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[发明专利]基于改进人工势场法的机器人路径规划方法-CN202211491769.9在审
发明人：李敏;刘恋奇;陈涛涛;孙凡茗;金思芃;陈曦 -专利权人：中国地质大学（武汉）
申请日： 2022-11-25 - 公布日： 2023-03-28 - 主分类号： G05D1/02 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于改进人工势场法的机器人路径规划方法，主要步骤包括：定义引力势场函数、虚拟势场函数和斥力势场函数；分别根据引力势场函数、虚拟势场函数和斥力势场函数计算机器人所受的引力、虚拟引力和斥力，进而计算机器人所受的合力；采用粒子群算法优化机器人的移动步长，根据最优移动步长确定机器人的下一位置；若获得的下一位置使得机器人到达目标位置，则结束路径规划；若机器人陷入局部极小点位置，则更新虚拟目标位置，重新求解机器人的下一位置，从而激励机器人逃离局部极小点位置。本发明能有效解决传统人工势场法易陷入局部极小点、目标位置不可达的问题，使机器人在多障碍物的复杂环境中能以最优路径到达目标位置。
基于改进人工势场法机器人路径规划方法

[发明专利]一种伺服控制系统及神经网络前馈控制器训练方法-CN202211294257.3在审
发明人：李敏;孙凡茗;陈涛涛;金思芃;刘恋奇;陈曦 -专利权人：中国地质大学（武汉）
申请日： 2022-10-21 - 公布日： 2023-03-07 - 主分类号： G06N3/063 文献下载
摘要：本发明涉及一种伺服控制系统及神经网络前馈控制器训练方法，包括：加减运算器、反馈控制器、神经网络前馈控制器、加法运算器和被控对象；采用迭代学习控制方法学习多个不同参考轨迹的最优前馈控制信号，确定神经网络的输入与输出；选择神经网络的架构与训练算法，利用遗传算法优化神经网络的超参数，根据参考轨迹和最优前馈控制信号训练神经网络前馈控制器，建立参考轨迹与最优前馈控制信号之间的映射关系；在伺服运动控制中，神经网络前馈控制器根据参考轨迹实时预测最优前馈控制信号，补偿参考轨迹引入的轨迹跟踪误差。本发明综合了迭代学习控制与神经网络的优点，使得伺服控制系统在重复性运动与非重复性运动中均能实现优良的轨迹跟踪性能。
一种伺服控制系统神经网络控制器训练方法

[发明专利]一种伺服运动系统的双回路迭代学习前馈控制系统及方法-CN202211335127.X在审
发明人：李敏;金思芃;陈涛涛;孙凡茗;刘恋奇;陈曦 -专利权人：中国地质大学（武汉）
申请日： 2022-10-28 - 公布日： 2023-01-13 - 主分类号： G05B19/414 文献下载
摘要：本发明涉及一种伺服运动系统的双回路迭代学习前馈控制系统及方法，该控制系统包括：第一运算器、反馈控制器、双回路迭代学习前馈控制器、第二运算器和被控对象；双回路迭代学习前馈控制器具有两个迭代回路，分别迭代更新内环迭代信号和外环迭代信号，前馈控制信号由内环迭代信号与外环迭代信号相加获得，当内环迭代收敛时，内环迭代信号更新为0，外环迭代信号更新为当前的前馈控制信号，内环开始新的迭代，直至轨迹跟踪误差满足要求，获得期望的前馈控制信号，以补偿重复性参考轨迹引入的伺服误差。本发明克服了鲁棒滤波器对现有迭代学习控制方法性能的制约，可完全消除重复性伺服误差，有效提高伺服运动系统的轨迹跟踪精度。
一种伺服运动系统回路学习控制系统方法

[发明专利]伺服控制系统及前馈控制器参数整定方法-CN202211032538.1在审
发明人：李敏;陈涛涛;金思芃;孙凡茗;刘恋奇 -专利权人：中国地质大学（武汉）
申请日： 2022-08-26 - 公布日： 2022-11-18 - 主分类号： G05B13/04 文献下载
摘要：本发明涉及一种伺服控制系统及前馈控制器参数整定方法，包括：加减运算器、反馈控制器、前馈控制器、加法运算器、被控对象；加减运算器的输入端连接参考轨迹和被控对象的输出端，以确定轨迹跟踪误差并输出给反馈控制器；反馈控制器基于轨迹跟踪误差生成反馈控制信号；前馈控制器基于参考轨迹生成前馈控制信号；反馈控制器的输出端和前馈控制器的输出端连接加法运算器的输入端；加法运算器的输出端连接被控对象的输入端；前馈控制器参数根据参考轨迹和轨迹跟踪误差迭代优化，并在满足迭代终止条件时，停止迭代。上述伺服控制系统及前馈控制器参数整定方法无需建立被控对象的数学模型，可避免建模误差对伺服性能的制约。
伺服控制系统控制器参数方法