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公开(公告)号：CN118816896B
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202411300997.2
申请日：2024-09-18
Applicant: 中南大学
IPC: G01C21/20
Abstract: 本发明实施例中提供了一种基于时空双层规划算法的无人运输机实时航迹规划方法，属于控制技术领域，具体包括：步骤1，建立大型无人运输机飞行环境模型；步骤2，根据大型无人运输机飞行动力学约束和过程约束模型建立其轨迹优化的最优控制模型；步骤3，根据大型无人运输机飞行环境模型与最优控制模型，采用时空双层规划算法实时求解大型无人运输机航迹规划问题；步骤4，针对航迹节点的目标范围邻域内航迹突变问题，采用B样条曲线法来对目标范围内航迹进行平滑化。通过本发明的方案，提高了无人运输机的规划效率、适应性和安全性。
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公开(公告)号：CN118797483A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202411293081.9
申请日：2024-09-14
Applicant: 中南大学
IPC: G06F18/2415 , G06N3/006 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06F18/213 , B64D45/00
Abstract: 本申请适用于无人机控制技术领域，提供了一种基于深度学习的无人机数据故障识别方法及相关设备。该方法包括获取目标无人机的飞行数据；构建用于将数据信号分解为多个子信号的子信号提取模型，并利用秃鹫算法对子信号提取模型中的模型参数进行优化，得到优化后的子信号提取模型；利用优化后的子信号提取模型，提取数据信号的多个最优子信号；构建用于进行无人机故障识别的故障识别模型，并将所有最优子信号输入故障识别模型，得到目标无人机的数据信号的故障识别结果。本申请能提高无人机数据故障识别的准确性。
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公开(公告)号：CN116774589A
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202310950188.5
申请日：2023-07-31
Applicant: 中南大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明提供了一种鲁棒非线性模型预测控制的视觉伺服目标追踪控制方法，包括：获取图像数据并提取图像特征，获取无人机姿态信息，整合得到总体系统模型；设置高增益状态观测器和深度估计器对无人机运动速度和特征深度进行估计；构建性能约束和紧状态约束，基于性能约束和紧状态约束设计鲁棒非线性模型预测控制视觉伺服控制器，使得无人机在随机扰动下能够对地面目标进行追踪，并且整个追踪过程满足预先构建的性能约束本发明解决了传统控制器在时变、欠驱动、状态耦合的非线性系统中的适用性较差、无法对系统状态量和输入量进行约束的问题，实现了无人机平滑追踪地面目标并保持目标在相机视野范围内。
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公开(公告)号：CN112947569A
公开(公告)日：2021-06-11
申请号：CN202110258315.6
申请日：2021-03-09
Applicant: 中南大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明提供了一种基于预设性能四旋翼无人机视觉伺服目标跟踪控制方法，包括：步骤1，通过四旋翼无人机的机载相机获取目标特征点的空间图像坐标和目标特征点的图像平面坐标，获得四旋翼无人机机载相机焦距，计算目标特征点的图像特征和目标特征点的雅可比矩阵，将多个目标特征点的图像特征构成图像特征向量，将多个目标特征点的雅可比矩阵构成叠加阵，获取机载相机的速度。本发明从四旋翼无人机机载相机的视角约束出发，对目标跟踪时的动态和稳态性能进行定量设计，引入预设性能函数，使得特征误差满足相应的预设性能约束，保证图像特征误差渐进稳定和目标特征的跟踪误差能收敛到预先设定的任意小的区域，实现四旋翼无人机对运动目标的跟踪控制。
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公开(公告)号：CN118363386A
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202410780722.7
申请日：2024-06-18
Applicant: 中南大学
Abstract: 本申请涉及无人艇控制技术领域，提供了一种无人艇集群的追逃博弈控制方法、设备及介质，该方法包括：获取追捕无人艇的当前速度，以及与躲避无人艇之间的当前距离；获取追捕无人艇的移动速度和环绕速度；基于移动速度和环绕速度获取期望速度；根据当前速度以及每个障碍物的当前速度，生成追捕无人艇与每个障碍物之间的速度障碍区域；基于所有速度障碍区域获取当前局部观测结果；基于当前速度、期望速度、对应的所有速度障碍区域，构建奖励函数；将当前局部观测结果添加到全局状态中，并根据奖励函数和全局状态获取最终追捕策略；根据最终追捕策略控制追捕无人艇。本申请的方法能够提高无人艇集群的追逃博弈的控制稳定性和鲁棒性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118797483B
