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公开(公告)号：CN119942070A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202411971456.2
申请日：2024-12-30
Applicant: 北京航天自动控制研究所
IPC: G06V10/25 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06V10/80 , G06N5/04 , G06V10/774
Abstract: 本发明公开一种在量化感知训练中目标检测模型的处理方法。深度模型通常具有庞大的参数量以及复杂的计算过程，导致在移动设备和嵌入式设备等资源受限的平台上的部署和应用受到限制。将浮点数二值化为1‑bit可以极大减少存储空间，并提升推理的计算速度，有效解决资源受限问题。在二值化场景中，为了减少计算量，BN层通常会和卷积层进行融合，造成权重的偏差，对性能造成影响。本发明通过基于训练后量化的BN融合策略BQ‑P和基于BN层折叠的量化感知训练策略BNF‑QAT，使得深度神经网络二值化权重的最终精度不会受到BN层参数融合的影响，保持BN融合带来的计算速度提升的同时，消除BN层融合对任务性能的不利影响。
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公开(公告)号：CN119618232A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411674709.X
申请日：2024-11-21
Applicant: 北京航天自动控制研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于X射线源大气吸收效应的自主导航方法，属于飞行器自主导航技术领域。该方法首先建立在掩星观测状态下切点高度与X射线大气透过率的关系模型，再通过计算当前时刻的X射线大气透过率，得到对应的切点高度，结合预测的当前时刻飞行器速度和位置信息，通过卡尔曼滤波进行信息融合，实现飞行器自主导航。本发明利用X射线脉冲星导航探测器探测包括脉冲星和直流量X射线星在内的强流量X射线源，弥补了X射线脉冲星导航中强源数量不足的缺陷，扩充了导航源数量，提高了X射线脉冲星导航的精度和实时性。
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公开(公告)号：CN119580068A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411674703.2
申请日：2024-11-21
Applicant: 北京航天自动控制研究所
Inventor： 谢宇嘉 , 周辉 , 王晓峰 , 盖一帆 , 赵雄波 , 李超然 , 吴松龄 , 董文杰 , 弭寒光 , 王云龙 , 李然 , 路坤锋 , 李晓敏 , 靳蕊溪 , 杨立波 , 高琪 , 康旭冰
IPC: G06V10/82 , G06V20/17 , G06N3/048 , G06N3/0495
Abstract: 本发明提供了一种图像目标识别方法，包括：将图像集中的图像输入训练后的浮点数深度神经网络模型，获取浮点数深度神经网络模型各隐藏层输出浮点数的取值范围；根据浮点数深度神经网络模型各隐藏层输出浮点数的取值范围，结合量化后定点数的目标位宽值，确定每个隐藏层的输出浮点数与定点数非对称量化关系式中的参数；确定每个隐藏层的输出浮点数与定点数非对称量化关系式为：#imgabs0#在浮点数深度神经网络模型的各隐藏层后，分别采用各隐藏层对应的输出浮点数与定点数非对称量化关系式取代ReLU函数，获得定点数神经网络模型；向定点数神经网络模型中输入待测图像，定点数神经网络模型中各隐藏层输出的浮点数转化为定点数，并完成图像目标识别。
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公开(公告)号：CN114167747B
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202111247260.5
申请日：2021-10-26
Applicant: 北京航天自动控制研究所
IPC: G05B17/02
Abstract: 本发明公开了一种飞行控制算法一体化训练平台的构建方法，属于机器学习技术领域，能够保证飞行控制算法训练，以及验证设计的通用性和易用性，进而提高了飞行控制算法一体化训练和验证设计的效率。方法包括：构建视景仿真模型；所述视景仿真模型展示飞行控制算法的一体化训练过程中的飞行状态信息；构建执行所述飞行控制算法的控制器与可视化飞行仿真环境之间数据交互的机器学习框架模块，并通过所述机器学习框架模块由所述可视化飞行仿真环境向所述控制器发送飞行状态信息，由所述控制器向所述可视化飞行仿真环境发送控制指令。
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公开(公告)号：CN117826591A
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202311808632.6
申请日：2023-12-26
Applicant: 北京航天自动控制研究所
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明一种基于长短期记忆网络的控制律自动设计方法，借鉴深度学习中网络架构搜索方法经验，利用循环神经网络在时序关联性发掘方面的优势，将控制律结构设计问题转化为有向无环图拓扑关系自动搜索问题，实现飞行控制律控制结构的自动生成，并基于遗传算法实现给定控制律结构下参数的自动整定，目的在于克服当前控制律自动优化只能针对已知控制器结构利用启发式算法对控制器参数进行自动整定的局限，降低了人工设计工作量，提升了复杂设计输入条件下的控制效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116048782A
