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公开(公告)号：CN114529579B
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202210077438.4
申请日：2022-01-24
Applicant: 华南理工大学 , 佛山纽欣肯智能科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于视觉目标检测的移动机器人跟随行人方法、系统及介质，方法为：改进目标检测算法搭建行人检测模型，对行人目标进行检测；改进多目标跟踪算法，对行人目标进行跟踪；构建非完整移动机器人运动学模型，以及移动机器人与行人之间的角度和距离；确定角度和距离的约束条件，定义角度误差和距离误差；基于预设性能控制的方法，设计与障碍物位置有关的预设性能函数，构建误差转换函数；将转换误差函数引入李雅普诺夫函数，设计基于视觉的跟随避障控制器及速度观测器。本发明将视觉目标检测跟踪与控制理论相结合，采用李雅普诺夫法设计出基于视觉的跟随避障控制器，实现移动机器人平稳、高效、准确的跟随行人。
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公开(公告)号：CN110705034B
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN201910848967.8
申请日：2019-09-09
Applicant: 华南理工大学 , 佛山纽欣肯智能科技有限公司
IPC: G06F30/20 , G06N3/04 , H02P6/34 , H02P21/00 , H02P21/13 , H02P23/00 , H02P23/12 , H02P25/022 , H04L12/801
Abstract: 本发明公开了一种基于事件触发的永磁同步电机位置跟踪控制方法，包括以下步骤：建立永磁同步电机的动力学模型和期望跟踪轨迹；永磁同步电机系统离散化；设计作用于控制器与执行器之间网络通道的事件触发机制；设计基于事件触发的自适应神经网络控制器；设计扰动观测器；设计补偿匹配与非匹配扰动的前馈补偿器。本发明所设计的方法不仅能够获得良好的位置跟踪性能和抗干扰能力，还将传统的永磁同步电机时间触发控制方式推广到了事件触发控制方式，有效地节省了永磁同步电机网络化控制系统的网络带宽、计算和能量等资源，使得系统在网络拥塞情况下也能正常运行。
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公开(公告)号：CN115122335B
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202210909372.0
申请日：2022-07-29
Applicant: 华南理工大学 , 佛山纽欣肯智能科技有限公司
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明公开了一种基于外环速度补偿的封闭机器人任务空间学习控制方法、存储介质及机器人，方法包括：建立具有内部速度PI控制器的封闭机器人动力学和运动学模型，并构建期望的末端周期轨迹；设计自适应神经网络速度补偿控制指令，利用确定学习理论获取经验知识，并通过参数收敛性质获取机器人运动学知识；基于所获知识设计速度补偿学习控制指令。本发明所设计方法通过分离封闭机器人动力学和运动学，在运用确定学习理论实现系统经验知识获取的基础上，保证了未知运动学参数的收敛，实现了学习控制算法在具有未知动力学和运动学封闭机器人系统上的应用，基于所获知识设计的速度补偿学习控制指令，在节省计算资源的同时提升了机器人暂态跟踪性能。
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公开(公告)号：CN115122335A
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN202210909372.0
申请日：2022-07-29
Applicant: 华南理工大学 , 佛山纽欣肯智能科技有限公司
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明公开了一种基于外环速度补偿的封闭机器人任务空间学习控制方法、存储介质及机器人，方法包括：建立具有内部速度PI控制器的封闭机器人动力学和运动学模型，并构建期望的末端周期轨迹；设计自适应神经网络速度补偿控制指令，利用确定学习理论获取经验知识，并通过参数收敛性质获取机器人运动学知识；基于所获知识设计速度补偿学习控制指令。本发明所设计方法通过分离封闭机器人动力学和运动学，在运用确定学习理论实现系统经验知识获取的基础上，保证了未知运动学参数的收敛，实现了学习控制算法在具有未知动力学和运动学封闭机器人系统上的应用，基于所获知识设计的速度补偿学习控制指令，在节省计算资源的同时提升了机器人暂态跟踪性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114529579A
公开(公告)日：2022-05-24
申请号：CN202210077438.4
申请日：2022-01-24
