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

Inventor： 施孟佶 ,  翟培钰 ,  林伯先 ,  李孟 ,  李维豪 ,  岳江枫 ,  游龙 ,  仝世纪 ,  秦开宇

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。

公开(公告)号：CN118466200A

公开(公告)日：2024-08-09

申请号：CN202410566372.4

申请日：2024-05-09

Applicant: 电子科技大学

Inventor： 翟培钰 ,  李维豪 ,  岳江枫 ,  施孟佶 ,  林伯先 ,  游龙 ,  张思佳 ,  李志强 ,  秦开宇

IPC: G05B13/04

Abstract: 本发明公开了一种基于自适应策略迭代的二分一致性跟踪控制方法，首先建立具有模型不确定性的二阶多机器人系统，并明确二分一致性跟踪控制问题，设计自适应策略迭代算法求解系统的耦合HJB方程，得到最优控制输入形式，在此基础上构建基于神经网络的近似拟合框架，通过在线训练迭代求解最优控制律，实现了多机器人系统的二分一致性跟踪控制。本发明的方法针对由一般二阶系统描述的多机器人系统，考虑了在具有模型不确定性约束条件下，对多机器人系统实现二分一致性跟踪控制，并采用自适应策略迭代的方法实现在线控制，适用于多机器人系统的集群协同控制领域。

公开(公告)号：CN119847200A

公开(公告)日：2025-04-18

申请号：CN202411964823.6

申请日：2024-12-30

Applicant: 电子科技大学

Inventor： 林伯先 ,  翟培钰 ,  李禹锡 ,  施孟佶 ,  陈治世 ,  李博皓 ,  吕硕 ,  梁晨 ,  韩晶 ,  于加其 ,  张康

IPC: G05D1/495 ,  G05D1/46 ,  G05D101/15 ,  G05D109/20

Abstract: 本发明公开了一种基于自适应动态规划的高超声速飞行器协同控制方法，首先对高超声速飞行器建立6自由度归一化模型，并明确高超声速飞行器集群的协同跟踪控制问题，使用自适应动态规划算法，得到控制输入受限下的最优跟踪控制形式，在此基础上构建一种单评价神经网络在线控制器，在线求解最优跟踪控制律，将得到的最优跟踪控制律输入应用于高超声速飞行器集群，实现协同跟踪控制。本发明的方法针对由6自由度模型描述的高超声速飞行器系统，考虑了在飞行约束的条件下，对高超声速飞行器集群实现协同跟踪控制，并采用自适应动态规划算法实现在线控制，适用于高超声速飞行器的集群协同控制领域。

公开(公告)号：CN118567384A

公开(公告)日：2024-08-30

申请号：CN202410527326.3

申请日：2024-04-29

Applicant: 电子科技大学

Inventor： 施孟佶 ,  韩东辰 ,  李维豪 ,  林伯先 ,  岳江枫 ,  刘玲 ,  翟培钰 ,  李志强 ,  秦开宇

IPC: G05D1/495 ,  G05D1/46 ,  G05D101/15 ,  G05D109/20

Abstract: 本发明公开了一种双层结构的多航天器分布式鲁棒编队控制方法，具体步骤如下：S1、建立受扰的六自由度多航天器系统；S2、设计非完整信息约束下的分布式状态速率观测器；S3、构建基于神经网络技术的复合不确定性项估计器；S4、设计具有自适应调节因子的类符号项避免控制震颤现象的发生；S5、基于S2‑S4设计双层结构的鲁棒协同控制器完成多航天器编队。本发明重点考虑了六自由度多航天器编队中领导者信息非完整观测以及复合不确定性扰动对控制性能的不良影响，设计了一种有效的协同控制方案，提升了多航天器系统的鲁棒性与可靠性。

公开(公告)号：CN117111457A

公开(公告)日：2023-11-24

申请号：CN202310861373.7

申请日：2023-07-13

Applicant: 电子科技大学

Inventor： 林伯先 ,  游龙 ,  施孟佶 ,  李孟 ,  李维豪 ,  康雨琳 ,  岳江枫 ,  翟培钰 ,  秦开宇

IPC: G05B13/04

Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络拟合的鲁棒领导跟随蜂拥控制方法，首先建立具有非线性模型不确定性的多机器人动力学模型和时变领导者动力学模型，设定领导者的高阶信息项对于跟随者未知，同时明确蜂拥控制问题，利用参数化神经网络拟合未知非线性项，定义估计权值函数以及基函数形式，再利用构建的神经网络估计器，设计鲁棒蜂拥控制器，并基于Lyapunov理论设计神经网络参数的更新律，分析闭环误差的稳定性，实现鲁棒领导跟随蜂拥控制。本发明的方法针对具有模型不确定性和时变领导者的二阶多机器人系统，设计了一种基于神经网络拟合的自适应集群控制方案，解决了可能导致系统失稳的模型不确定性问题，适用于多机器人系统的蜂拥控制领域。

公开(公告)号：CN116794974A

公开(公告)日：2023-09-22

申请号：CN202211630010.4

申请日：2022-12-19

Applicant: 电子科技大学

Inventor： 李曈 ,  韩承霖 ,  甘旭东 ,  岳江枫 ,  游龙 ,  翟培钰

IPC: G05B13/04

Abstract: 本发明公开了一种神经网络耦合输出调节器的异构多智能体跟踪控制方法，首先建立领导者智能体以及跟随者智能体的动力学模型，通过设计神经网络和输出调节器相结合的框架，对跟随者模型中的不确定性进行估计并对异构多智能体系统中跟随者和领导者之间的模型不匹配问题进行解决，进而设计鲁棒二部输出一致性跟踪控制协议，再设计参数自适应更新率，完成神经网络自适应参数的设计，将控制协议应用到异构多智能体系统的动力学模型中。本发明的方法设计了一种神经网络结合输出调节器的鲁棒控制器，解决异构多智能体系统二部输出一致性跟踪问题，提高系统控制的鲁棒性，引入符号网络，将异构多智能体系统的行为拓展到二部一致性跟踪，扩展算法应用场景。