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公开(公告)号：CN114275156B
公开(公告)日：2022-10-28
申请号：CN202111677114.6
申请日：2021-12-31
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种基于涵道风扇的推力矢量无人飞行器，涉及一种推力矢量无人飞行器。本发明为了解决现有的飞行器无法垂直起降、定点悬停和水平飞行，机动性能较差等问题而提出的。技术要点：所述飞行器包括推力矢量无人飞行器机体、四个推力矢量动力单元、飞行控制系统和供电电源；所述的推力矢量无人飞行器机体包括机架和安装在机架上的机架平板；机架平板的四角上分别安装一个推力矢量动力单元，飞行控制系统安装在机架平板的中部；导航计算机数据传输模块用于为小型飞行控制计算机提供导航信息；小型飞行控制计算机用于通过对应电子调速器来控制各个涵道风扇的启停和转速大小；小型飞行控制计算机还用于控制各个无刷舵机的动作。本发明具有垂直起降、定点悬停和水平飞行的功能，拥有瞬间改变飞行姿态和轨迹的超机动能力。
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公开(公告)号：CN114970714A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210582034.0
申请日：2022-05-26
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种考虑移动目标不确定行为方式的轨迹预测方法及系统，涉及移动目标轨迹预测技术领域，用以解决现有方法对具有不确定行为方式的目标运动轨迹预测效果差、精度低的问题。本发明技术要点包括：首先收集移动目标的历史运动轨迹数据作为训练数据集；接着建立移动目标行为决策模型以及移动目标行为偏好模型，通过监督学习的方式从训练数据集中学习移动目标行为偏好模型以及移动目标行为决策模型的参数；之后采用逆强化学习的方式交替地从训练数据集中学习移动目标行为决策模型以及移动目标行为偏好模型的参数；将学习之后的移动目标行为决策模型用于模拟移动目标的行为决策过程，预测移动目标的运动轨迹。本发明可显著提高对移动目标的轨迹预测精度。
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公开(公告)号：CN113894787B
公开(公告)日：2022-06-14
申请号：CN202111278998.8
申请日：2021-10-31
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种用于机械臂强化学习运动规划中启发式奖励函数的设计方法，本发明涉及机器人运动规划与智能控制技术领域。本发明为了解决基于强化学习的机械臂运动规划算法的奖励函数设计无统一的指导方法通常依靠经验进行设计的问题。本发明包括：建立机械臂运动规划问题的启发式函数；根据启发式函数，构建机械臂运动规划的启发式奖励函数；确定启发式奖励函数中的参数取值；利用构建的启发式奖励函数训练机械臂运动规划的神经网络运动规划器。启发式奖励函数明显提升了运动规划的成功率并加快了收敛速度。本发明用于机械臂的运动规划与智能控制领域。
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公开(公告)号：CN112001120B
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202010857495.5
申请日：2020-08-24
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种基于强化学习的航天器对多拦截器自主规避机动方法，它属于反拦截技术领域。本发明解决了现有航天器程序式机动对多拦截器规避成功率低的问题。本发明提供一种不受航天器质量、材质限制的基于深度神经网络的自主规避机动方法，由两个部分组成，分别为离线训练系统和在线决策网络，其对航天器自身计算资源使用较少，具备实时决策能力，提升了航天器对多拦截器的规避成功率。当航天器采用本发明所述自主规避机动方法时规避机动平均成功率为49％，规避成功率提高了29％。该方法能够有效降低规避过程中发动机开关时间，使用能量更为节省。本发明可以应用于航天器对多拦截器的自主规避。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114049602A
公开(公告)日：2022-02-15
申请号：CN202111271871.3
申请日：2021-10-29
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种基于意图推理的逃逸目标跟踪方法及系统，涉及目标跟踪技术领域，用以解决现有技术对于逃逸目标跟踪效果差且跟踪效率低的问题。本发明的技术要点包括：根据先验信息，利用贝叶斯推理方法计算逃逸目标到达目的地集合中每个目的地的概率；根据获得的概率，利用蒙特卡洛采样方法预测逃逸目标的未来轨迹；根据预测的未来轨迹计算获得在固定时间段内发现逃逸目标的概率；根据发现逃逸目标的概率，利用蒙特卡洛采样方法规划每一时刻搜索位置；按照规划的每一时刻搜索位置搜索逃逸目标。本发明能够快速搜索逃逸出跟踪视野的目标，从而实现对目标的持续跟踪。本发明可应用于实时运动目标跟踪中。
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公开(公告)号：CN114020016A
公开(公告)日：2022-02-08
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：CN113442170A
公开(公告)日：2021-09-28
申请号：CN202110733121.7
申请日：2021-06-28
Applicant: 国网上海市电力公司 , 国网上海能源互联网研究院有限公司 , 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明公开了一种对机械臂路径冗余节点的反向拆分计算的方法及系统，属于机器人运动规划技术领域。本发明方法包括：对机械臂R进行运动规划，确定运动路径，作为动态障碍物，并确定无碰撞运动路径；对机械臂R去除冗余节点，记录运动轨迹中对应的时间，对机无碰撞运动路径去除冗余节点，记录对应的时间；对运动路径做反向拆分操作，确定无碰撞路径；做碰撞检测，确定首次碰撞时间，并确定发生碰撞时刻的关节构型；根据关节构型，确定最优节点轨迹；重复机械臂R及机械臂L运动路径的反向拆分操作，获取机械臂R及机械臂L最优节点轨迹的路径，直到机械臂R及机械臂L优化后的路径不再发生碰撞，确定反向拆分路径。
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公开(公告)号：CN110866927B
公开(公告)日：2021-07-20
申请号：CN201911149587.1
申请日：2019-11-21
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于垂足点线特征结合的EKF‑SLAM算法的机器人定位与构图方法。步骤1：将激光雷达获取的点云数据进行区域划分，使得激光雷达的点云能够分割开；步骤2：对分割开的点云进行线段特征的提取，作为EKF算法的观测值；步骤3：将观测值进行数据融合处理，进行一个特征的匹配；步骤4：里程计的信息输入作为EKF的预测阶段，而匹配之后的数据信息作为EKF的更新阶段，完成一次完整的预测更新；步骤5：输出机器人的位姿和地图的信息。本发明采用线段特征作为环境特征，提出了端点迭代的算法进行线段的拟合，基于EKF算法进行优化，利用几何地图作为地图表示，得到基于线段特征的激光雷达SLAM算法，经验证，该算法在实际运用中价值高。
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公开(公告)号：CN111080659A
公开(公告)日：2020-04-28
申请号：CN201911317441.3
申请日：2019-12-19
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明提出了一种基于视觉信息的环境语义感知方法，包括：利用Kinect V1.0相机采集环境图像信息，得到配准后的彩色图及深度图；基于配准后的彩色图及深度图，通过ORB_SLAM2过程，根据每帧中提取的ORB特征点解算相机三维位姿，得到相机位姿信息；对每帧图像进行语义分割，生成语义颜色信息；同步根据输入的深度图和相机的内参矩阵生成点云；将语义颜色信息注册到点云中，得到局部语义点云结果；利用相机位姿信息与局部语义点云结果进行融合，得到新的全局语义点云信息；将融合后的全局语义点云信息用八叉树地图进行表示，得到最终的三维八叉树语义地图。本发明为地外天体巡视器环境探测提供了更深层的类人理解。
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