤注意力网络；S4、建立多智能体深度确定性策略梯度算法；S5、设定训练轮次与每轮训练步数，开始训练，得到训练好的多智能体深度确定性策略梯度算法；S6、在进行无人系统集群多目标对抗博弈时，将局部观测信息输入到训练好的多智能体深度确定性策略梯度算法中，获取下一时刻的执行动作。本发明设计了一种新的目标权重分配算法，自动衡量每个目标的重要性，从而提高任务完成的精度与效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117572810B
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202410059757.1
申请日：2024-01-16
Applicant: 大连海事大学
IPC: G05B19/042
Abstract: 本发明公开了一种基于控制障碍函数的机械臂安全协同控制系统，在机械臂动力学系统受到复杂环境带来的外部干扰的情况下，实现一致性编队协同控制任务，提高了控制策略的鲁棒性和抗干扰性能。所提出的多机械臂安全跟踪一致性控制协议在执行时，即使多机械臂系统遭遇动静态障碍物，仍能够继续完成编队一致性控制任务。通过基于控制障碍函数的安全优化模块的设计，能够有效的实现在系统完成底层一致性控制任务的同时实现安全编队控制，避免了机械臂在使用过程中因碰撞而造成的损失。同时，本发明的模块化设计的控制结构，显著降低了控制器设计的复杂度，减少了计算负荷，提高了控制器设计的灵活性，便于工程实现。
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公开(公告)号：CN117369471A
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311469792.2
申请日：2023-11-06
Applicant: 大连海事大学
IPC: G05D1/43 , G05D109/30
Abstract: 本发明公开一种具有预设性能的无人船数据驱动模糊航向控制方法，建立了考虑环境干扰的无人船航向控制模型；提出一种具有预设性能约束的策略，使得无人船的航向跟踪误差可以收敛到一个预设的小范围的界内并且所用性能函数可以任意调整收敛速率以满足实际需求。根据历史数据堆栈所建立的数据驱动模糊自适应律，能够在无人船航向控制系统受到复杂气流和极端天气带来的外部干扰的情况下，实现航向跟踪的任务，提高了控制策略的鲁棒性和抗干扰性能，并且是能够同时使用历史数据和实时数据进行自适应的自适应律，使得系统状态的估计效果更好，收敛速度更快，航向跟踪误差更小。
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公开(公告)号：CN116300981A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310149488.3
申请日：2023-02-22
Applicant: 大连海事大学
IPC: G05D1/06
Abstract: 本发明公开了一种水下滑翔机向量场路径跟踪控制方法，包括，建立水下滑翔机运动学模型，设置期望路径和期望速度；将期望路径进行参数化，得到期望路径的参数化信息；根据期望路径的参数化信息获取虚拟参考点的位置信息，计算虚拟参考点与水下滑翔机的实际位置之间的路径跟踪误差；根据期望路径的参数化信息得到制导向量场信息，根据制导向量场信息和水下滑翔机的实际位置计算水下滑翔机的制导角速度；根据期望速度和路径跟踪误差中的纵向路径跟踪误差计算水下滑翔机前向速度；水下滑翔机根据制导角速度和前向速度进行航行。使水下滑翔机路径跟踪路线更加平滑，减小了水下滑翔机运动中的风险，提高了水下滑翔机路径跟踪性能。
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公开(公告)号：CN116166037A
公开(公告)日：2023-05-26
申请号：CN202310149450.6
申请日：2023-02-22
Applicant: 大连海事大学
IPC: G05D1/06
Abstract: 本发明公开了一种无人水下航行器虚拟目标跟踪控制系统与方法，包括根据无人水下航行器的实时位置与虚拟目标位置计算参考点误差，根据参考点误差计算无人水下航行器的前向速度制导信号，根据参考点误差和无人水下航行器的水平航向、垂直航向计算无人水下航行器的航向误差，根据航向误差计算无人水下航行器的角速度制导信号，根据无人水下航行器的前向速度制导信号和角速度制导信号控制无人水下航行器沿着虚拟目标位置进行航行。通过在计算角速度制导信号和航向制导信号中考虑无人水下航行器的暂态控制性能，使得目标跟踪路线更加光滑，提高了角速度和前行速度更新的平稳性，减小无人水下航行器运动的风险。
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公开(公告)号：CN114564028A
公开(公告)日：2022-05-31
申请号：CN202210272085.3
申请日：2022-03-18
Applicant: 大连海事大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了一种离散时间数据驱动自学习的无人船航速控制系统，包括：速度估计模块、扰动观测器模块、无模型控制器模块、数据驱动参数更新律模块；无模型控制器模块用于计算前向力矩τ(n)；速度估计模块用于计算下一时刻无人船的动力学未知项估计下一时刻的无人船航速估计扰动观测器模块用于计算下一时刻的系统总扰动估计数据驱动参数更新律模块用于根据下一时刻的系统总扰动估计计算下一时刻的控制增益估计本发明的在估计总扰动的基础上，通过利用扩张状态观测器和数据驱动更新律，不仅解决了对可变化的控制增益进行估计，而且还能辨识控制增益估计不准确部分的问题，最终实现了系统完全自学习和监控功能的效果。
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