同濟(jì)大學(xué)吳光強(qiáng)獲國(guó)家專利權(quán)
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龍圖騰網(wǎng)獲悉同濟(jì)大學(xué)申請(qǐng)的專利軌跡跟蹤控制方法、裝置、設(shè)備與計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán),本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予,授權(quán)公告號(hào)為:CN114721272B 。
龍圖騰網(wǎng)通過國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-03-21發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉:該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為:202210425129.1,技術(shù)領(lǐng)域涉及:G05B13/04;該發(fā)明授權(quán)軌跡跟蹤控制方法、裝置、設(shè)備與計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)是由吳光強(qiáng);毛禮波;曾奇;鞠麗娟設(shè)計(jì)研發(fā)完成,并于2022-04-22向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。
本軌跡跟蹤控制方法、裝置、設(shè)備與計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)在說明書摘要公布了:本發(fā)明涉及無人駕駛車輛技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種軌跡跟蹤控制方法、裝置、設(shè)備和計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)。本發(fā)明通過預(yù)先創(chuàng)建的響應(yīng)延遲的狀態(tài)空間模型,確定對(duì)應(yīng)的輸出量,并建立對(duì)應(yīng)的預(yù)測(cè)模型,其中,響應(yīng)延遲的狀態(tài)空間模型根據(jù)無人駕駛礦車的二自由度動(dòng)力學(xué)模型創(chuàng)建;獲取無人駕駛礦車的當(dāng)前狀態(tài)量、并根據(jù)當(dāng)前狀態(tài)量和預(yù)測(cè)模型,確定對(duì)應(yīng)的控制參數(shù);根據(jù)控制參數(shù),對(duì)無人駕駛礦車進(jìn)行軌跡跟蹤控制,從而實(shí)現(xiàn)在延遲特性下,對(duì)無人駕駛礦車軌跡跟蹤進(jìn)行精準(zhǔn)控制。
本發(fā)明授權(quán)軌跡跟蹤控制方法、裝置、設(shè)備與計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)在權(quán)利要求書中公布了:1.一種軌跡跟蹤控制方法,其特征在于,所述軌跡跟蹤控制方法包括如下步驟:基于預(yù)先創(chuàng)建的響應(yīng)延遲的狀態(tài)空間模型,確定對(duì)應(yīng)的輸出量,并建立對(duì)應(yīng)的預(yù)測(cè)模型,所述響應(yīng)延遲的狀態(tài)空間模型基于無人駕駛礦車的二自由度動(dòng)力學(xué)模型創(chuàng)建;包含以下步驟獲取無人駕駛礦車的二自由度動(dòng)力學(xué)模型、實(shí)時(shí)轉(zhuǎn)角反饋、以及轉(zhuǎn)向延遲;根據(jù)所述二自由度動(dòng)力學(xué)模型,建立對(duì)應(yīng)的狀態(tài)空間模型;根據(jù)所述狀態(tài)空間模型、所述實(shí)時(shí)轉(zhuǎn)角反饋、以及所述轉(zhuǎn)向延遲,確定對(duì)應(yīng)的響應(yīng)延遲的狀態(tài)空間模型;根據(jù)所述二自由度動(dòng)力學(xué)模型,建立對(duì)應(yīng)的狀態(tài)空間模型;根據(jù)無人駕駛礦車的二自由度動(dòng)力學(xué)模型構(gòu)建對(duì)應(yīng)的狀態(tài)空間模型,具體過程包括:定義狀態(tài)變量為且,其中,e1表示橫向偏移,e2表示航向角偏差,表示橫向偏移,表示航向角偏差變化率;其中,根據(jù)狀態(tài)變量構(gòu)建狀態(tài)空間模型狀態(tài)空間模型表達(dá)如下: 