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公开(公告)号：CN114153228B
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202111447691.6
申请日：2021-11-30
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了一种有向交互拓扑下无速度测量的四旋翼编队控制方法，包括根据领航者‑跟随者架构建立多四旋翼无人机系统模型；使用有向图来描述领航者与跟随者之间的交互拓扑；基于二阶滤波辅助系统设计了有向拓扑下无需线速度的位置控制算法得到每个四旋翼的输入推力；基于旋转矩阵开发了无需角速度的几何姿态控制器得到每个四旋翼的输入力矩；根据每个四旋翼的输入推力和每个四旋翼的输入力矩控制有向交互拓扑下无速度测量的四旋翼编队。有效降低四旋翼无人机对通信资源的需求，并且消除了对四旋翼无人机的线/角速度测量的要求，降低了传感器的成本，而且提高了传感器失效时的可靠性，促进了低成本四旋翼无人机编队控制的可行性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN114153228A
公开(公告)日：2022-03-08
申请号：CN202111447691.6
申请日：2021-11-30
Applicant: 湖南大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明公开了一种有向交互拓扑下无速度测量的四旋翼编队控制方法，包括根据领航者‑跟随者架构建立多四旋翼无人机系统模型；使用有向图来描述领航者与跟随者之间的交互拓扑；基于二阶滤波辅助系统设计了有向拓扑下无需线速度的位置控制算法得到每个四旋翼的输入推力；基于旋转矩阵开发了无需角速度的几何姿态控制器得到每个四旋翼的输入力矩；根据每个四旋翼的输入推力和每个四旋翼的输入力矩控制有向交互拓扑下无速度测量的四旋翼编队。有效降低四旋翼无人机对通信资源的需求，并且消除了对四旋翼无人机的线/角速度测量的要求，降低了传感器的成本，而且提高了传感器失效时的可靠性，促进了低成本四旋翼无人机编队控制的可行性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN112099527B
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN202010978134.6
申请日：2020-09-17
Applicant: 湖南大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明公开了一种垂直起降无人机在移动平台上自主着陆的控制方法及系统，该方法首先建立垂直起降无人机和移动平台的相对运动学模型，估计出移动平台相对其自身的精确三维位置和姿态，之后采用预定性能规范误差变换方法及基于该方法的反演控制方法实现垂直起降无人机在移动平台上自主着陆。基于误差变换的反演控制方法有效解决其他反演控制方法中“组合爆炸”的问题，保证输出误差沿绝对衰减时间函数收敛到预定义的残差集，并且最大过冲低于预定水平。该系统包含垂直起降无人机、单目视觉装置、自主着陆控制模块、AprilTag视觉基准系统、移动平台，通过最少的传感器与低复杂度的控制方法使得垂直起降无人机载荷低，自主着陆的机动性强。
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公开(公告)号：CN112114594B
公开(公告)日：2021-07-16
申请号：CN202011088200.9
申请日：2020-10-13
Applicant: 湖南大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明提供了一种基于视觉与性能约束的多无人机协同控制方法及系统。所述基于视觉与性能约束的多无人机协同控制方法包括：步骤S1：对总目标任务分解得到相互独立的子任务，建立子任务的无人系统；步骤S2：在当前子任务的无人系统中选择一个最优领航者，跟随者检测领航者带有的ArUco基准标记，由此获取它相对于领航者的相对位姿；步骤S3：基于领航者‑跟随者框架建立子任务的无人系统模型；步骤S4：设计基于预定任务性能规范的误差变换方法；步骤S5：根据变换后的误差设计跟随者的PID控制律，保证跟随者按预定任务性能跟随领航者，最后达到多无人机自主协同控制的目标。本发明能够在GPS缺失的环境下实现时间、空间与任务等多维度的有效协同，满足小型化、智能化和自主化的需求。
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公开(公告)号：CN111552293B
公开(公告)日：2021-01-15
申请号：CN202010400932.0
申请日：2020-05-13
Applicant: 湖南大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了一种视野约束下基于图像的移动机器人编队控制方法，包括以下步骤：S1、建立领航者‑跟随者系统框架，并利用领航者‑跟随者系统框架对领航者和跟随者之间的相对运动学建模，得到在归一化图像空间中领航者和跟随者的相对视觉运动学；S2、定义基于归一化图像空间的具有预定性能规范以及视野约束的误差变换；S3、设计一种参数自适应估计律用于在线估计跟随者机载单目相机光学中心与领航者身上单个特征点之间的相对高度倒数；S4、解算出跟随者所需要的角速度和线速度，进而完成跟随者对领航者的跟踪。通过参数自适应估计律和具有预定性能规范以及视野约束的性能函数定义误差变换，具有计算简便、视场约束有效和瞬态、稳态性能良好的优点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112114594A
