-
公开(公告)号：CN115201517A
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN202210716459.6
申请日：2022-06-22
Applicant: 北京理工大学
IPC: G01P21/00 , G01P15/08 , G06F30/28 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明提供了一种在变线加速度条件下液环式角加速度计误差分析方法，在建立变线加速度条件下液环式角加速度计误差模型时，考虑了工作液体可压缩性的影响，因此该模型能够应用于高频变线加速度激励下角加速度计误差分析；本发明建立了基于质量‑弹簧‑阻尼系统的线振动影响模型，该模型可以采用牛顿‑欧拉法迭代求解，计算速度较快，能够实现线振动影响的实时计算和分析；本发明能够对液环式角加速度计在变线加速度条件下的误差进行数值仿真预测，误差模型的预测结果可以用来进行变线加速度条件下液环式角加速度计的误差补偿，从而保证其在高动态工况中的工作可靠性。
-
公开(公告)号：CN115014393A
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202210683829.0
申请日：2022-06-17
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本申请公开了一种适用于惯导系统的动态时变可观测度分析方法及装置。其中，该方法包括：获取惯导系统的离散状态空间模型，在所述离散状态空间模型的各误差状态变量与输出量测变量之间进行可观测性图分析；基于所述可观测性图分析，计算所述惯导系统的各惯性器件误差变量的可观测度并标准化，获得所述惯导系统的可观测度分析图；基于所述可观测度分析图，动态时变地分析所述惯导系统中各惯性器件误差的可观测度变化。本申请解决了针对惯性器件微小误差分析效果不显著的技术问题。
-
公开(公告)号：CN113011011B
公开(公告)日：2022-08-16
申请号：CN202110229616.6
申请日：2021-03-02
IPC: G06F30/20 , F42B15/01 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种炮弹轨迹修正方法及装置、存储介质及电子装置，上述方法包括：获取炮弹出炮口后的运行信息；根据运行信息对炮弹进行弹道解算，以确定炮弹的预测落点位置，对预测落点位置与目标落点位置进行比较，确定偏差值，其中，偏差值用于指示预测落点位置与目标落点位置之间的距离偏差和方向偏差；通过偏差值与滚转角位置信息确定炮弹上脉冲发动机的点火相位以及脉冲发动机的点火数量，对炮弹的运行轨迹的偏差值进行修正；采集脉冲发动机点火后炮弹的横向速度增量和飞行攻角，根据所运行信息结合横向速度增量和飞行攻角进行修正解算，以确定对于炮弹的偏差值的修正结果，解决了对于弹道的修正精确度较低，炮弹的弹道修正成本较高的问题。
-
公开(公告)号：CN112987718B
公开(公告)日：2022-03-04
申请号：CN202110053232.3
申请日：2021-01-15
Applicant: 北京理工大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本公开的基于异构机器人的自主跟踪系统及方法，包括：地面移动机器人和多旋翼飞行器，多旋翼飞行器根据接收指令降落到所述地面移动机器人上或跟踪所述地面移动机器人。能够解决在复杂的任务环境中单个地面移动机器人在定位、检测、识别等方面存在局限性的问题，通过将空中多旋翼飞行器与地面移动机器人配合使用和协同控制，能够对空中多旋翼飞行器与地面移动机器人的相对导航与控制系统的扰动进行实时的估计与补偿，提升陆空异构移动机器人的相对导航控制系统的鲁棒性。
-
公开(公告)号：CN114111797A
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202111441052.9
申请日：2021-11-30
IPC: G01C21/20
Abstract: 本发明公开了一种基于FPGA的卡尔曼滤波器、IP核及导航用芯片。其中，该卡尔曼滤波器包括：输入接口，被配置为接收时钟信号和复位信号；主模块，被配置为基于所述时钟信号和所述复位信号计算状态先验估计值、状态真值、量测真值、雅可比矩阵和量测矩阵；输出接口，被配置用于输出所述状态先验估计值、所述状态真值、所述量测真值、所述雅可比矩阵和所述量测矩阵，以进行状态预测和状态更新。本发明解决了相关技术中卡尔曼滤波器开发费时、成本较高、执行速度较慢的技术问题。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113159082A
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN202011073711.3
申请日：2020-09-30
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本公开的增量式学习目标检测网络模型构建及权重更新方法，训练目标检测的深度学习网络模型；利用Slimming算法对深度学习网络模型进行剪枝处理；提取深度学习网络模型的卷积层训练集数据的输出特征及训练标签；选取第m层卷积层训练集数据的输出特征及其训练标签分别作为宽度学习网络模型的训练样本标签，训练宽度学习增量式学习模型；将宽度学习增量式学习模型替换深度学习网络模型的第m层及第m层后的卷积层，或将训练好的宽度学习网络模型作为深度学习网络模型的辅助学习网络模型，完成增量式学习网络模型的构建。通过增量式学习模型快速更新增量式学习网络权重的能力，改善增量式学习网络的性能，提升增量式学习网络的鲁棒性。
-
公开(公告)号：CN112861262A
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN202110181883.0
申请日：2021-02-08
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F30/15 , G06F30/20 , G06F17/15 , G06F17/18 , G06F111/10
Abstract: 本公开的用于高动态载体的弹道预测的自组织数据驱动建模方法，S1：根据高动态载体的弹道选择基本趋势项函数集；S2：根据K‑G多项式将基本趋势项函数两两组合得初始模型；S3：根据所述初始模块将基本趋势项函数进行交叉、组合生成当前层归纳趋势项函数和当前层记忆趋势项函数；S4：利用自组织择优判定准则对当前层归纳、记忆趋势项函数筛选；S5：重复S3和S4，满足迭代次数时得到归纳、记忆趋势项函数集；S6：将归纳、记忆趋势项函数集、最初基本趋势项函数集合中的趋势项函数进行交叉、组合、择优判定筛选出最优模型。能在GNSS失锁时预测GNSS导航数据，与INS组合得到高动态载体的弹道轨迹，补偿GNSS失锁带来的弹道轨迹信息丢失、定位失效的问题。
-
-
公开(公告)号：CN118642503A
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202410567904.6
申请日：2024-05-09
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本申请提供了一种基于速度矢量调控的集群主动规避与安全避障方法及装置，其中，该方法包括：在检测到障碍物并判断集群中的第一集群成员应该进行避障的情况下，获取所述第一集群成员的速度状态；基于所述速度状态，确定所述第一集群成员的安全避障速度和主动规避速度；基于所述安全避障速度和所述主动规避速度，对所述障碍物进行避障。本申请解决了现有技术中无人集群中的个体避障效率不高、且舍弃最优路线的技术问题。
-
公开(公告)号：CN114485723B
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202110172234.4
申请日：2021-02-08
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本公开的自适应鲁棒矩阵卡尔曼滤波的高旋体空中对准方法，以K矩阵为状态变量构建所述高旋体空中对准滤波模型；根据K矩阵状态向量的上一时刻的估计值和当前时刻的估计值定义第一噪声评价指标，根据K矩阵状态向量上一刻的估计值和当前时刻的量测信息定义第二噪声评价指标；融合第一噪声评价指标和第二噪声评价指标为综合噪声评价指标；基于综合噪声评价指标的统计置信域对噪声异常程度自适应分类；构建自适应鲁棒矩阵卡尔曼滤波模型，递推自适应鲁棒矩阵卡尔曼滤波算法得到量测信息的误差协方差矩阵，进而得到最优K矩阵。能够在非高斯噪声环境下实现高旋体空中对准，对准时间短且对准精度高，鲁棒性强。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
103
records
(took 0.03 seconds)
