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公开(公告)号：CN114970819B
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202210581312.0
申请日：2022-05-26
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06N3/0464 , G06N3/092
Abstract: 一种基于意图推理与深度强化学习的移动目标搜索跟踪方法及系统，涉及移动目标搜索跟踪技术领域，用以解决现有技术对复杂环境中运动的移动目标跟踪效果差、目标丢失之后搜索效率低的问题。本发明的技术要点包括：建立移动目标运动意图推理模型，根据观测到的移动目标运动状态推理目标的运动意图；基于推理的移动目标运动意图预测移动目标在丢失之后可能出现的位置；采用深度强化学习方法训练移动目标丢失之后的搜索策略；使用训练好的搜索策略对丢失的目标进行快速搜索，从而实现对目标的长期跟踪。本发明在移动目标运动模型未知时可以准确地预测出目标的运动轨迹，训练的搜索策略具有更好的泛化能力与鲁棒性，从而可快速搜索到丢失的目标。
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公开(公告)号：CN115329594B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202211054694.8
申请日：2022-08-31
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F30/20 , G06F17/11 , G06F17/16 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F111/10 , G06F119/14
Abstract: 一种大规模导弹集群攻防对抗仿真加速方法及系统，涉及导弹集群攻防对抗仿真技术领域，用以解决传统的线性代理模型无法在保证模拟精度的同时有效加速大规模导弹集群攻防对抗仿真过程的问题。本发明的技术要点包括：建立进攻弹与拦截弹各自的动力学与制导模型，搭建导弹集群对抗仿真模拟器，以获取高维导弹集群对抗飞行数据；采用主成分分析法对高维数据进行压缩，获得低维数据；之后建立初始线性模型对低维导弹集群对抗飞行数据进行粗略拟合，并训练神经网络来拟合初始线性模型的残差，最终得到导弹集群对抗的代理模型。本发明通过使用主成分分析法和建立代理模型提高了仿真速度，可应用于大规模导弹集群攻防对抗的仿真加速过程中。
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公开(公告)号：CN115329595B
公开(公告)日：2023-04-14
申请号：CN202211056286.6
申请日：2022-08-31
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F30/20 , G06F9/50 , G06F11/36 , G06F111/04 , G06F111/06 , G06F111/08 , G06F111/10
Abstract: 一种基于知识与经验的无人机集群任务规划方法及系统，涉及任务规划技术领域，用以解决异构无人机集群任务规划问题。本发明的技术要点包括：建立异构多无人机耦合任务规划问题的数学模型；基于知识与经验的任务规划方法对数学模型求解，使得异构多无人机团队在满足多个约束条件下，完成所有任务的同时获取的任务收益最大化且总飞行时间及总时间窗惩罚最小。本发明提出了基于知识和基于经验引导的邻域搜索结构，考虑了涵盖机载资源配置、任务分配、时序调度、飞行模式选择四个子问题的异构无人机集群多子问题耦合任务规划问题，更加符合异构无人机集群的应用场景，提升了搜索效率，提升了高质量解的被发现概率，进一步提升了优化效率。
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公开(公告)号：CN115328203B
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202211054695.2
申请日：2022-08-31
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 一种基于数据驱动的大规模无人机集群编队仿真加速方法及系统，涉及数字仿真技术领域，以解决传统线性代理模型无法在保证模拟精度的同时有效加速大规模无人机集群编队仿真过程的问题。本发明通过对原始高维无人机集群状态数据进行降维以及使用深度神经网络拟合线性代理模型误差，有效减小了大规模无人机集群编队仿真建模的复杂程度和仿真计算时所需的计算资源，并保证一定的仿真精度。本发明通过建立原始大规模无人机集群编队状态的低维特征子空间的方式显著提升大规模无人机集群编队行为动态过程的仿真模拟速度，且由线性初始模型与深度神经网络组合的复合代理模型可以在加速大规模无人机集群编队行为仿真速度的同时保持较高的模拟精度。
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公开(公告)号：CN115329595A
公开(公告)日：2022-11-11
申请号：CN202211056286.6
申请日：2022-08-31
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F30/20 , G06F9/50 , G06F11/36 , G06F111/04 , G06F111/06 , G06F111/08 , G06F111/10