公开(公告)日：2020-12-22
申请号：CN202011088200.9
申请日：2020-10-13
Applicant: 湖南大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明提供了一种基于视觉与性能约束的多无人机协同控制方法及系统。所述基于视觉与性能约束的多无人机协同控制方法包括：步骤S1：对总目标任务分解得到相互独立的子任务，建立子任务的无人系统；步骤S2：在当前子任务的无人系统中选择一个最优领航者，跟随者检测领航者带有的ArUco基准标记，由此获取它相对于领航者的相对位姿；步骤S3：基于领航者‑跟随者框架建立子任务的无人系统模型；步骤S4：设计基于预定任务性能规范的误差变换方法；步骤S5：根据变换后的误差设计跟随者的PID控制律，保证跟随者按预定任务性能跟随领航者，最后达到多无人机自主协同控制的目标。本发明能够在GPS缺失的环境下实现时间、空间与任务等多维度的有效协同，满足小型化、智能化和自主化的需求。
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公开(公告)号：CN113189875B
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN202110475196.X
申请日：2021-04-29
Applicant: 湖南大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种基于圆形特征的无人机在移动平台上鲁棒着陆方法，包括步骤：S1、建立无人机自主着陆系统，包括一台欠驱动的四旋翼无人机和一台附有圆形特征的移动平台；S2、引入虚拟相机平面，并基于虚拟相机平面中的圆形特征定义图像矩，构造虚拟相机平面的视觉动力学；S3、构造时变李亚普洛夫函数和性能管道函数，并基于时变李亚普洛夫函数和性能管道函数设计一种鲁棒的基于图像的平移控制律；S4、根据平移控制律解算四旋翼无人机着陆所需的角度信息，进而设计几何姿态控制律，完成四旋翼无人机在移动平台上的着陆。本发明无须得到传统方法中需要的相对高度，移动平台的速度与角度，具有鲁棒的着陆表现、低成本的计算量和可控的瞬态性能优点。
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公开(公告)号：CN113065499A
公开(公告)日：2021-07-02
申请号：CN202110398811.1
申请日：2021-04-14
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于视觉学习驱动的空中机器人集群控制方法及系统，包括以下步骤：采用摄像头模块扫描获取当前空中机器人全方位周围场景图像；对全方位周围场景图像进行预处理，得到预处理后的全方位周围场景图像；根据预处理后的全方位周围场景图像和预设的网络模型，得到网络模型输出的控制量；检测空中机器人当前运行状态信息，根据当前运行状态信息确认当前空中机器人运行正常时，获取当前空中机器人前一次运行的目标速度，根据前一次运行的目标速度和网络模型输出的控制量得到最终控制量，根据最终控制量实现对当前空中机器人的控制，解决了传统空中机器人无法在通讯困难以及GPS拒止的环境中实现集群的问题。
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公开(公告)号：CN112099527A
公开(公告)日：2020-12-18
申请号：CN202010978134.6
申请日：2020-09-17
Applicant: 湖南大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明公开了一种垂直起降无人机在移动平台上自主着陆的控制方法及系统，该方法首先建立垂直起降无人机和移动平台的相对运动学模型，估计出移动平台相对其自身的精确三维位置和姿态，之后采用预定性能规范误差变换方法及基于该方法的反演控制方法实现垂直起降无人机在移动平台上自主着陆。基于误差变换的反演控制方法有效解决其他反演控制方法中“组合爆炸”的问题，保证输出误差沿绝对衰减时间函数收敛到预定义的残差集，并且最大过冲低于预定水平。该系统包含垂直起降无人机、单目视觉装置、自主着陆控制模块、AprilTag视觉基准系统、移动平台，通过最少的传感器与低复杂度的控制方法使得垂直起降无人机载荷低，自主着陆的机动性强。
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公开(公告)号：CN112099505A
公开(公告)日：2020-12-18
申请号：CN202010979689.2
申请日：2020-09-17
Applicant: 湖南大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了一种低复杂度的移动机器人视觉伺服编队控制方法，该方法首先根据领航者和跟随者之间的相对运动学模型得到图像空间中的相对视觉运动学模型，之后对相对视觉运动学模型进行视觉特征向量转换，得到解耦视觉运动学模型，接着对图像误差向量进行包含预定性能规范误差变换，最后设计出跟随者的角速度和线速度，进而得到基于跟随者角速度和线速度的控制律，实现跟随者对领航者的跟踪控制。本发明设计的控制器的计算量小，不需要机器人之间的相对角度、距离、领航者的速度以及特征点的深度信息。所有需要的信息都从图像上获取，从而减少对额外传感器的依赖，大大提高了系统的自主性。
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