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公开(公告)号：CN115179295B
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202210931348.7
申请日：2022-08-04
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种多欧拉‑拉格朗日系统鲁棒二分一致性跟踪控制方法，包括以下步骤：S1、建立个体动力学模型，构建二阶模型，建立由分数阶动力学描述的领导者模型；S2、生成参数自适应性更新律；S3、设计改进的扩张高增益观测器，确定未知干扰和不可测二阶状态估计误差的收敛时间；S4、设计滑模面，设计鲁棒二分一致性跟踪控制器；S5、明确二分一致性跟踪误差上界；S6、将鲁棒二分一致跟踪控制器应用到系统中，使得多欧拉‑拉格朗日系统中的个体能够最终实现组别划分，对领导者状态实现二分一致性跟踪。本发明有效实现了同时对具有模型不确定性的领导者而高阶信息、未知干扰和不可测状态的同时估计。
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公开(公告)号：CN116880216A
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202311087090.8
申请日：2023-08-28
Applicant: 电子科技大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种事件触发机制下基于神经网络的鲁棒一致性控制方法，包括以下步骤：S1、建立多智能体系统中智能体的动力学模型；S2、基于神经网络拟合技术，设计拟合参数的自适应更新律，完成控制系统中神经网络模块的设计；S3、设计鲁棒一致性控制器，设计基于神经网络的事件触发控制协议，并为其设计事件触发条件，完成控制系统的事件触发器的设计；S4、验证Zeno行为的不存在性，保证事件触发机制的有效性；S5、将控制协议应用到非线性智能体的动力学模型中。本发明提在系统存在非线性动力学模型或非线性干扰的情况下，能够保证多智能体实际一致性控制的鲁棒性，该发明具有适用范围广、节约计算资源与通信带宽等优点。
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公开(公告)号：CN116758255A
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202310861095.5
申请日：2023-07-13
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种自动识别视频画面走向并进行全景图像拼接方法，无人机在高空中进行定高巡航，捕获一段对地拍摄视频，通过Tenengrad梯度方法过滤视频中的模糊帧，对得到的清晰帧图像做灰度化处理，输出差值二值化矩阵，通过差值二值化矩阵的Frobenius范数选取出适合拼接的关键帧，再通过判断帧滑移方向判断视频运动方向，最后通过SURF算法对筛选出的关键帧进行拼接，得到一张全景图。本发明的方法提出一种智能全景图拼接算法，可以自动对视频进行处理，使视频变成适合拼接的清晰图像资源的同时，节约计算资源，并且针对大量航向不定的视频集，可以自动确定视频图像的运动方向，节省大量人力资源，解决了现有的因航向不同、视频质量不佳导致无法进行拼接的问题。
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公开(公告)号：CN116736722A
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202310852971.8
申请日：2023-07-12
Applicant: 电子科技大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种基于数据驱动的多机器人系统最优比例协同控制方法，包括以下步骤：S1、建立由一般线性系统描述的多机器人动力学模型，并通过Bellman最优性原理构建了多机器人系统的最优比例一致性控制问题；S2、设计自适应动态规划算法用来计算基于广义策略迭代的离散时间Hamilton‑Jacobi‑Bellman方程的近似解；S3、搭建评价‑执行神经网络来分别拟合迭代控制律和性能指标；S4、将步骤S3设计的评价‑执行网络控制器部署到机器人群体中。本发明的方法针对由一般线性系统描述的多机器人系统，考虑了具有特定任务目标的最优控制情况，使用评价‑执行网络实现了在线最优协同控制，适用于多机器人系统的集群协同控制领域。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115343956A
公开(公告)日：2022-11-15
申请号：CN202210979304.1
申请日：2022-08-16
