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公开(公告)号：CN106500750B
公开(公告)日：2019-02-19
申请号：CN201610915539.9
申请日：2016-10-20
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种三自由度双体卫星隔振地面试验系统。所述载荷平台模拟器和服务平台模拟器气浮于气浮平台的中间位置，视觉测量系统设置在载荷平台模拟器和服务平台模拟器的上部，平面反射镜一固定在载荷平台模拟器一侧的气浮平台上，平面反射镜二固定在服务平台模拟器一侧的气浮平台上，地面控制台设置在气浮平台的一侧。振动隔离装置安装子在两模拟器之间位置。本发明利用非接触式振动隔离装置将传统卫星一分为二，分别是载荷模块和服务模块，实现两模块机械解耦，断绝了振动的传递。本发明的试验系统能够为载荷模块所搭载的敏感器提供超高精度和稳定度的工作环境，避免了卫星自身部件的振动对其产生干扰，对于未来的超高精度敏感器具有很高的应用价值。
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公开(公告)号：CN106352795B
公开(公告)日：2019-02-19
申请号：CN201610956260.5
申请日：2016-10-26
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G01B11/00
Abstract: 用于柔性制造的视觉测量装置及方法，属于产品柔性制造的测量技术领域。本发明是为了解决在特征不同的多品种产品的测量过程中，由于需要分别根据产品特征来调节测量位置，造成测量效率低的问题。装置的视觉测量单元中高精度测量相机安装于调整机构的顶端，调整机构的底端设置在可移动小车上，调整机构用于调整高精度测量相机的高度、视线的方向角及俯仰角；方法首先利用场内的相机阵对待测物进行粗测量，判断最佳的测量位置，然后使视觉测量单元移动至最佳测量位置并固定，最后利用高精度测量相机进行精确测量，它确保了测量数据的准确性与可靠性。本发明用于柔性制造中的视觉测量。
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公开(公告)号：CN106352839B
公开(公告)日：2019-01-18
申请号：CN201610899858.5
申请日：2016-10-14
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 哈尔滨研控自动化科技开发有限公司
Abstract: 本发明提供了一种气浮球轴承三维姿态测量方法，气浮球轴承姿态转动时，俯仰间隙传感器和滚转间隙传感器分别测量内环与赤道面转接件在滚转轴方位和俯仰轴方位上的间隙变化，俯仰间隙传感器测量值反馈给外环驱动电机并驱动外环跟踪赤道面转接件的俯仰运动，滚转间隙传感器测量值反馈给内环驱动电机并驱动内环跟踪赤道面转接件的滚转运动，外环俯仰转动角度和内环滚转转动角度分别由外环角度传感器和内环角度传感器测量；气浮球绕体轴的自转角度通过安装在内环和赤道面转接件之间的角度传感器测量，俯仰角度由外环角度传感器和俯仰间隙传感器共同测量得到，滚转角度由内环角度传感器和滚转间隙传感器共同测量得到。
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公开(公告)号：CN120068646A
公开(公告)日：2025-05-30
申请号：CN202510220146.5
申请日：2025-02-27
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F30/27 , G05B13/04 , G06N3/092 , G06N3/008 , G06N3/045 , G06F111/04 , G06F111/06 , G06F119/14
Abstract: 本发明提出了一种基于模型辅助强化学习的空间机器人目标捕获方法，包括：步骤1：推导出空间自由飞行机器人系统的动力学约束并搭建环境模型；步骤2：设置合适的参数和目标函数进行无模型强化学习训练；步骤3：设计深度拉格朗日神经网络框架并训练出系统动力学模型，并得出状态转移模型；步骤4：以步骤2的参数为参照，加入步骤3得到的状态转移模型进行模型生成虚拟经验来辅助完成强化学习训练过程。本发明可提升强化学习的样本效率，收敛速度和训练出抓取移动目标的控制器模型的快速性和准确性；整体逻辑与原理清晰简单，适用于不同的系统和各种工况，具有较强的泛化性；用深度拉格朗日神经网络使得状态转移模型具有可靠性。
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公开(公告)号：CN115826414B
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202211712575.7
申请日：2022-12-26
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 拒绝服务攻击下基于测量数据的跟踪控制方法，涉及信息物理系统领域。解决了现有拒绝服务攻击下信息物理系统跟踪控制方法在跟踪过程需依赖于系统动态，而系统动态获取困难，不便于对参考系统动态进行有效跟踪的问题。本发明使用输入输出数据对增广系统状态ξk和二次值函数V(xk,rk)进行重建，在该基础上建立基于基于测量数据的Bellman方程，求得基于输入输出数据的安全跟踪控制策略uk的构成，再通过基于测量数据的在线迭代强化学方式，求解出控制策略uk中的最优的中间变量核矩阵#imgabs0#从而使得控制策略uk最优，实现对参考轨迹动态rk的准确跟踪。本发明主要用于参考轨迹动态进行跟踪。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115903914B
