同濟大學(xué)吳光強獲國家專利權(quán)
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龍圖騰網(wǎng)獲悉同濟大學(xué)申請的專利軌跡跟蹤控制方法、裝置、設(shè)備與計算機可讀存儲介質(zhì)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán),本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予,授權(quán)公告號為:CN114721272B 。
龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(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?zhí)?專利號為: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)備與計算機可讀存儲介質(zhì)是由吳光強;毛禮波;曾奇;鞠麗娟設(shè)計研發(fā)完成,并于2022-04-22向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。
本軌跡跟蹤控制方法、裝置、設(shè)備與計算機可讀存儲介質(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)備和計算機可讀存儲介質(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,確定對應(yīng)的輸出量,并建立對應(yīng)的預(yù)測模型,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)測模型,確定對應(yīng)的控制參數(shù);根據(jù)控制參數(shù),對無人駕駛礦車進行軌跡跟蹤控制,從而實現(xiàn)在延遲特性下,對無人駕駛礦車軌跡跟蹤進行精準控制。
本發(fā)明授權(quán)軌跡跟蹤控制方法、裝置、設(shè)備與計算機可讀存儲介質(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,確定對應(yīng)的輸出量,并建立對應(yīng)的預(yù)測模型,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力學(xué)模型、實時轉(zhuǎn)角反饋、以及轉(zhuǎn)向延遲;根據(jù)所述二自由度動力學(xué)模型,建立對應(yīng)的狀態(tài)空間模型;根據(jù)所述狀態(tài)空間模型、所述實時轉(zhuǎn)角反饋、以及所述轉(zhuǎn)向延遲,確定對應(yīng)的響應(yīng)延遲的狀態(tài)空間模型;根據(jù)所述二自由度動力學(xué)模型,建立對應(yīng)的狀態(tài)空間模型;根據(jù)無人駕駛礦車的二自由度動力學(xué)模型構(gòu)建對應(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、所述實時轉(zhuǎn)角反饋、以及所述轉(zhuǎn)向延遲,確定對應(yīng)的響應(yīng)延遲的狀態(tài)空間模型;實際中,無人駕駛礦車的執(zhí)行器是存在延遲的,通過對無人駕駛礦車的液壓轉(zhuǎn)向系統(tǒng)的響應(yīng)特性進行分析,發(fā)現(xiàn)下發(fā)的轉(zhuǎn)角響應(yīng)與實際的轉(zhuǎn)角響應(yīng)存在一個類似于一階延時的環(huán)節(jié),故而在實際的轉(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)變量中引入實時轉(zhuǎn)角反饋和τ表示轉(zhuǎn)向延遲;根據(jù)對無人駕駛礦車轉(zhuǎn)向系統(tǒng)的分析,可由實時轉(zhuǎn)角反饋和轉(zhuǎn)向延遲τ計算得到對應(yīng)的轉(zhuǎn)角指令δ,具體計算公式如下: 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;利用計算得到的轉(zhuǎn)角指令δ對狀態(tài)空間模型進行更新,得到對應(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;對預(yù)先創(chuàng)建的響應(yīng)延遲的狀態(tài)空間模型進行離散化處理,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,建立對應(yīng)的被控對象模型;根據(jù)所述被控對象模型,構(gòu)建對應(yīng)的預(yù)測模型;以下將對各個步驟進行詳細說明:對預(yù)先創(chuàng)建的響應(yīng)延遲的狀態(tài)空間模型進行離散化處理,得到離散化后的狀態(tài)空間模型;通過采用前向歐拉對響應(yīng)延遲的狀態(tài)空間模型進行離散化處理,將響應(yīng)延遲的狀態(tài)空間模型按照固定時間步長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,定義對應(yīng)的輸出量;其中,輸出量表達如下:y=[e1e2]T其中,y為離散化后的狀態(tài)空間模型對應(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,建立對應(yīng)的被控對象模型;根據(jù)上述的離散化后的狀態(tài)空間模型和輸出量,建立對應(yīng)的被控對象模型,被控對象模型表達如下: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)所述被控對象模型,構(gòu)建對應(yīng)的預(yù)測模型;根據(jù)上述被控對象模型,計算在t+k時刻的狀態(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表達如下: yt+k|t=Cxt+k|t其中,xt+k|t為t+k時刻的狀態(tài)量,yt+k|t為t+k時刻的輸出量;在上述公式的基礎(chǔ)上,將輸出表示為整個預(yù)測時域內(nèi)的形式:Xt=Φxt|t+ΓUt|t+γYt=HXt 其中, 其中,H為Np×Np方陣,Nc表示控制時域,Np表示預(yù)測時域;當(dāng)獲取到給定系統(tǒng)當(dāng)前狀態(tài)量xt|t和控制時域內(nèi)控制量Ut時,便能夠預(yù)測出預(yù)測時域內(nèi)任意時刻的輸出量;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)測模型,確定對應(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)測模型,建立對應(yīng)的目標函數(shù),并對所述目標函數(shù)進行轉(zhuǎn)換,得到對應(yīng)的標準二次型的目標函數(shù);根據(jù)所述當(dāng)前狀態(tài)量和所述標準二次型的目標函數(shù),確定對應(yīng)的控制參數(shù);所述根據(jù)所述當(dāng)前狀態(tài)量和所述標準二次型的目標函數(shù),確定對應(yīng)的控制參數(shù)步驟包括:獲取所述標準二次型的目標函數(shù)對應(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,對所述標準二次型的目標函數(shù)進行求解,并將求解得到的第一個數(shù)值作為對應(yīng)的控制參數(shù);基于所述控制參數(shù),對所述無人駕駛礦車進行軌跡跟蹤控制。
如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù),可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)@麢?quán)人同濟大學(xué),其通訊地址為:200082 上海市楊浦區(qū)四平路1239號;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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