基于稠密地图语义分割的混合现实眼动交互系统及方法

    公开(公告)号:CN119576126A

    公开(公告)日:2025-03-07

    申请号:CN202411610698.9

    申请日:2024-11-12

    Abstract: 一种基于稠密地图语义分割的混合现实眼动交互系统及方法,涉及人机交互领域,包括集成通信模块、混合现实显示模块、眼动追踪模块和三维环境感知模块的头戴式设备;三维环境感知模块获取周围环境的图像和深度数据并进行三维重建获得稠密地图,将稠密地图分割为不同区块,对区块的语义信息进行标注;眼动追踪模块沿注视方向向稠密地图中发射射线,以该射线与稠密地图的碰撞点位置的实物信息确定注视目标;通信模块根据注视目标和实物信息的标注,与注视目标的实物物体进行通信;眼动追踪模块根据眼球动作和预设操控规则,获得操控指令,并将操控指令发送给注视目标的实物物体。解决现有混合现实场景中无法与实物进行自然眼动交互导致的沉浸感不足的问题。

    一种面向低轨星网随机目标跟踪预估方法

    公开(公告)号:CN119437207A

    公开(公告)日:2025-02-14

    申请号:CN202411531435.9

    申请日:2024-10-30

    Abstract: 本发明涉及一种面向低轨星网随机目标跟踪预估方法,以目标j,j=1,2,…,Nt在地心惯性坐标系下的位置、速度和推力加速度向量为状态向量,建立多目标在地心惯性坐标系下的动力学滤波器AUKF;基于目标在地心惯性坐标系下的量测方程,建立机动目标天基观测模型;基于当前时刻的机动目标天基观测模型计算结果,构造机动开始与终止检测器,当判断出目标开始机动,使用机动动力学滤波器AUKF对目标的位置、速度和机动加速度信息进行跟踪估计,当判断出目标机动终止,切换为标准卡尔曼滤波器UKF对目标的位置、速度进行状态更新。本发明解决了低轨星网对不确定性机动目标的接力观测及全程跟踪性能预估问题,可用于大规模星网体系探测模拟试验的验证评估中。

    一种虚实结合的多节点信号级仿真方法及平台

    公开(公告)号:CN118112946A

    公开(公告)日:2024-05-31

    申请号:CN202311606652.5

    申请日:2023-11-28

    Abstract: 本发明提供了一种虚实结合的多节点信号级仿真方法及平台,包括仿真控制平台、飞行器半实物子系统、飞行器半实物子系统、飞行器侧VMIC桥接计算机、虚拟节点仿真计算机、目标侧通信装置和目标模型子系统;仿真控制平台、飞行器侧VMIC桥接计算机和目标侧通信装置之间形成VMIC网,飞行器半实物子系统中各实物仿真节点内部由1553B总线连接,各实物仿真节点通过飞行器侧VMIC桥接计算机接入VMIC网;采用1553B总线和VMIC网混合的半实物仿真验证系统架构,解决了单一1553B总线架构只能对单飞行器进行半实物仿真、单一VMIC网对接入模型数量限制的不足,构建了集成多个实物产品、多个半实物模型、多个数学模型的半实物仿真系统平台,使得仿真平台具备虚实结合验证飞行器协同的能力。

    一种双线性正切律的空间轨道有限推力最优变轨方法

    公开(公告)号:CN117429625A

    公开(公告)日:2024-01-23

    申请号:CN202311588978.X

    申请日:2023-11-24

    Abstract: 一种双线性正切律的空间轨道有限推力最优变轨方法。包括:定义推力方向;建立二体轨道下含推力的动力学方程;利用二体轨道下含推力的动力学方程和推力方向进行积分求解,获得虚拟的终端状态位置、速度;根据终端状态约束,获得给定距离脉冲施加点前的飞行时间和定距离脉冲施加点后的飞行时间;确定脉冲变轨时刻对应的发动机开机点和脉冲变轨时刻对应的发动机关机点;确定变轨对应的运动轨迹以及每时每刻对应的位置和速度。本发明可以计算出航天器在轨机动和变轨时基于脉冲变轨对应的符合最优控制观点下的最优变轨策略。

    一种场景集质量评估方法
    38.
    发明公开

    公开(公告)号:CN119578587A

    公开(公告)日:2025-03-07

    申请号:CN202411642033.6

    申请日:2024-11-18

    Abstract: 本发明提供了一种场景集质量评估方法,包括:采用场景关键表征要素对场景集中的各子场景进行表征,提取各场景关键表征要素下的试验因子,并确定试验因子的取值;构建场景集质量评估指标体系;建立智能算法库,使用智能算法库中的各智能算法,在待评测场景集的各子场景中开展推演,并存储不同智能算法的推演评估数据;将所有维度的智能算法的推演评估数据融合为综合评估数据,获得各智能算法对待评测场景集各子场景的综合评估数据;利用待评测场景集中各子场景下各智能算法的推演结果及综合评估数据,以及场景集中各子场景的试验因子取值,确定场景集质量评估指标体系中各底层指标值,采用赋权及指标聚合方法,获得顶层场景集质量评估结果。

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