Abstract: 一种基于知识与经验的无人机集群任务规划方法及系统，涉及任务规划技术领域，用以解决异构无人机集群任务规划问题。本发明的技术要点包括：建立异构多无人机耦合任务规划问题的数学模型；基于知识与经验的任务规划方法对数学模型求解，使得异构多无人机团队在满足多个约束条件下，完成所有任务的同时获取的任务收益最大化且总飞行时间及总时间窗惩罚最小。本发明提出了基于知识和基于经验引导的邻域搜索结构，考虑了涵盖机载资源配置、任务分配、时序调度、飞行模式选择四个子问题的异构无人机集群多子问题耦合任务规划问题，更加符合异构无人机集群的应用场景，提升了搜索效率，提升了高质量解的被发现概率，进一步提升了优化效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111798491B
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202010669909.1
申请日：2020-07-13
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 北京电子工程总体研究所
Abstract: 一种基于Elman神经网络的机动目标跟踪方法，涉及临近空间防御技术和智能信息处理技术领域。解决了现有的滤波算法在进行机动目标跟踪时，存在滤波精度低稳定性差的问题。本发明根据目标飞行器的动力学特性构建动力学跟踪模型，获取机动目标跟踪系统的状态方程；基于系统的状态方程、系统的测量方程和测量噪声，利用非线性滤波算法，对目标飞行器的运动状态以及控制参数进行递推估计，并获得k时刻的预测估计值与滤波估计值的差值、滤波增益和新息；构建Elman神经网络模型，利用训练好的网络预测估计误差，进而对滤波估计值进行修正，获取目标运动状态的最优估计值。本发明适用于机动目标跟踪。
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公开(公告)号：CN113917943B
公开(公告)日：2022-07-12
申请号：CN202111196379.4
申请日：2021-10-14
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 一种基于安全着陆通道的月球软着陆最优制导方法及系统和存储介质，涉及月球探测软着陆控制技术领域，为了解决现有的月球软着陆最优制导方法是针对障碍物进行建模，建模的精度会影响优化的结果，难以适用极其复杂的障碍环境的问题。本发明包括：一：基于预定着陆点的障碍点集，采用误差域合并跳点法生成初始分段线性路径；二：基于步骤一生成的初始路径，利用凸分解算法为每段初始路径生成安全着陆通道约束；三：基于步骤一生成的分段线性路径和步骤二生成的着陆通道约束，利用减速时间分配法则将原问题转化为二阶锥优化问题并求解，从而求得燃料最优的避障轨迹。本发明用于月球探测软着陆技术领域。
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公开(公告)号：CN114020016B
公开(公告)日：2022-06-21
申请号：CN202111271084.9
申请日：2021-10-29
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 一种基于机器学习的空地协同通信服务方法及系统，涉及空地协同通信服务技术领域，用以解决现有技术中仅靠无人机提供通信服务导致服务质量不高且效率低的问题。本发明的技术要点包括：获取每个无人机以及无人车在通信服务中的环境信息；将环境信息输入预训练的深度神经网络模型中，解算获得无人机以及无人车的协同通信服务策略指令。本发明可解决地面通信基站受损之后地面用户与外界或者地面用户之间相互通信的问题，同时可解决移动通信设备可用量不足的问题，本发明可对地面用户提供高质量且公平的通信服务，具有较高鲁棒性与较强的环境适应能力，可应用于空地协同通信服务之中。
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公开(公告)号：CN114049377A
公开(公告)日：2022-02-15
申请号：CN202111271885.5
申请日：2021-10-29
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种空中高动态小目标检测方法及系统，涉及目标检测技术领域，用以解决现有技术对于高动态小目标检测效率和精度低的问题。本发明的技术要点包括：利用基于YOLOv3算法的全局目标检测模型对多个连续视频帧图像中的首帧图像进行全局目标检测；对首帧图像后面连续的多个视频帧图像进行裁剪；将裁剪获得的包含运动目标的局部图像输入基于改进YOLOv3‑tiny算法的局部目标检测模型进行局部目标检测，获得局部图像中运动目标局部像素坐标；将局部图像中运动目标局部像素坐标进行转换处理，获得运动目标的实际位置。本发明减小了检测计算量，提高了算法速度，实现了高动态环境下小目标的精确检测。本发明可应用于小目标检测场景且适用于移动平台以达到实时检测帧率。
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公开(公告)号：CN113917943A
公开(公告)日：2022-01-11
申请号：CN202111196379.4
申请日：2021-10-14
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 一种基于安全着陆通道的月球软着陆最优制导方法及系统和存储介质，涉及月球探测软着陆控制技术领域，为了解决现有的月球软着陆最优制导方法是针对障碍物进行建模，建模的精度会影响优化的结果，难以适用极其复杂的障碍环境的问题。本发明包括：一：基于预定着陆点的障碍点集，采用误差域合并跳点法生成初始分段线性路径；二：基于步骤一生成的初始路径，利用凸分解算法为每段初始路径生成安全着陆通道约束；三：基于步骤一生成的分段线性路径和步骤二生成的着陆通道约束，利用减速时间分配法则将原问题转化为二阶锥优化问题并求解，从而求得燃料最优的避障轨迹。本发明用于月球探测软着陆技术领域。
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