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公开(公告)号：CN118963411A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202411020713.4
申请日：2024-07-29
Applicant: 电子科技大学
IPC: G05D1/695 , G05D109/20
Abstract: 本发明公开了一种基于正态云模型青蒿素优化算法的无人机任务分配方法。首先，基于实际飞行距离和任务需求，并考虑简单环境下障碍物的分布情况，建立航程约束下的无人机任务分配模型。然后基于青蒿素优化算法对任务分配模型和tent混沌映射对青蒿素种群进行初始化，并基于疟疾的青蒿素药物治疗过程启发构建优化模型。接着使用正态云模型对算法中的全局最优位置进行更新，并随着迭代次数增加，自适应调整正态云模型的熵值，有效提高全局开发能力和求解速度，跳出局部最优解。本发明在考虑无人机的航程约束的同时，还考虑了实际任务过程中可能存在的障碍物，并基于正态云模型的青蒿素优化算法进行求解，能够一定程度上解决无人机任务分配问题。
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公开(公告)号：CN118938966A
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202411429062.4
申请日：2024-10-14
Applicant: 电子科技大学
IPC: G05D1/46 , G05D109/20
Abstract: 本发明提供一种边缘网络资源调度与无人机运动控制协同优化方法，属于移动边缘计算技术领域，通过建立无人机辅助移动边缘计算模型，用户移动性模型以及无人机动力学模型，从而构建协同优化问题模型；基于问题模型构建MDP模型，并使用深度强化学习与环境持续不断地交互，最终得到边缘网络资源调度与无人机运动控制的智能协同优化策略。基于该优化策略，智能体直接输出连续与离散混合动作，使无人机协同优化边缘网络资源调度与运动轨迹动态控制，提高了动态环境下无人机辅助边缘计算系统的自学习能力、环境适应性以及动态实时性，以适应未来无人机辅助边缘计算场景中复杂多样且动态实时的业务请求。
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公开(公告)号：CN115167521B
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202210966011.X
申请日：2022-08-12
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种极坐标系下预设性能的旋转编队控制方法，应用于多航天器协同控制领域，由于旋转编队问题中所有航天器的位置和速度时刻在变化，导致使用传统的一致性算法时取得的旋转效果不尽人意的问题；本发明首先建立多航天器的二阶动力学模型，为方便实现旋转编队，把动力学模型转化到极坐标空间下；其次设计预设性能函数，规定多航天器系统的旋转编队性能；然后设计预设旋转编队性能不等式，把多航天器的旋转编队误差和预设性能函数结合起来，描述多航天器旋转编队误差的收敛收敛性能；最后设计预设性能旋转编队控制协议，实现旋转编队。
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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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Patent Agency Ranking
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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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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