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202211702605.6
申请日：2022-12-28
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 多智能体编队系统允许最大通信数据延迟的判定方法，解决了如何有效的判定允许最大通信数据延迟的问题，属于多智能体领域。本发明包括：S1、获取领航‑跟随多智能体编队系统的参数及迭代步长ΔT；S2、计算得到分块矩阵C、E；S3、初始化迭代次数f＝1，设置时滞变量初始值d0＝ΔT；S4、将d0代入判定条件，计算判定条件的可行解，如果有解，转入S5，如果没有解，减少迭代步长ΔT，转入S2，或更换通信拓扑的拉普拉斯矩阵及领航者与跟随者通信矩阵，转入S3；S5、更新迭代步数f＝f+1；S6、df‑1＝fΔT，将df‑1代入判定条件，计算判定条件的可行解，如果有解，转入S5，如果没有解，最大通信延迟dM为(f‑1)ΔT。
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公开(公告)号：CN119065384A
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202411113631.4
申请日：2024-08-14
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G05D1/46 , G05D109/20
Abstract: 一种基于完全膨胀图的无人机最优路径规划方法，本发明涉及基于完全膨胀图的无人机最优路径规划方法，本发明属于无人机器人路径规划领域。本发明的目的是为了解决现有Voronoi图难以用于三维场景的路径规划，以及维诺图本身并非为无人机路径规划设计，得到的路线图通常十分曲折，不能直接由无人机执行的问题。一种基于完全膨胀图的无人机最优路径规划方法具体过程为：步骤一：构建初始栅格地图；步骤二：基于初始栅格地图构建代价地图；步骤三：根据代价地图获得地图骨架；步骤四：在代价地图中搜索一条最优的路径。
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公开(公告)号：CN118664586A
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202410688294.5
申请日：2024-05-30
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 一种结合周期奖励的人形机器人步态模仿学习方法，涉及机器人运动控制技术领域，针对现有技术中人形机器人在平面内以类人姿态行走时，出现姿态不稳定的问题，本申请构建融合接触信息的参考动作库，作为模仿奖励项和周期接触奖励项的参考。本申请对基本动作与其对应的周期性接触信息，创建出一个综合性的参考动作库。这一策略通过模仿参考动作的风格及其接触信息，引入周期性奖励项，不仅提高了机器人动作的逼真度和风格一致性，而且增强了对动作执行中脚部与地面交互细节的关注，从而确保了人形机器人在平面内以类人姿态行走时，姿态的稳定。
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公开(公告)号：CN118477856A
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202410568538.6
申请日：2024-05-09
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 哈工大苏州研究院 , 感维智能(苏州)科技有限公司
Abstract: 一种基于激光视觉的气动自清洁装置，属于气动除尘装置领域。本发明解决了利用高速涡轮风扇进行除尘的方法存在干扰雷达信号、产生较大的噪音以及能效低的技术问题。驱动单元包括空压机，控制单元包括边缘控制终端和电磁阀，气体回路结构包括气道，气道为圆环形，气道的内壁均匀设置有多个气孔，气道的外壁设置有接口，空压机与电磁阀通过气动管连通，电磁阀与气道的外壁设置的接口通过气动管连通，边缘控制终端的信号输入端与外置的激光雷达的信号输出端连接，边缘控制终端的信号输出端与电磁阀的信号输入端连接。雷达信号不受干扰，能效高。本发明用于防爆激光雷达探头外壳的气动自清洁。
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公开(公告)号：CN118258412A
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202410343619.6
申请日：2024-03-25
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G01C21/32 , G01C21/00 , G01C21/34 , G01C21/20 , G01V9/00 , G01J5/48 , G01S17/86 , G06T17/05 , G06T17/00 , G06T7/73
Abstract: 一种应用于抗震救灾场景下的空地协同生命探测及建图方法，本发明涉及空地协同生命探测及建图方法，属于机器人主动建图与探索算法的技术领域。本发明的目的是解决现有方法仅关注地图的建立以及环境的探索，并没有将生命探测等功能与地图的建立有机结合，所建立的地图往往不能对搜救任务起到具有针对性的指导作用，导致搜救效率低与安全性差的问题。本发明方法包括无人机与无人车的协同建图，能够在无完整地图的条件下进行主动探索，进行生命迹象的探测以及地图的进一步补充。并将生命迹象信息与三维地图进行融合，生成包含生命迹象信息的点云地图，为抗震救灾提供具有针对性的指导，有效提高搜救的效率与安全性。
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