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公开(公告)号：CN114296347B
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202111582140.0
申请日：2021-12-22
Applicant: 南京航空航天大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了电液位置伺服系统的多模型自适应重构控制方法及装置，方法为：首先，根据电液位置伺服系统的故障类型构建电液位置伺服系统的故障数学模型，并设计参考模型；其次，设计自适应重构控制律，使故障系统的输出跟踪参考模型的输出，以补偿故障系统输出误差；然后，根据故障类型建立组合多模型集，每个模型都有相应的独立控制器；接着，设计模型切换机制对故障系统进行模型匹配，使其自动切换到性能指标最小的控制器。本发明提出的基于多模型自适应的电液位置伺服系统重构方法能够有效地补偿组件故障产生的不利影响，针对传感器、执行器等故障具有良好的鲁棒性和优秀的重构能力，保证了电液位置伺服系统在整个工作任务中的可靠性与安全性。
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公开(公告)号：CN115388884A
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN202210985024.1
申请日：2022-08-17
Applicant: 南京航空航天大学
Abstract: 本发明公开了一种智能体位姿估计器联合初始化方法，其步骤包括：首先，构建智能体状态向量，所述状态向量包含智能体当前朝向、位置、速度、陀螺仪和加速度计偏置、GNSS接收机偏置和偏置率、视觉特征深度、里程计坐标系与世界坐标系的偏置信息，并对智能体机载传感器测量数据进行预处理；然后，利用PnP算法求解纯视觉条件下的智能体位姿，并将视觉与IMU的联合初始化构建为最小二乘优化问题，通过带入视觉与IMU先验信息即可完成视觉与IMU的联合初始化；最后，利用SPP算法求解智能体在地心地固坐标系下的粗略位置，并构建GNSS伪距、多普勒频移和接收机时钟偏置的概率因子图模型，即可获得智能体位姿估计器的所有初值。
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公开(公告)号：CN114967472A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210687553.3
申请日：2022-06-17
Applicant: 南京航空航天大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种无人机轨迹跟踪状态补偿深度确定性策略梯度控制方法，采用深度确定性策略梯度算法，网络结构包括控制网络、评价网络和补偿网络，将控制网络的控制量输出与补偿网络的补偿输出相结合作为输出控制量与环境交互，评价网络对输出控制量进行价值评价，使无人机能够以最精确、连续、平滑的方式快速跟踪动态目标；在生成控制量的基础上加入随机噪声，实现一定范围的探索，使控制量值估计更加准确。本发明针对基于深度强化学习的无人机轨迹跟踪控制算法在未知环境下训练效率低，收敛性不稳定的情况，提出了一种结合状态补偿网络的状态补偿深度确定性策略梯度算法，能够显著提高无人机在轨迹跟踪任务中的训练效率和收敛性稳定性。
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公开(公告)号：CN112034871B
公开(公告)日：2022-05-24
申请号：CN202010860848.7
申请日：2020-08-25
Applicant: 南京航空航天大学
Abstract: 本发明公开了一种可倾转多旋翼飞行器的全向控制方法，步骤如下：推导动力学模型和执行器控制分配矩阵；建立飞行器位置和姿态并行控制的全向控制模型；推导飞行器速度环和角速度环扩张状态观测器一般形式；设计干扰观测器的比例‑微分速度控制器和角速度控制器；建立变量代换的线性化控制分配方案。本发明提高了空中机器人姿态控制器的鲁棒性和可靠性；克服可倾转多旋翼飞行器本身的参数摄动对控制器带来的影响，对飞行过程中机体受到的未知外部扰动起到良好的抑制作用；控制参数便于调节，易于工程实现。
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公开(公告)号：CN108734095B
公开(公告)日：2022-05-20
申请号：CN201810313649.7
申请日：2018-04-10
Applicant: 南京航空航天大学
IPC: G06V40/20 , G06V40/10 , G06V10/764 , G06K9/62
Abstract: 本发明提出了一种基于3D卷积神经网络的动作检测方法，属于计算机视觉识别技术领域。该方法包括如下步骤：首先，将视频分为多个有重叠的片段，采用训练好的3D卷积神经网络提取每个片段的高维时‑空特征，并采用多类softmax分类器对提取到的特征进行预测分类，再进一步对分类结果在时间维度上进行平滑滤波；其次，设定背景阈值，并将每个片段的背景得分与设定的阈值进行比较，得到属于动作片段的集合；最终，结合动作片段集合和帧率信息实现对动作在时间维度上的定位，从而得到视频对应的动作类别和该动作的起始时间片段集合。本发明实现端对端动作检测，提高检测结果的可靠性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108647599B