Applicant: 华南理工大学 , 佛山纽欣肯智能科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于视觉目标检测的移动机器人跟随行人方法、系统及介质，方法为：改进目标检测算法搭建行人检测模型，对行人目标进行检测；改进多目标跟踪算法，对行人目标进行跟踪；构建非完整移动机器人运动学模型，以及移动机器人与行人之间的角度和距离；确定角度和距离的约束条件，定义角度误差和距离误差；基于预设性能控制的方法，设计与障碍物位置有关的预设性能函数，构建误差转换函数；将转换误差函数引入李雅普诺夫函数，设计基于视觉的跟随避障控制器及速度观测器。本发明将视觉目标检测跟踪与控制理论相结合，采用李雅普诺夫法设计出基于视觉的跟随避障控制器，实现移动机器人平稳、高效、准确的跟随行人。
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公开(公告)号：CN114367980A
公开(公告)日：2022-04-19
申请号：CN202111562537.3
申请日：2021-12-20
Applicant: 华南理工大学 , 佛山纽欣肯智能科技有限公司
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明公开了一种基于确定学习的封闭机器人速度补偿跟踪控制方法、存储介质及机器人，该控制方法具体步骤包括：建立具有内部速度PI控制器的封闭机器人动力学模型和期望的关节周期轨迹；设计自适应神经网络速度补偿控制指令，并利用确定学习理论获取经验知识；基于所获经验知识设计常值神经网络速度补偿控制指令。本发明所设计方法不仅实现了神经网络控制智能算法在具有未知动态封闭机器人系统上的应用，而且基于确定学习理论设计的常值神经网络速度补偿控制指令，使得机器人能够从复杂工作任务中获取和利用经验知识，并在执行重复任务时节省在线计算资源和提升暂态跟踪性能。
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公开(公告)号：CN113110377A
公开(公告)日：2021-07-13
申请号：CN202110331788.4
申请日：2021-03-29
Applicant: 华南理工大学 , 佛山纽欣肯智能科技有限公司
IPC: G05B23/02
Abstract: 本发明公开了一种采样机械臂闭环控制系统的小故障检测方法，该方法包括以下步骤：设计离散时间机械臂的自适应神经网络控制器；构造动态估计器逼近系统未知动态；计算故障引起的系统动态残差与控制器补偿的残差，进一步得出增强的总可测故障残差；计算加权递推的绝对故障残差累积值；设计故障检测决策方案，将实时计算得到的故障残差累积值与自适应阈值进行比较，若存在某个时刻，使得故障残差累积值大于自适应阈值，则判定该时刻机械臂发生故障；本发明的故障检测方案保证了机械臂系统发生故障后，实现对故障的快速检测，通过加权递推的绝对残差累积机制，解决了故障频繁变化以及故障诊断速度慢的问题，保障了故障检测系统的安全性和快速性。
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公开(公告)号：CN110658811A
公开(公告)日：2020-01-07
申请号：CN201910848231.0
申请日：2019-09-09
Applicant: 华南理工大学 , 佛山纽欣肯智能科技有限公司
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络的受限移动机器人协同路径跟踪控制方法，该方法步骤为：建立移动机器人的运动学与动力学模型；定义路径跟踪误差方程；建立移动机器人的性能受限tan型障碍李雅普诺夫函数；基于图论知识，建立多个移动机器人的编队方式；建立移动机器人的路径参数更新率方程；针对移动机器人的非线性建模不确定项，采用后推设计方法，设计基于神经网络的控制器；设计编队控制器。本发明不仅能够保证单个移动机器人的路径跟踪误差最终收敛到小邻域内，还能保证误差始终在给定的区间内，保证暂态性能，同时，本发明实现了多个移动机器人的协同控制，使多个移动机器人根据路径参数均匀分布在同一条路径上。
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公开(公告)号：CN113110377B
公开(公告)日：2022-03-15
申请号：CN202110331788.4
申请日：2021-03-29
Applicant: 华南理工大学 , 佛山纽欣肯智能科技有限公司
IPC: G05B23/02
Abstract: 本发明公开了一种采样机械臂闭环控制系统的小故障检测方法，该方法包括以下步骤：设计离散时间机械臂的自适应神经网络控制器；构造动态估计器逼近系统未知动态；计算故障引起的系统动态残差与控制器补偿的残差，进一步得出增强的总可测故障残差；计算加权递推的绝对故障残差累积值；设计故障检测决策方案，将实时计算得到的故障残差累积值与自适应阈值进行比较，若存在某个时刻，使得故障残差累积值大于自适应阈值，则判定该时刻机械臂发生故障；本发明的故障检测方案保证了机械臂系统发生故障后，实现对故障的快速检测，通过加权递推的绝对残差累积机制，解决了故障频繁变化以及故障诊断速度慢的问题，保障了故障检测系统的安全性和快速性。
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