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公开(公告)号：CN114326389B
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202111485010.5
申请日：2021-12-07
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明涉及气动人工肌肉技术领域，尤其涉及基于时延补偿器的气动人工肌肉并联机构角度跟踪控制，即建立带有时变输入时延二自由度气动人工肌肉并联机构的系统模型；设计跟踪微分器得到期望角度的角速度；设计非线性扩张状态观测器，观测二自由度气动人工肌肉并联机构的角速度并估计外界干扰和内部不确定性；设计时延补偿器，补偿控制电压以减少时变输入时延的影响；设计线性误差反馈控制器形成闭环反馈控制。本发明中的控制方法简单，不需要系统的准确模型参数，通过实验证实了时延补偿器在实际当中可以有效地减少时变输入时延的影响，提高角度跟踪速度。
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公开(公告)号：CN116204757A
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202310063886.3
申请日：2023-01-15
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明提出了一种模型不确定多传感器系统状态估计方法，属于滤波和多传感器数据融合领域，所述方法包括：通过高斯过程的方法从提前采集的训练数据中得到具有模型不确定性的多传感器系统的非参数模型；在每个通信信道中引入可控事件触发调度机制，以减少过多的量测传输，延长传感器的使用寿命；根据通过高斯过程得到的非参数系统模型以及经过事件触发机制传输到每个局部估计器的量测值，使用改进后的UKF算法得到局部估计值，采用序贯协方差插入融合策略融合各局部估计值实现多传感器系统的状态估计。本发明适用于非线性多传感系统的状态估计问题，具有良好的估计精度，同时减少不必要的数据传输，可以解决系统模型不确定下的状态估计问题。
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公开(公告)号：CN113721607B
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN202110937365.7
申请日：2021-08-16
Applicant: 燕山大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明提供一种轮式机器人轨迹跟踪最优控制方法，即建立实际轮式机器人和虚拟轮式机器人的运动学模型，得出实际轮式机器人和虚拟轮式机器人轨迹跟踪误差模型；设计实际轮式机器人和虚拟轮式机器人轨迹跟踪误差模型的滑模面，根据积分滑模控制理论设计运动学控制器，使得轮式机器人的位置误差渐近收敛；综合考虑外界干扰以及轮式机器人内部模型不确定性，建立轮式机器人的动力学模型；设计固定时间非线性扩张状态观测器，观测轮式机器人速度并估计外界干扰和内部不确定性，保证观测误差在固定时间内收敛到零；基于线性二次型最优控制理论设计动力学控制器，使轮式机器人能够跟随上给定参考速度，并使得给定性能指标为最小。
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公开(公告)号：CN115454071B
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202211124793.9
申请日：2022-09-15
Applicant: 燕山大学
IPC: G05D1/43 , G05D1/633 , G05D1/644 , G05D109/10
Abstract: 本发明公开了一种用于跟踪移动目标的路径规划方法，属于轮式机器人路径规划领域，包括实时观测目标位置的变化情况，根据移动目标变化的位置，选定临时目标，更新局部路径，当到达当前选定的临时目标之前，根据目标移动的情况，选定下一时刻的临时目标，到达临时目标后继续前进，在追上移动目标之前，不断选定临时目标，直到追上目标为止；同时在规划的时候，能够不断调整局部采样步长使其更加适合局部规划。本发明能够使全局路径更短，同时大大减少了整个过程的规划次数，减少了计算量。
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公开(公告)号：CN114995403B
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202210554945.2
申请日：2022-05-20
Applicant: 燕山大学
IPC: G05D1/43 , G05D109/10
Abstract: 本发明涉及一种相关噪声及非高斯干扰下轮式移动机器人轨迹跟踪方法，属于轮式机器人轨迹跟踪数据融合技术领域，包括建立轮式移动机器人的连续时间运动学模型，将其进行离散化，建立轮式移动机器人的非线性状态模型和非线性传感器测量模型；对于非线性状态模型考虑高斯噪声干扰，对于非线性传感器测量模型考虑高斯噪声干扰和非高斯噪声干扰；对非线性传感器测量模型进行线性化；综合考虑过程噪声和测量噪声之间的一步相关性；提出一种无迹信息滤波算法，得到信息矩阵和信息向量的估计；产生每个时刻的状态估计，进行轮式移动机器人的轨迹跟踪。本发明基于无迹卡尔曼滤波的基础上引入噪声的相互干扰和非高斯干扰，提高了对目标轨迹跟踪的精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115454071A