其中,σ1=2Cαf+Cαrσ2=-2lfCαf-lrCαr 其中,為無人駕駛礦車的狀態(tài)空間模型,σ1為狀態(tài)空間模型的第一系數(shù),σ2為狀態(tài)空間模型的第二系數(shù),σ3為狀態(tài)空間模型的第三系數(shù),Cαf表示無人駕駛礦車的前輪側(cè)偏剛度、Cαr表示后輪側(cè)偏剛度、vx表示車輛縱向車速、m表示無人駕駛礦車的質(zhì)量、Iz表示無人駕駛礦車的橫擺轉(zhuǎn)動(dòng)慣量、lf表示無人駕駛礦車的質(zhì)心到前軸距離、lr表示質(zhì)心到后軸距離,cR表示道路曲率;根據(jù)所述狀態(tài)空間模型、所述實(shí)時(shí)轉(zhuǎn)角反饋、以及所述轉(zhuǎn)向延遲,確定對(duì)應(yīng)的響應(yīng)延遲的狀態(tài)空間模型;實(shí)際中,無人駕駛礦車的執(zhí)行器是存在延遲的,通過對(duì)無人駕駛礦車的液壓轉(zhuǎn)向系統(tǒng)的響應(yīng)特性進(jìn)行分析,發(fā)現(xiàn)下發(fā)的轉(zhuǎn)角響應(yīng)與實(shí)際的轉(zhuǎn)角響應(yīng)存在一個(gè)類似于一階延時(shí)的環(huán)節(jié),故而在實(shí)際的轉(zhuǎn)角響應(yīng)與下發(fā)的轉(zhuǎn)角響應(yīng)之間以一階延遲環(huán)節(jié)來表示;其中,通過在狀態(tài)變量中引入實(shí)時(shí)轉(zhuǎn)角反饋和τ表示轉(zhuǎn)向延遲;根據(jù)對(duì)無人駕駛礦車轉(zhuǎn)向系統(tǒng)的分析,可由實(shí)時(shí)轉(zhuǎn)角反饋和轉(zhuǎn)向延遲τ計(jì)算得到對(duì)應(yīng)的轉(zhuǎn)角指令δ,具體計(jì)算公式如下: 其中,τ表示轉(zhuǎn)向延遲,表示轉(zhuǎn)角變化率,δ表示轉(zhuǎn)角指令;利用計(jì)算得到的轉(zhuǎn)角指令δ對(duì)狀態(tài)空間模型進(jìn)行更新,得到對(duì)應(yīng)的響應(yīng)延遲的狀態(tài)空間模型響應(yīng)延遲的狀態(tài)空間模型表達(dá)如下: 其中,為響應(yīng)延遲的狀態(tài)空間模型,σ1為狀態(tài)空間模型的第一系數(shù),σ2為狀態(tài)空間模型的第二系數(shù),σ3為狀態(tài)空間模型的第三系數(shù),Cαf表示無人駕駛礦車的前輪側(cè)偏剛度、Cαr表示后輪側(cè)偏剛度、vx表示車輛縱向車速、m表示無人駕駛礦車的質(zhì)量、Iz表示無人駕駛礦車的橫擺轉(zhuǎn)動(dòng)慣量、lf表示無人駕駛礦車的質(zhì)心到前軸距離、lr表示質(zhì)心到后軸距離,CR表示道路曲率;對(duì)預(yù)先創(chuàng)建的響應(yīng)延遲的狀態(tài)空間模型進(jìn)行離散化處理,得到離散化后的狀態(tài)空間模型;根據(jù)所述離散化后的狀態(tài)空間模型,確定對(duì)應(yīng)的輸出量;根據(jù)所述離散化后的狀態(tài)空間模型和所述輸出量,建立對(duì)應(yīng)的被控對(duì)象模型;根據(jù)所述被控對(duì)象模型,構(gòu)建對(duì)應(yīng)的預(yù)測(cè)模型;以下將對(duì)各個(gè)步驟進(jìn)行詳細(xì)說明:對(duì)預(yù)先創(chuàng)建的響應(yīng)延遲的狀態(tài)空間模型進(jìn)行離散化處理,得到離散化后的狀態(tài)空間模型;通過采用前向歐拉對(duì)響應(yīng)延遲的狀態(tài)空間模型進(jìn)行離散化處理,將響應(yīng)延遲的狀態(tài)空間模型按照固定時(shí)間步長(zhǎng)Δt轉(zhuǎn)化為離散化后的狀態(tài)空間模型;其中,離散化后的狀態(tài)空間模型表達(dá)如下:xk+1=Axk+Bδk+DcRk其中,A為離散化后的狀態(tài)空間模型的第一系數(shù)矩陣,B為離散化后的狀態(tài)空間模型的第二系數(shù)矩陣,D為離散化后的狀態(tài)空間模型的第三系數(shù)矩陣,k表示步數(shù),cRk為第k步的道路曲率;根據(jù)所述離散化后的狀態(tài)空間模型