浙江大学陈正获国家专利权
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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种基于控制障碍函数的多无人艇协同目标包围控制方法获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN119024691B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202411113645.6,技术领域涉及:G05B13/04;该发明授权一种基于控制障碍函数的多无人艇协同目标包围控制方法是由陈正;赵云笛;陈宣霖;刘中天;黄方昊设计研发完成,并于2024-08-14向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于控制障碍函数的多无人艇协同目标包围控制方法在说明书摘要公布了:本发明公开了一种基于控制障碍函数的多无人艇协同目标包围控制方法。方法包括:建立多无人艇‑目标系统模型的协同目标包围控制模型;在多无人艇网络实时包围移动目标物时,将多无人艇获取和估计的移动目标物位置输入模型中,模型输出无人艇的前向和转向动力对无人艇进行实时控制,无人艇输出侧向速度和朝向角速度至模型中实现闭环控制,实现多无人艇协同目标包围控制。本发明方法可进行无人艇对于目标物的全局位置和速度信息的估计,实现目标物位置和速度未知的协同目标包围控制,当无人艇在存在模型不确定性和外干扰时,无人艇也能实时准确地跟踪期望速度,同时考虑安全性设计,保证无人艇相互之间及与障碍物不发生碰撞,最终提升整体控制性能。
本发明授权一种基于控制障碍函数的多无人艇协同目标包围控制方法在权利要求书中公布了:1.一种基于控制障碍函数的多无人艇协同目标包围控制方法,其特征在于,包括: 步骤1将主无人艇和若干副无人艇构建为多无人艇网络,建立多无人艇网络协同包围移动目标物的场景下的多无人艇-目标系统模型,基于多无人艇-目标系统模型构建包括目标协同控制器、运动学控制律、基于径向基神经网络的前向推力控制器、基于控制障碍函数的目标优化模型、基于径向基神经网络的转矩控制器以及径向基神经网络自适应律的协同目标包围控制模型; 步骤2在多无人艇网络实时包围移动目标物时,将多无人艇网络的主无人艇获取的移动目标物的实际位置以及各个副无人艇估计的移动目标物的估计位置输入协同目标包围控制模型的目标协同控制器中,目标协同控制器输出各艘无人艇对移动目标物的估计位置和估计速度至运动学控制律中,运动学控制律输出各艘无人艇的期望速度至基于径向基神经网络的前向推力控制器中,基于径向基神经网络的前向推力控制器输出各艘无人艇估计的前向动力至基于控制障碍函数的目标优化模型中,基于控制障碍函数的目标优化模型输出各艘无人艇前向动力的优化值并进行坐标系转化后获得各艘无人艇的期望角速度和前向动力的动力控制输入,将各艘无人艇的前向动力的动力控制输入再输入多无人艇网络中对各艘无人艇进行实时控制,将各艘无人艇的期望角速度输入基于径向基神经网络的转矩控制器中,基于径向基神经网络的转矩控制器输出各艘无人艇的转向动力的动力控制输入至多无人艇网络中对各艘无人艇进行实时控制,各艘无人艇在外界干扰下输出自身的侧向速度和朝向角速度至径向基神经网络自适应律中,径向基神经网络自适应律分别输出更新后的前向及侧向权重估计矩阵和转向权重估计值至基于径向基神经网络的前向推力控制器和转矩控制器中实现闭环,直至无人艇网络完全包围移动目标物,实现多无人艇协同目标包围控制。
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