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202211124793.9
申请日：2022-09-15
Applicant: 燕山大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了一种用于跟踪移动目标的路径规划方法，属于轮式机器人路径规划领域，包括实时观测目标位置的变化情况，根据移动目标变化的位置，选定临时目标，更新局部路径，当到达当前选定的临时目标之前，根据目标移动的情况，选定下一时刻的临时目标，到达临时目标后继续前进，在追上移动目标之前，不断选定临时目标，直到追上目标为止；同时在规划的时候，能够不断调整局部采样步长使其更加适合局部规划。本发明能够使全局路径更短，同时大大减少了整个过程的规划次数，减少了计算量。
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公开(公告)号：CN114326389A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202111485010.5
申请日：2021-12-07
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明涉及气动人工肌肉技术领域，尤其涉及基于时延补偿器的气动人工肌肉并联机构角度跟踪控制，即建立带有时变输入时延二自由度气动人工肌肉并联机构的系统模型；设计跟踪微分器得到期望角度的角速度；设计非线性扩张状态观测器，观测二自由度气动人工肌肉并联机构的角速度并估计外界干扰和内部不确定性；设计时延补偿器，补偿控制电压以减少时变输入时延的影响；设计线性误差反馈控制器形成闭环反馈控制。本发明中的控制方法简单，不需要系统的准确模型参数，通过实验证实了时延补偿器在实际当中可以有效地减少时变输入时延的影响，提高角度跟踪速度。
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公开(公告)号：CN111262799A
公开(公告)日：2020-06-09
申请号：CN202010050538.9
申请日：2020-01-14
Applicant: 燕山大学
IPC: H04L12/911 , H04L12/24 , H04L25/02
Abstract: 本发明公开了一种用于工业现场通信的自适应带宽调整的方法，属于通信技术领域，包括以下步骤：①进入循环通信的前期准备，②进入循环通信后利用高斯过程回归算法估计当前带宽并预测预扩频带宽两者对应的信道增益矩阵，③获取当前接收端速率v并比较，④比较信道增益矩阵H均值，⑤不满足步骤3或4中的任一情况时进行循环检测，⑥满足步骤3或4中的任一情况时进一步判断预扩频带宽对应的信道增益矩阵之后进行带宽调整。本发明结合基于智能算法的信道估计算法得到较准确的信道估计结果并加以评估，同时结合当前接收端的有效数据传输速率v，根据指定通信系统有效传输速率V动态地调整带宽大小，在满足通信速率要求的情况下节约了通信资源成本。
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公开(公告)号：CN114063621B
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202111383567.8
申请日：2021-11-22
Applicant: 燕山大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明提供一种轮式机器人编队跟踪与避障控制方法，即建立实际轮式机器人和虚拟机器人的运动学模型，采用领导‑跟随法得出实际轮式机器人和虚拟轮式机器人的编队跟踪误差模型；根据人工势场法，设计障碍物的斥力势场函数，求出障碍物对实际轮式机器人的斥力大小；利用障碍物对实际轮式机器人的合斥力大小对轮式机器人编队跟踪误差大小进行修正，得到一条无碰撞路径；对编队跟踪任务和编队避障任务设置优先级排序，同时根据输入输出反馈线性化方法设计分布式编队控制器，使轮式机器人编队不仅能够按照期望队形跟踪参考轨迹，还具备自主避障的能力。
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公开(公告)号：CN116184835A
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202310255724.X
申请日：2023-03-16
Applicant: 燕山大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明提供了考虑输入时延与速度时变的无人驾驶车辆跟踪控制方法，涉及无人驾驶车辆跟踪控制领域，本发明在运动学模型上利用前瞻距离，引入了前瞻误差和曲率，在此基础上考虑速度时变，建立了线性参数变化的车辆横向动力学模型。为了对输入时延问题进行建模，在横向动力学模型的基础上对模型进行扩维，系统状态增加时延周期数的控制输入量，对输入时延的影响进行补偿；设计基于鲁棒模型预测控制的路径跟踪控制器，该控制器由李亚普诺夫渐近稳定性原理和求解一个基于线性矩阵不等式的优化问题得到，能够满足在有输入时延和速度时变的情况下保证车辆稳定性和提升跟踪精度。
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