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202411293081.9
申请日：2024-09-14
Applicant: 中南大学
IPC: G06F18/2415 , G06N3/006 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06F18/213 , B64D45/00
Abstract: 本申请适用于无人机控制技术领域，提供了一种基于深度学习的无人机数据故障识别方法及相关设备。该方法包括获取目标无人机的飞行数据；构建用于将数据信号分解为多个子信号的子信号提取模型，并利用秃鹫算法对子信号提取模型中的模型参数进行优化，得到优化后的子信号提取模型；利用优化后的子信号提取模型，提取数据信号的多个最优子信号；构建用于进行无人机故障识别的故障识别模型，并将所有最优子信号输入故障识别模型，得到目标无人机的数据信号的故障识别结果。本申请能提高无人机数据故障识别的准确性。
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公开(公告)号：CN118816896A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202411300997.2
申请日：2024-09-18
Applicant: 中南大学
IPC: G01C21/20
Abstract: 本发明实施例中提供了一种基于时空双层规划算法的无人运输机实时航迹规划方法，属于控制技术领域，具体包括：步骤1，建立大型无人运输机飞行环境模型；步骤2，根据大型无人运输机飞行动力学约束和过程约束模型建立其轨迹优化的最优控制模型；步骤3，根据大型无人运输机飞行环境模型与最优控制模型，采用时空双层规划算法实时求解大型无人运输机航迹规划问题；步骤4，针对航迹节点的目标范围邻域内航迹突变问题，采用B样条曲线法来对目标范围内航迹进行平滑化。通过本发明的方案，提高了无人运输机的规划效率、适应性和安全性。
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公开(公告)号：CN118363386B
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202410780722.7
申请日：2024-06-18
Applicant: 中南大学
Abstract: 本申请涉及无人艇控制技术领域，提供了一种无人艇集群的追逃博弈控制方法、设备及介质，该方法包括：获取追捕无人艇的当前速度，以及与躲避无人艇之间的当前距离；获取追捕无人艇的移动速度和环绕速度；基于移动速度和环绕速度获取期望速度；根据当前速度以及每个障碍物的当前速度，生成追捕无人艇与每个障碍物之间的速度障碍区域；基于所有速度障碍区域获取当前局部观测结果；基于当前速度、期望速度、对应的所有速度障碍区域，构建奖励函数；将当前局部观测结果添加到全局状态中，并根据奖励函数和全局状态获取最终追捕策略；根据最终追捕策略控制追捕无人艇。本申请的方法能够提高无人艇集群的追逃博弈的控制稳定性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN112947569B
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN202110258315.6
申请日：2021-03-09
Applicant: 中南大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明提供了一种基于预设性能四旋翼无人机视觉伺服目标跟踪控制方法，包括：步骤1，通过四旋翼无人机的机载相机获取目标特征点的空间图像坐标和目标特征点的图像平面坐标，获得四旋翼无人机机载相机焦距，计算目标特征点的图像特征和目标特征点的雅可比矩阵，将多个目标特征点的图像特征构成图像特征向量，将多个目标特征点的雅可比矩阵构成叠加阵，获取机载相机的速度。本发明从四旋翼无人机机载相机的视角约束出发，对目标跟踪时的动态和稳态性能进行定量设计，引入预设性能函数，使得特征误差满足相应的预设性能约束，保证图像特征误差渐进稳定和目标特征的跟踪误差能收敛到预先设定的任意小的区域，实现四旋翼无人机对运动目标的跟踪控制。
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公开(公告)号：CN119780702A
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202411916360.6
申请日：2024-12-24
Applicant: 中南大学
Abstract: 本公开实施例中提供了一种分布式电推进系统增升电机参数识别方法、设备及介质，属于计算技术领域，具体包括：步骤1，获取增升电机的定子电流id，iq、定子电压ud，uq和电角速度ωe；步骤2，将定子电流id和iq以及定子电压ud和uq输入改进的Newton‑Raphson优化器中，获得增升电机参数识别模型的扩展卡尔曼滤波器的过程噪声矩阵Q和测量噪声矩阵R；步骤3，将定子电流id，iq、定子电压ud，uq、电角速度ωe、过程噪声矩阵Q和测量噪声矩阵R输入扩展卡尔曼滤波器中，获得增升电机的永磁体磁链、定子电阻以及定子电感识别值。通过本公开的方案，提高了识别效率、精准度和适应性。
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