,確定對(duì)應(yīng)的輸出量;根據(jù)上述離散化后的狀態(tài)空間模型,定義對(duì)應(yīng)的輸出量;其中,輸出量表達(dá)如下:y=[e1e2]T其中,y為離散化后的狀態(tài)空間模型對(duì)應(yīng)的輸出量,e1表示橫向偏移,e2表示航向角偏差;根據(jù)所述離散化后的狀態(tài)空間模型和所述輸出量,建立對(duì)應(yīng)的被控對(duì)象模型;根據(jù)上述的離散化后的狀態(tài)空間模型和輸出量,建立對(duì)應(yīng)的被控對(duì)象模型,被控對(duì)象模型表達(dá)如下:xt+1=Axt+Bδt+DcRtyt+1=Cxt+1其中,A為離散化后的狀態(tài)空間模型的第一系數(shù)矩陣,B為離散化后的狀態(tài)空間模型的第二系數(shù)矩陣,D為離散化后的狀態(tài)空間模型的第三系數(shù)矩陣,k表示步數(shù),此處將k步表示為t步,cRt為第t步的道路曲率,根據(jù)所述被控對(duì)象模型,構(gòu)建對(duì)應(yīng)的預(yù)測(cè)模型;根據(jù)上述被控對(duì)象模型,計(jì)算在t+k時(shí)刻的狀態(tài)量xt+k|t和輸出量yt+k|t,狀態(tài)量xt+k|t和輸出量yt+k|t表達(dá)如下: yt+k|t=Cxt+k|t其中,xt+k|t為t+k時(shí)刻的狀態(tài)量,yt+k|t為t+k時(shí)刻的輸出量;在上述公式的基礎(chǔ)上,將輸出表示為整個(gè)預(yù)測(cè)時(shí)域內(nèi)的形式:Xt=Φxt|t+ΓUt|t+γYt=HXt 其中, 其中,H為Np×Np方陣,Nc表示控制時(shí)域,Np表示預(yù)測(cè)時(shí)域;當(dāng)獲取到給定系統(tǒng)當(dāng)前狀態(tài)量xt|t和控制時(shí)域內(nèi)控制量Ut時(shí),便能夠預(yù)測(cè)出預(yù)測(cè)時(shí)域內(nèi)任意時(shí)刻的輸出量;所述獲取所述無人駕駛礦車的當(dāng)前狀態(tài)量,并基于所述預(yù)測(cè)模型,確定對(duì)應(yīng)的控制參數(shù)的步驟包括:獲取所述無人駕駛礦車的當(dāng)前狀態(tài)量;根據(jù)所述預(yù)測(cè)模型,建立對(duì)應(yīng)的目標(biāo)函數(shù),并對(duì)所述目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行轉(zhuǎn)換,得到對(duì)應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)二次型的目標(biāo)函數(shù);根據(jù)所述當(dāng)前狀態(tài)量和所述標(biāo)準(zhǔn)二次型的目標(biāo)函數(shù),確定對(duì)應(yīng)的控制參數(shù);所述根據(jù)所述當(dāng)前狀態(tài)量和所述標(biāo)準(zhǔn)二次型的目標(biāo)函數(shù),確定對(duì)應(yīng)的控制參數(shù)步驟包括:獲取所述標(biāo)準(zhǔn)二次型的目標(biāo)函數(shù)對(duì)應(yīng)的約束條件;根據(jù)所述當(dāng)前狀態(tài)量和所述約束條件,對(duì)所述標(biāo)準(zhǔn)二次型的目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行求解,并將求解得到的第一個(gè)數(shù)值作為對(duì)應(yīng)的控制參數(shù);基于所述控制參數(shù),對(duì)所述無人駕駛礦車進(jìn)行軌跡跟蹤控制。
如需購買、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類似專利技術(shù),可聯(lián)系本專利的申請(qǐng)人或?qū)@麢?quán)人同濟(jì)大學(xué),其通訊地址為:200082 上海市楊浦區(qū)四平路1239號(hào);或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服,聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。
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