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复杂环境中保持可见性的目标追踪轨迹规划方法及装置
摘要文本
本发明属于控制系统领域,为了解决现有技术无法做到实时轨迹规划的问题,本发明提供了复杂环境中保持可见性的目标追踪轨迹规划方法及装置,包括:机器人通过板载传感器检测目标,获得对目标的观测值;通过扩展卡尔曼滤波,获得对目标状态的估计;通过历史的目标状态,预测当前以及未来目标运动的控制输入;采用模型预测控制MPC的框架,通过优化机器人未来N步的控制输入,来最小化目标函数,同时满足约束,并使用顺序凸规划的范式求解优化问题;通过底层的控制器执行轨迹规划中得到的当步控制指令,追踪目标。机器人能够在障碍物杂乱的环境及机器人运动和传感器的噪声较高的不利条件下,对运动高度随机的目标进行实时、安全、稳健的追踪。
申请人信息
- 申请人:北京大学
- 申请人地址:100871 北京市海淀区颐和园路5号
- 发明人: 北京大学
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 复杂环境中保持可见性的目标追踪轨迹规划方法及装置 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202410223976.9 |
| 申请日 | 2024/2/29 |
| 公告号 | CN117806333A |
| 公开日 | 2024/4/2 |
| IPC主分类号 | G05D1/43 |
| 权利人 | 北京大学 |
| 发明人 | 刘畅; 高涵; 武鹏荧; 周康杰; 马骥 |
| 地址 | 北京市海淀区颐和园路5号 |
专利主权项内容
1.一种复杂环境中保持可见性的目标追踪轨迹规划方法,其特征在于,包括:S101,机器人通过板载传感器检测目标,获得对目标的观测值;S103,机器人通过扩展卡尔曼滤波,获得对目标状态的估计;S105,机器人通过历史的目标状态,预测当前以及未来目标运动的控制输入;S107,采用模型预测控制MPC的框架,通过优化机器人未来N步的控制输入,来最小化目标函数,同时满足约束,并使用顺序凸规划的范式求解优化问题;S109,机器人通过底层的控制器执行轨迹规划中得到的当步控制指令,追踪目标。