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN201810394571.6
申请日：2018-04-27
Applicant: 南京航空航天大学
IPC: G06V40/20 , G06V10/764 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开一种结合3D跃层连接和循环神经网络的人体行为识别方法，包括如下步骤：步骤1，将每段视频划分为N部分，从每部分提取L帧图片，N、L均为自然数；步骤2，利用训练好的3D卷积神经网络对视频进行时空特征提取，并将不同层次的时空特征进行串联连接得到高维特征向量；步骤3，对步骤2得到的高维特征向量进行规范化处理；步骤4，将步骤3中规范化处理后的高维特征向量送入循环神经网络，进行特征融合；步骤5，对步骤4中融合后的特征进行分类，得到视频对应的动作类别。此种方法不需要人工提取低层运动信息，相比人工运动特征设计方法，本发明具有更好的鲁棒性，同时能有效处理较长时间的视频信息。
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公开(公告)号：CN114326768A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202111580187.3
申请日：2021-12-22
Applicant: 南京航空航天大学
Abstract: 本发明公开了悬挂伸缩刀具的树障清理空中机器人飞行控制方法及装置，包括：S1、对悬挂伸缩刀具的树障清理空中机器人进行结构设计；S2、根据悬挂伸缩刀具的树障清理空中机器人结构，推导伸缩刀具时机体重心位置、惯性张量参数的变化；S3、根据步骤S1、S2推导出悬挂伸缩刀具的树障清理空中机器人动力学模型；S4、根据步骤S3中所建立的悬挂伸缩刀具的树障清理空中机器人的动力学模型，推导出用于接触作业时的导纳控制器和力估计器；S5、根据步骤S3中所建立的悬挂伸缩刀具的树障清理空中机器人的动力学模型，设计位姿线性自抗扰飞行控制器。本发明针对空中机器人伸缩刀具参数摄动及接触作业受力干扰具有良好的抑制与稳定作用。
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公开(公告)号：CN114296347A
公开(公告)日：2022-04-08
申请号：CN202111582140.0
申请日：2021-12-22
Applicant: 南京航空航天大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了电液位置伺服系统的多模型自适应重构控制方法及装置，方法为：首先，根据电液位置伺服系统的故障类型构建电液位置伺服系统的故障数学模型，并设计参考模型；其次，设计自适应重构控制律，使故障系统的输出跟踪参考模型的输出，以补偿故障系统输出误差；然后，根据故障类型建立组合多模型集，每个模型都有相应的独立控制器；接着，设计模型切换机制对故障系统进行模型匹配，使其自动切换到性能指标最小的控制器。本发明提出的基于多模型自适应的电液位置伺服系统重构方法能够有效地补偿组件故障产生的不利影响，针对传感器、执行器等故障具有良好的鲁棒性和优秀的重构能力，保证了电液位置伺服系统在整个工作任务中的可靠性与安全性。
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公开(公告)号：CN112394739A
公开(公告)日：2021-02-23
申请号：CN202011176703.1
申请日：2020-10-29
Applicant: 南京航空航天大学
Abstract: 本发明公开了主动变形四旋翼飞行器自抗扰飞行控制方法，包括：S1、根据主动变形四旋翼飞行器的两种变形方式，对主动变形四旋翼飞行器进行结构设计；S2、根据步骤S1中所设计的主动变形四旋翼飞行器结构，推导动态变形时机体重心位置、惯性张量参数的变化；S3、根据步骤S1、S2推导出主动变形四旋翼飞行器的动力学模型和控制分配形式；S4、根据步骤S3中所建立的主动变形四旋翼飞行器的动力学模型，设计位姿自抗扰飞行控制器。本发明提出的基于自抗扰控制技术的四旋翼飞行器通过飞行中的主动变形，可克服常规四旋翼飞行器难以适应不同任务环境的缺点，具有良好的稳定性和抗扰性，提升了多旋翼飞行器的环境适应能力。
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公开(公告)号：CN112115986A
公开(公告)日：2020-12-22
申请号：CN202010893898.5
申请日：2020-08-31
Applicant: 南京航空航天大学
Abstract: 本发明公开了一种基于轻量级神经网络的输电线路场景分类方法，包括以下步骤：(1)配置输电线路场景分类系统的运行环境；(2)设计包含卷积层的优化预测模块，用来搭建轻量级神经网络；(3)利用无人机搭载的相机捕捉输电线路航拍图像，并构建输电线路场景分类数据集，将输电线路航拍图像分成训练集和测试集；(4)将训练集图像输入步骤(2)搭建的轻量级神经网络，并对轻量级神经网络进行训练，将得到的网络权重保存；(5)将测试集图像输入步骤(4)得到的网络模型中进行测试，验证网络模型的性能。本发明对输电线路复杂场景具有很强的适应能力，相对于VGG‑16，FAST‑VGG‑16内存占比低且和分类精度高，有效去除无效信息，提高无人机巡检的效率。
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