一种基于虚拟结构法的多移动机器人分布式预测控制方法,包括以下步骤：1)利用虚拟结构法，结合移动机器人运动学模型，建立参数化的移动机器人离散误差模型；2)定义路径变量和趋近角的更新方式；3)定义第i个移动机器人的分布式性能指标和预测方程；4)利用NASH优化算法设计编队控制器。本发明提供了一种可以有效执行编队任务的多移动机器人分布式预测控制方法。
📄 2019106931245
📂 G05B19_414
👤 浙江工业大学
📅 2019-07-30
本发明公开了一种防不确定DoS攻击的舞台移动机器人编队异步控制方法，首先采用领航跟随的编队方法建立了对应领导者和跟随者的状态空间模型，然后考虑到攻击和干扰造成的模型跳变和控制器异步问题，采用马尔可夫系统方法来模拟这一现象，并且据此设计了一个通用的保证异构移动舞台机器人在有向连接下跟踪一致的控制器形式，然后对通过控制理论分析所建立误差系统模型采用Lyapunov稳定性理论和相关矩阵分析方法得到了两类求解控制器增益的LMI，通过应用Matlab中LMI-Toolbox工具即可求得异步控制器增益Fσ(k)和Kiσ(k)，根据本方法所设计的控制器可以保证移动舞台机器人系统的编队一致性。
📄 2020102748510
📂 G05D1_02
👤 浙江工业大学
📅 2020-04-09
一种具有通信约束的移动机器人鲁棒预测跟踪控制方法，包括以下步骤：1)考虑数据丢包和信息量化的影响，将移动机器人路径跟踪问题建模为一类具有随机变量和参数不确定的跟踪误差状态空间模型；2)设计鲁棒预测控制性能指标函数；3)基于鲁棒预测控制算法设计路径跟踪控制器。本发明提供了一种可以有效解决具有数据丢包和信息量化的移动机器人路径跟踪系统的鲁棒预测跟踪控制方法。
📄 2018105488429
📂 G05D1_02
👤 浙江工业大学
📅 2018-05-31
一种移动机器人的智能轨迹跟踪控制方法，对给定的移动机器人模型，利用最小二乘法的收敛性估计权值；并通过引入神经网络和强化学习中策略迭代的方法更新控制器的权值，求解最优的价值函数，所述方法包括以下步骤：1)建立一个移动机器人非线性系统；2)初始化系统的状态变量，并给定初始策略；3)利用强化学习策略迭代的方法更新权值，求取最优策略；4)引入神经网络算法并利用最小二乘的收敛性计算权值；5)停止策略更新。本发明在不需要动力系统内部动态知识的情况下，保证了较好的轨迹跟踪效果。
📄 2021101481140
📂 G05D1_02
👤 浙江工业大学
📅 2021-02-03
本发明涉及一种深度相机与单线激光雷达融合的移动机器人避障方法，包括以下步骤：（1）对深度相机与单线激光雷达进行联合标定；（2）深度图像预处理及裁剪；（3）判断预处理后的深度图像是否需要与激光雷达进行数据融合；（4）使用贝叶斯估计法进行栅格地图融合；（5）使用局部避障算法进行避障。本发明弥补了使用单个深度相机只能获得前方视野范围内的区域不能获得后面和左右两侧环境数据的缺陷，并通过对深度图像进行预处理及裁剪大幅减少了需要计算的深度图像数据，有效加快了避障的数据处理速度。
📄 2021104010445
📂 G05D1_02
👤 浙江工业大学
📅 2021-04-14
本发明公开了基于视觉惯导融合的移动机器人地图构建方法及相关设备，该方法包括：S1，根据视觉姿态和惯性姿态融合状态确定融合达成度，完成视觉初始化、视觉惯性校准对齐以及惯性初始化；S2，构建情形评估函数实时分析姿态趋势；S3，确定融合状态局部期望值并输出该状态；S4，根据公共地图点稀疏程度将关键帧分为强共视关键帧和弱共视关键帧；S5，根据分级结果将强共视关键帧送入滑动窗口并利用帧间位姿密集连续性优化强共视关键帧，借助观测地图点的联系对自感知地图进行绘制和校正。本发明保证了相机和IMU数据之间能准确融合，系统读取当前地图点位姿信息效率高、误差小。
📄 2021103826545
📂 G01C21_16
👤 安徽工程大学
📅 2021-04-09
本发明涉及一种适应于移动机器人的VR随动控制系统，属于VR交互控制技术领域，包括移动机器人系统、基站和本地随动控制系统；所述移动机器人系统包括移动平台、二自由度云台、移动机器人无线通信模块、运动控制模块、电源模块和摄像头模块；所述本地随动控制系统包括VR眼镜、视觉惯性里程计、随动控制器和本地网络通信模块。本发明摆脱了遥控器，操作者通过调整自身的身体位置即可直接控制移动平台的位置和二自由度云台的姿态，极大地提升了操作者的使用体验，使得操作更具备沉浸感，更符合人的直觉。
