[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

专利信息
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
【权利要求书】:

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,k41234为设计的常系数,k1,k2,k3,k4>0,0<α1<1,α2>1,0<α3<1,α4>1。

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

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。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top