-
公开(公告)号：CN118678445A
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202410965196.1
申请日：2024-07-18
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种多模融合定位方法，涉及无线定位技术领域。在该方法中，从预设区域内选取多个固定参照点；获取各个固定参照点对应的参照有线定位数据和参照无线定位数据；基于多个参照有线定位数据和多个参照无线定位数据，得到多个偏差值；确定当前测量点，并获取当前测量点对应的当前无线定位数据；基于多个偏差值、多个参照无线定位数据以及多个固定参照点对当前无线定位数据进行校正，得到当前校正定位数据；对当前校正定位数据进行验证，判断当前校正定位数据是否验证通过；当当前校正定位数据验证不通过时，对当前校正定位数据进行修正，得到当前实际定位数据。实施本申请的技术方案，可以在复杂环境中，提升无线定位的精准程度。
-
公开(公告)号：CN114185273B
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202111471636.0
申请日：2021-12-02
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种饱和受限下分布式前置时间一致性控制器的设计方法，属于多智能体协同控制技术领域。具体包括：搭建领导者‑多跟随者的状态模型；根据状态模型构建领导者‑多跟随者通讯拓扑；设计特定的分段时变函数和执行器饱和受限函数，利用该函数设计分布式前置时间控制器。本发明所提出的饱和受限前置时间控制器，可以通过对跟随者受限输入项的计算给出合适且有限的输入量，使得多个跟随者可以在有限的输入和给定的时间下控制其状态与领导者保持一致，通过对控制器的收敛时间进行预先设定，保证控制效果的准确性、灵活性与安全性。
-
公开(公告)号：CN115718423A
公开(公告)日：2023-02-28
申请号：CN202211331587.5
申请日：2022-10-28
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种预设性能下分布式预设时间一致性的控制器设计方法，包括：依据多智能体的动力学特性，并考虑外部干扰因素，建立多智能体系统动力学模型；依据智能体之间的连接关系，构建多智能体间的通信拓扑结构；设置转移函数，通过转移函数将系统状态在预设性能下的区间限制转化为新状态在预设性能下的收敛要求；通过连续时变函数设计预设时间性能函数；依据多智能体系统动力学模型、通信拓扑结构、转移函数和预设时间性能函数，通过反步设计构建预设时间分布式控制器。本发明可以使得整个多智能体系统在预先任意指定的时间内实现一致，保证了多智能体系统的快速和稳定性；具有很强的灵活和稳定性；能够抵抗扰动，具有很强的鲁棒性。
-
公开(公告)号：CN111208829B
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN202010106374.7
申请日：2020-02-21
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了基于分布式预设时间状态观测器的多移动机器人编队方法，属于多移动机器人协同控制技术领域，本发明的基于分布式预设时间状态观测器的多移动机器人编队方法，提出的分布式预设时间观测器，可以直接对从机移动机器人真实编队误差值以以及对主机的位置、角度以及角速度进行观测，可以对观测器的收敛时间进行预先离线设定，能保证观测效果的准确性、灵活性与安全性；本发明提出的移动机器人编队控制器也同样使用预设时间算法，可以保证离线预设完成编队队形形成的时间；同时，本发明利用GPS定位系统、激光雷达与惯性测量单元(包括加速度计、陀螺仪与磁力计)来获取移动机器人之间的相对位置与角度，能保证高精度，保证观测器的观测值更加接近实际值，提高多移动机器人编队的效果。
-
公开(公告)号：CN109884895B
公开(公告)日：2022-03-11
申请号：CN201910179402.5
申请日：2019-03-11
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于饱和受限情况下的无人机自适应跟踪控制算法，本发明方法包括以下步骤：首先，基于牛顿—欧拉模型建立非线性、欠驱动的四旋翼无人机模型，实现四旋翼无人机模型数学化处理；然后，基于输入饱和受限函数模型，建立系统框架和选取输入受限函数；其次，基于滑模变结构控制方法，实现四旋翼无人机位置子系统的控制处理；最后，基于自适应跟踪控制方法，引入自抗扰控制处理无人机不可控的扰动，实现四旋翼无人机姿态子系统的控制处理。本文所提方法能在无人机输入饱和受限、系统扰动不知且不可控等复杂情况下，采用双闭环的控制模型，实现无人机位置和姿态的自适应跟踪控制，最终使无人机飞行状态达到稳定。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111242513A