Applicant: 电子科技大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络的多机器人系统鲁棒蜂拥控制方法，首先建立多机器人动力学模型，并确定参考信号形式，利用参数化神经网络范式表达系统中具有的匹配/非匹配扰动，定义估计权值函数以及基函数形式，接着基于上述步骤中构建的参数化神经网络估计器，设计鲁棒蜂拥控制器，并采用Lyapunov稳定性定理，产生神经网络估计参数的自适应更新律，而后分析闭环误差系统的稳定性，实现受干扰情况下多机器人系统的鲁棒蜂拥控制。本发明的方法针对二阶多机器人系统，考虑了双通道受干扰的情况，使用神经网络的方法实现了多机器人的鲁棒蜂拥控制，对于非线性动力学的干扰没有利普尼茨限制，与现实情况下的干扰更接近，适用于多机器人系统的蜂拥控制领域。
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公开(公告)号：CN115187675A
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202210897756.5
申请日：2022-07-28
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于目标几何约束的多形状目标快速定位方法，包括以下步骤：步骤1、采集图像序列S，求取目标的形状类型Type；步骤2、选择相应的图像分割及特征点提取方法，获得目标特征点在像素坐标系下的坐标；步骤3、根据相机投影方程和目标特征点在像素坐标系下的坐标，结合目标几何约束信息建立约束方程组；步骤4、通过改进的牛顿迭代方法解算约束方程组获得特征点的深度值；步骤5、融合单目SLAM获得的相机位姿，得到特征点在世界坐标系下的坐标。本发明仅需要单目图像和目标的几何信息即可完成对多种形状的目标的三维空间定位，所需的硬件成本和计算成本都较低，系统简单，计算量小，且能够实现较准确的目标定位效果。
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公开(公告)号：CN115167523A
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202210971663.2
申请日：2022-08-12
Applicant: 电子科技大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明公开一种预设时间分布式航天器编队姿轨耦合控制方法，应用于卫星集群、航天器编队智能控制领域，针对现有技术中缺少某些紧急情况下预设时间的高精度航天器编队的解决方案的问题；本发明首先建立航天器的姿轨耦合动力学模型；其次设计预设时间函数，规定航天器的编队收敛时间；然后设计预设编队性能不等式，把航天器编队误差和预设时间函数结合起来，描述航天器编队跟踪误差的收敛时间；最后设计预设时间编队控制协议，实现预设时间航天器编队。本发明的控制方法能够使航天器在用户设定的时间内实现编队，不需要航天器的转动惯量和质量等信息，且控制器计算复杂度低、控制精度高，适合应用于航天器编队飞行姿轨耦合跟踪控制问题。
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公开(公告)号：CN115097734A
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202210851725.6
申请日：2022-07-20
Applicant: 电子科技大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种神经网络耦合扰动估计器的多智能体二部跟踪控制方法，包括以下步骤：S1、建立领导者智能体的分数阶模型和跟随者智能体的整数阶模型；S2、设计神经网络耦合级联不确定扰动估计器的融合框架，分别对二部跟踪控制中外部扰动和模型不确定性进行估计；S3、设计鲁棒二部跟踪控制协议；S4、设计参数自适应律，完成神经网络自适应参数的设计；S5、将控制协议应用到跟随者智能体的动力学模型中。本发明设计了一种反步级联鲁棒控制器，解决了领导者和跟随者的运动学、跟随者的位置动态回路和控制输入回路的不匹配问题。采用神经网络对分数阶模型进行估计，并采用UDE算法对跟随者的未知部分进行补偿，减少了计算资源的消耗。
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公开(公告)号：CN112965511B
公开(公告)日：2022-06-14
申请号：CN202110183201.X
申请日：2021-02-08
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种适用于四旋翼无人机飞行控制的简化姿态控制方法，应用于飞行器自动控制领域，针对现有的飞行器控制算法复杂的技术问题，本发明首先根据传感器测量原始数据的特点及四旋翼无人机的运动模式确定水平恢复角为描述飞行器姿态的物理量，其次将传感器原始数据与水平恢复角建立定量关系，最后根据不同传感器的特点综合得出飞行器姿态的准确描述；本发明使用水平旋转角作为控制系统的误差输入量进行控制，运算量小，对运算资源的占用程度低，并且能够消除陀螺仪积分误差累积造成的零点漂移。
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