[发明专利]基于时间代价的机器人覆盖控制方法、控制系统及控制器在审
申请号: | 202210680201.5 | 申请日: | 2022-06-15 |
公开(公告)号: | CN114967703A | 公开(公告)日: | 2022-08-30 |
发明(设计)人: | 刘智伟;孙启海;池明;肖江文;王燕舞;刘骁康;叶林涛;何顶新 | 申请(专利权)人: | 华中科技大学 |
主分类号: | G05D1/02 | 分类号: | G05D1/02 |
代理公司: | 华中科技大学专利中心 42201 | 代理人: | 汪洁丽 |
地址: | 430074 湖北*** | 国省代码: | 湖北;42 |
权利要求书: | 查看更多 | 说明书: | 查看更多 |
摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 时间 代价 机器人 覆盖 控制 方法 控制系统 控制器 | ||
1.一种基于时间代价的机器人覆盖控制方法,其特征在于,包括:
随着每个机器人i的位置变化,按照时间最短原则对任务区域Q进行划分,更新每个机器人i对应的子区域Vi;
计算每个子区域Vi的风险质心CVi;
为每个机器人i设计对应的滑模面;
控制每个机器人i先到达对应的滑模面后再跟踪上对应子区域的风险质心CVi;当子区域发生事故时,控制位于事故子区域的机器人从风险质心以最大速度驶向事故点。
2.如权利要求1所述的基于时间代价的机器人覆盖控制方法,其特征在于,每个子区域满足
其中,q为对应子区域内任一位置点,是机器人i从当前位置pi移动到子区域中的位置点q所用的最小时间,是任一机器人j从当前位置pj移动到子区域中的位置点q所用的最小时间,N为机器人的数量。
3.如权利要求1所述的基于时间代价的机器人覆盖控制方法,其特征在于,每个子区域Vi的风险质心其中,q为子区域内任一位置点,ψ(q,t)为t时刻在位置点q处的风险密度函数,计算公式为:
其中,φ(q)表示子区域内不存在重要物体时该区域内的常数风险密度,M为子区域内重要物体的个数,φj(q,t)表示第j个物体对子区域中的风险密度ψ(q,t)的贡献,其中,φj(q,t)对风险密度的贡献呈高斯分布。
4.如权利要求3所述的基于时间代价的机器人覆盖控制方法,其特征在于,φj(q,t)的计算公式为:
其中,β为常值系数,sj(t)∈R2是物体j在子区域中的位置,σ为高斯函数的宽度。
5.如权利要求1所述的基于时间代价的机器人覆盖控制方法,其特征在于,滑模面s的计算公式为:
其中,(sxi,syi)为机器人i对应的滑模面的位置坐标,(xi,yi)为机器人i的位置坐标,(gxi,gyi)为机器人i当前位置距滑模面坐标的x轴距离分量和y轴距离分量,且,
其中,(Cxi,Cyi)为风险质心的位置坐标,(exi,eyi)为机器人i当前位置pi距质心位置CVi的x轴距离分量和y轴距离分量,k1,k2,k3,k4,α1,α2,α3,α4为设计的常系数,k1,k2,k3,k4>0,0<α1<1,α2>1,0<α3<1,α4>1。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于华中科技大学,未经华中科技大学许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服】
本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/202210680201.5/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。
- 上一篇:基于人机协作的人体碰撞物对接方法及系统
- 下一篇:键盘