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202211589824.8
申请日：2022-12-10
Applicant: 北京航天自动控制研究所
Inventor： 王晓峰 , 路坤锋 , 周辉 , 谢宇嘉 , 赵雄波 , 盖一帆 , 蒋彭龙 , 李晓敏 , 李超然 , 吴松龄 , 林平 , 董文杰 , 弥寒光 , 黄鹂 , 吴敏 , 赵冠杰 , 李杰 , 李杨珺 , 王森 , 杨庆军 , 靳蕊溪 , 林玉野 , 徐天运
IPC: G06F9/50 , G06N3/063 , G06N3/0464
Abstract: 本公开属于人工智能处理器技术领域，具体而言涉及一种基于Winograd的深度学习处理器核心模组，包括：控制模块，接收外部控制单元传递的指令，并产生控制信号；d‑Buffer模块，缓存来及外部的输入特征，所述d‑Buffer模块与所述控制模块相连，所述控制模块控制d‑Buffer模块每个时钟周期的动作；和PE阵列，包括n个独立的计算单元，每个计算单元与d‑Buffer模块相连，所述计算单元计算每个输出通道的卷积，PE阵列进行n个输出通道的并行计算，所述控制模块控制PE阵列每个时钟周期的动作。本公开通过Winograd快速卷积方法解决基于FPGA的深度学习处理器的性能普遍受限于FPGA片上DSP资源数量的限制的问题，降低DSP数量对深度学习处理器性能的限制。
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公开(公告)号：CN115878956A
公开(公告)日：2023-03-31
申请号：CN202211584551.8
申请日：2022-12-10
Applicant: 北京航天自动控制研究所
Inventor： 王晓峰 , 盖一帆 , 周辉 , 赵雄波 , 路坤锋 , 蒋彭龙 , 李晓敏 , 李超然 , 谢宇嘉 , 赵冠杰 , 林平 , 董文杰 , 吴松龄 , 弥寒光 , 黄鹂 , 吴敏 , 靳蕊溪 , 李杨珺 , 王森 , 李杰 , 杨庆军 , 林玉野
Abstract: 本公开属于专用算法硬件电路技术领域，具体而言涉及一种基于Winograd的相关算法加速器计算系统，包括：张量变换单元，包括基准图变换单元，对基准图张量块进行Winograd变换，得到第一张量块；实时图变换单元，对实时图张量块进行Winograd变换，得到第二张量块；和结果变换单元，对第一矩阵进行Winograd反变换，得到第二矩阵；逐点相乘单元，将所述第一张量块和所述第二张量块进行逐点相乘，得到第三张量块；通道累加单元，将所述第三张量块沿通道方向进行累加，得到第一矩阵；以及偏置累加单元，将所述第二矩阵与偏置矩阵逐点相加，得到过程矩阵。通过上述设置以提高计算速率和计算连续性。
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公开(公告)号：CN115857530A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202211551858.8
申请日：2022-12-05
Applicant: 北京航天自动控制研究所
IPC: G05D1/08
Abstract: 本公开属于航天飞行器控制领域，涉及一种基于TD3多经验池强化学习的飞行器免解耦姿态控制方法，包括：建立飞行器姿态控制任务的马尔可夫过程，确定飞行任务的状态、动作和奖励；采用TD3强化学习算法对行为网络和评价网络进行训练，结合多经验池经验回放算法实现TD3算法中所有神经网络的快速收敛；将TD3算法训练好的行为网络作为神经网络控制器部署到飞行器中实现飞行器的免解耦姿态控制。通过上述算法，可以实现一个多通道免解耦的神经网络姿态控制器的训练，实现算法训练过程较快收敛，且训练出来的控制器对环境噪声及飞行器本体不确定性具有较强的适应能力。
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公开(公告)号：CN115556966A
公开(公告)日：2023-01-03
申请号：CN202211287350.1
申请日：2022-10-20
Applicant: 北京航天自动控制研究所
Abstract: 本发明提出了一种低成本的可回收火箭型试验飞行器，用于实现各类运载火箭回收算法、运载火箭智能控制算法的飞行试验验证。飞行器自身结构设计简单坚固易修改，采用推力可调节的航空涡喷发动机可实现火箭下落时的稳定着陆控制。飞行器通过动力系统和执行机构可实现全部六自由度的位置及姿态运动。飞行器配备的控制系统算力较强，通过箭载飞控机与算力强大的数据处理计算机配合，可实现中等规模深度学习算法IP核的搭载和多核并行算法的搭载试验。飞行器飞控软件内部设有容错制导律，可在飞行器试验算法失控时，可切换至容错制导律实现飞行器安全飞行。同时，飞行器头部的应急回收装置可保证执行机构失效时飞行器的安全着陆。
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公开(公告)号：CN115145157A
公开(公告)日：2022-10-04
申请号：CN202211088263.3
申请日：2022-09-07
Applicant: 北京航天自动控制研究所
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明属于姿态控制技术领域，提出了一种基于截止频率映射的姿态控制增益整定方法，包括：为解决姿态控制设计对稳定性和机动性较难同时兼顾的问题，在控制方程中引入了自适应整定增益系数，同时构建了截止频率与整定增益系数的映射关系。飞行中通过实时调整控制增益，将截止频率配置到预设值并限幅，在保证控制稳定性的同时，实现了对控制机动性的在线优化。本发明对传统姿态控制设计方法进行了优化，解决了设计稳定性与机动性的矛盾，方法简洁、易操作，创新性强。
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