📄 2022108180331
📂 H04W4_30
👤 燕山大学
📅 2022-07-12
本发明属于机器人控制技术领域，具体涉及一种基于GA‑ACO的移动机器人控制方法及系统；S1：获取动力学模型；S2：设计LQR控制器；S3：优化加权矩阵Q和R，将其元素视作蚁群，通过混沌映射对蚁群位置初始化；S4：选取适应度函数值；S5：蚁群排序并引入遗传算法的筛选因子，对蚁群筛选；S6：引入遗传算法变异因子，对蚁群变异实现位置更新；S7：将蚁群通过生成信息素，完成位置更新，并再计算适应度函数，进行迭代，当达到迭代次数时，输出蚁群位置；本发明通过计算机算法来选取和优化参数，降低滞后性，随机性和控制系统的误差，融合了遗传算法和蚁群算法，避免了单一算法易陷入局部最优的问题。
📄 2024106259386
📂 G05D1_43
👤 华东交通大学
📅 2024-05-20
本发明公开了一种基于UWB定位广播式多移动机器人动态虚拟交互方法，通过UWB模块采集各基站之间的距离信息及各移动机器人机载标签与各基站的距离信息，并通过主基站发送至上位机，建立UWB定位坐标系；在移动机器人中内建动态虚拟网络拓扑结构的构成规则，以及在上位机中先建立移动机器人身份信息集合，通过解算原始坐标信息得出各移动机器人位置信息，并将移动机器人身份信息与位置信息进行绑定；各移动机器人接收到上位机广播的绑定后的身份信息与位置信息，实现结合集中式通信系统与分布式控制系统的混杂网络生成，通过上述动态虚拟网络拓扑结构的构成规则完成动态虚拟交互。
📄 2020108698572
📂 H04W4_029
👤 电子科技大学
📅 2020-08-26
本发明公开了一种用于汽车主动安全测试的移动平台，包括平台本体和自行车模型，所述平台本体通过无线通信方式与远程控制基站连接,所述平台本体包括外壳和电池系统，所述外壳呈扁平状，且外壳上部的侧板均为倾斜设置；所述外壳的内部设有驱动装置、移动通信装置、控制装置以及导航系统。本发明中，外壳呈扁平状，四周皆为缓斜坡，可供待测试汽车越上，避免待测汽车与平台本体发生碰撞而损坏；当待测汽车越上平台本体时，驱动轮与转向轮全部进入外壳内，由于外壳的强度较高，不会损伤平台本体，可重复使用，测试效率高；移动平台具有转向功能，能够自由规划路线，提高了测试场景和测试情景的灵活性。
📄 2020102571012
📂 G01M17_007
👤 重庆理工大学
📅 2020-04-03
本发明公开了一种移动机器人的局部路径优化方法及其系统，将同一初始位置和目标位置的至少一个移动机器人分为一个组；在环境地图内确定每组移动机器人从初始位置到目标位置的导航路径；将所有组的移动机器人按照初始位置在横向的分布顺序标序，确定每组移动机器人的导航路径的转向点，将导航路径按照初始位置、转向点和目标位置划分为多个分叉段；统计对应每组移动机器人在每条导航路径中的分叉段的移动方向矢量；结合导航路径距离短和所有组移动机器人的导航路径中分叉段矢量不反向确定筛选条件，每组移动机器人按照筛选条件选择优化路径；本发明提高移动机器人的移动路线的防撞安全性。
📄 2022107660365
📂 G05D1_43
👤 安徽机电职业技术学院
📅 2022-07-01
本发明公开了一种基于蚁群算法的非接触式防碰撞移动机器人，包括机器人主体、信号接收头部、激光检测单元、移动轮、伺服电机、圆齿轮、侧向齿轮、活动杆、吸尘管、输送管、吸尘风机、引流管、集尘箱和刷毛，所述机器人主体的上端设置有信号接收头部，且机器人主体的边侧固定连接有激光检测单元；还包括：用于固定刷毛的支撑板，所述支撑板的上端安装在活动杆的下端，且支撑板的边侧安装有调节块；拉绳，用于连接所述中心杆和横板的下端旋转轴。该基于蚁群算法的非接触式防碰撞移动机器人，能够在对地面的垃圾和灰尘进行清扫时方便对不同范围的灰尘进行清扫，同时能够在吸取灰尘时使其吸尘范围进行动态变化。
📄 2022100526191
📂 A47L11_24
👤 安徽机电职业技术学院
📅 2022-01-18
柿子坊 · 知识产权运营
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