公开(公告)号：CN115937851A

公开(公告)日：2023-04-07

申请号：CN202211539623.7

申请日：2022-12-02

Applicant: 之江实验室 ,  北京控制工程研究所

Inventor： 喻源 ,  李月华 ,  钟心亮 ,  朱世强 ,  邢琰 ,  姜甜甜

IPC: G06V20/70 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/08

Abstract: 一种增强深度学习学习域的方法，包括：S1：采集常规场景数据集并标注；S2：针对特殊场景，虚拟环境生成识别主体3D模型、随机背景、随机环境光，动态调整相机内参和位置，生成照片和标注；S3：将虚拟数据集和真实数据集混合作为深度神经网络输入。本发明还包括一种增强深度学习学习域的系统。本发明中通过仿真生成虚拟照片，改进真实照片获取和标注的难度和成本高的问题，同时有效改善了单纯使用仿真数据集训练的深度神经网络识别效果差的问题。

公开(公告)号：CN116032412B

公开(公告)日：2023-07-18

申请号：CN202310310450.X

申请日：2023-03-28

Applicant: 之江实验室 ,  北京控制工程研究所

Inventor： 宋俊男 ,  李月华 ,  朱世强 ,  许振宇 ,  邢琰 ,  姜甜甜

IPC: H04N5/04 ,  H04J3/06

Abstract: 本申请公开了一种多相机跨平台时间同步方法、装置、系统及电子设备，包括：时间主控设备接收上位主机初始授时，生成秒脉冲信号和时间报文同步上位主机，生成第一触发信号并记录生成的时间戳和第一触发信号计数值；将第一触发信号生成的时间戳及其计数值发送到上位主机；开启时间同步服务，同步上位从机与上位主机时钟；下位从机获取上位从机网络时间授时生成内部时间戳，生成第二触发信号并记录生成的时间戳和第二触发信号计数值；将第二触发信号生成时间戳及其计数值发送到上位从机；将第一触发信号发送给第一相机，第二触发信号发送给第二相机，触发相机采集图像数据。实现多相机跨平台同步采集，适用于无GNSS信号、无精确授时场景。

公开(公告)号：CN116227137A

公开(公告)日：2023-06-06

申请号：CN202211655499.0

申请日：2022-12-21

Applicant: 北京控制工程研究所

Inventor： 邢琰 ,  姜甜甜 ,  贾永 ,  魏春岭 ,  胡海霞 ,  胡海涛

IPC: G06F30/20 ,  G01J5/48 ,  G01K13/00 ,  G06F17/14 ,  G06F17/18 ,  G06F119/08

Abstract: 本发明一种地外天体表面热惯量反演与验证方法，包括：利用目标地物不同深度处的内部测温数据计算目标地物热扩散率，结合目标地物热容的实验测量值，获得目标地物热惯量的计算值；利用热成像仪对目标地物的表面测温数据，根据热惯量理论计算模型，求解目标地物的热惯量；利用由内部测温数据计算得到的热惯量拟合修正热惯量反演模型，提高基于表面测温数据的热惯量测算精度。本发明旨在解决目前基于热成像仪表面测温数据的热惯量反演方法的测算精度问题，为融合热特性的地外天体表面危险地形识别和可通过性分析提供技术储备。

公开(公告)号：CN115861401A

公开(公告)日：2023-03-28

申请号：CN202310170221.2

申请日：2023-02-27

Applicant: 之江实验室 ,  北京控制工程研究所

Inventor： 许振宇 ,  李月华 ,  朱世强 ,  邢琰 ,  姜甜甜

IPC: G06T7/55 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明公开了一种双目与点云融合深度恢复方法、装置和介质，该方法构建了深度恢复神经网络，包括稀疏扩展模块、多尺度特征提取及融合模块、可变权重高斯调制模块和级联三维卷积神经网络模块，以稀疏点云数据及双目图像为输入，通过邻域扩展得到半稠密的深度图像，并基于该图像及双目图像进行特征提取及融合，构建代价卷，利用可变权重高斯调制函数进行调制，并通过深度学习网络进行代价聚合，实现稠密深度信息的恢复。本发明在双目立体匹配网络的基础上，引入稀疏点云，以邻域扩展方法提升引导点稠密度，并综合采用高斯调制及多尺度特征提取融合的方法，有助于提升深度恢复的精度及鲁棒性，是真实应用中稠密深度恢复的有效方法。

公开(公告)号：CN110244751B

公开(公告)日：2022-04-22

申请号：CN201910440199.2

申请日：2019-05-24

Applicant: 北京控制工程研究所

Inventor： 常亚菲 ,  吴宏鑫 ,  姜甜甜

IPC: G05D1/08 ,  G05B13/04

Abstract: 一种高超声速飞行器姿态自适应递推控制方法及系统，步骤如下：(1)结合控制目标、飞行器再入姿态动力学分析以及未建模动态和干扰分析，建立带扩张状态的姿态误差特征模型，其中扩张状态用于描述系统的未建模动态和干扰；(2)构建模糊神经网络估计器估计特征模型中的扩张状态，并结合特征模型结构联合设计特征模型的参数和神经网络参数的自适应律；(3)基于误差面，设计递推形式的自适应控制律，进一步提高控制系统的鲁棒性。本发明方法对不确定性有更好的适应能力，具有鲁棒性较强、控制精度较高等优点，适用于高超声速飞行器存在复杂未建模动态和强干扰环境下姿态的精确跟踪。

公开(公告)号：CN104571100A

公开(公告)日：2015-04-29

申请号：CN201510044114.0

申请日：2015-01-28

Applicant: 北京控制工程研究所

Inventor： 孟斌 ,  李公军 ,  姜甜甜

IPC: G05D1/00

Abstract: 一种非最小相位高超声速飞行器控制方法，步骤如下：(1)选择航迹角γ和俯仰角速度Q作为被控输出，设计被控输出高度h，速度V，俯仰角速度Q的参考轨迹；(2)设计航迹角γ的参考轨迹；(3)在当前控制周期的初始时刻，通过量测得到高超声速飞行器的状态量：速度V，航迹角γ，俯仰角速度Q，攻角α，高度h；(4)得到状态偏差所述的状态偏差满足动态方程(5)估计步骤(4)的未知矩阵；(6)设计控制律k