公开(公告)日：2020-06-05
申请号：CN202010128975.8
申请日：2020-02-28
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明提供了一种基于一致性理论的电力系统分布式经济调度方法，包括根据用户需求功率选取发电机组，从中选定领导者机组，并构建各机组的强连接通信；对分布式电力系统经济调度经行数学建模，基于数学建模和强连接通信拓扑给出优化的机组迭代规则和迭代初始值；根据迭代规则和迭代初始值进行迭代，直到各领导者机组的失配功率之和小于设定的阈值时，判定经济调度达到供需平衡。每个机组在迭代过程中，不仅将自身的失配功率反馈到机组的一致性变量当中，还将所有与其通信的邻居机组的失配功率反馈到机组的一致性变量当中，从而让电力系统的经济调度对每个机组的误差感知更加的灵敏，以更快实现电力系统的供需平衡。
-
公开(公告)号：CN111208829A
公开(公告)日：2020-05-29
申请号：CN202010106374.7
申请日：2020-02-21
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了基于分布式预设时间状态观测器的多移动机器人编队方法，属于多移动机器人协同控制技术领域，本发明的基于分布式预设时间状态观测器的多移动机器人编队方法，提出的分布式预设时间观测器，可以直接对从机移动机器人真实编队误差值以以及对主机的位置、角度以及角速度进行观测，可以对观测器的收敛时间进行预先离线设定，能保证观测效果的准确性、灵活性与安全性；本发明提出的移动机器人编队控制器也同样使用预设时间算法，可以保证离线预设完成编队队形形成的时间；同时，本发明利用GPS定位系统、激光雷达与惯性测量单元(包括加速度计、陀螺仪与磁力计)来获取移动机器人之间的相对位置与角度，能保证高精度，保证观测器的观测值更加接近实际值，提高多移动机器人编队的效果。
-
公开(公告)号：CN109884895A
公开(公告)日：2019-06-14
申请号：CN201910179402.5
申请日：2019-03-11
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于饱和受限情况下的无人机自适应跟踪控制算法，本发明方法包括以下步骤：首先，基于牛顿—欧拉模型建立非线性、欠驱动的四旋翼无人机模型，实现四旋翼无人机模型数学化处理；然后，基于输入饱和受限函数模型，建立系统框架和选取输入受限函数；其次，基于滑模变结构控制方法，实现四旋翼无人机位置子系统的控制处理；最后，基于自适应跟踪控制方法，引入自抗扰控制处理无人机不可控的扰动，实现四旋翼无人机姿态子系统的控制处理。本文所提方法能在无人机输入饱和受限、系统扰动不知且不可控等复杂情况下，采用双闭环的控制模型，实现无人机位置和姿态的自适应跟踪控制，最终使无人机飞行状态达到稳定。
-
公开(公告)号：CN108052113A
公开(公告)日：2018-05-18
申请号：CN201711266666.1
申请日：2017-12-05
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明涉及无线通信、嵌入式技术领域，公开了一种多无人机与多智能车混合编队通信方法，实现本地计算机一对多自主通信。本发明采用的技术方案是：首先，在室内搭建的定位系统下，对多个无人机与多个智能车的相关位置与姿态信息进行信息获取和提取；接着，本地计算机与多个无人机与多个智能车利用2.4GHz无线通信模块nRF24L01进行数据配对传输；最后，多个无人机与多个智能车可利用相应的控制算法对接收的数据进行利用，实现相应的控制策略。本发明主要应用于多混合机器人分布式编队的实物研究，以后可应用到军事侦查、物流仓储等领域。
-
公开(公告)号：CN107832713A
公开(公告)日：2018-03-23
申请号：CN201711120678.3
申请日：2017-11-13
Applicant: 南京邮电大学
CPC classification number: G06K9/00348 , G06F3/011 , G06K9/6232
Abstract: 本发明涉及一种基于OptiTrack的人体姿态识别方法，包括以下步骤：采用限幅滤波算法对OptiTrack的姿态数据帧序列进行限幅滤波处理，去除数据帧噪声；采用K-均值聚类算法提取去噪后的数据帧序列的关键语义帧；本发明采用局部线性嵌入算法提取训练样本的姿态特征，并使用降维思路将关键语义帧带入训练样本的姿态特征中，对关键语义帧的特征进行分类，从而实现姿态的分类识别解决了在大范围内对人体姿态进行识别时，摄像机难以捕捉到人体的姿态信息的难题。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
40
records
(took 0.034 seconds)
