-
公开(公告)号:CN114265696B
公开(公告)日:2024-12-20
申请号:CN202111632969.7
申请日:2021-12-28
Applicant: 北京航天自动控制研究所
IPC: G06F9/50 , G06N3/0464 , G06N3/063 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种针对卷积神经网络最大池化层的池化器及池化加速电路,池化器包括第一选择器、第二选择器、比较器、常数寄存器和池化寄存器;比较器的第一输入端输入池化窗口中的特征数据,第二输入端接入第一选择器的输出数据,输出端连接到第二选择器;第一选择器的第一输入端连接常数寄存器,第二输入端连接外部的池化缓存从中读取数据,第三输入端连接池化寄存器输出端;第二选择器的第一输出端作为池化最终结果输出端,第二输出端连接外部的池化缓存向其写入数据,第三输出端连接池化寄存器的输入端。本发明以尽可能小的FPGA资源消耗量,实现常见CNN中最大池化层的高效计算,进而解决将CNN部署到嵌入式设备中遇到的实时性问题和功耗问题。
-
公开(公告)号:CN115809691A
公开(公告)日:2023-03-17
申请号:CN202211585769.5
申请日:2022-12-10
Applicant: 北京航天自动控制研究所
Inventor: 王晓峰 , 李晓敏 , 周辉 , 赵雄波 , 盖一帆 , 蒋彭龙 , 路坤锋 , 李超然 , 谢宇嘉 , 吴敏 , 林平 , 董文杰 , 吴松龄 , 弥寒光 , 黄鹂 , 赵冠杰 , 林玉野 , 李杨珺 , 王森 , 李杰 , 杨庆军 , 靳蕊溪
IPC: G06N3/063 , G06F17/16 , G06N3/0464
Abstract: 本公开属于神经网络加速计算技术领域,具体而言涉及一种基于Winograd的相关算法加速器计算方法,包括:获取基准张量块和实时张量块;通过Winograd变换由基准张量块得到第一张量块,由实时张量块得到第二张量块;通过张量块逐点相乘由第一张量块和第二张量块得到第三张量块;沿通道方向累加所述第三张量块,得到第一矩阵;通过Winograd反变换由第一矩阵得到第二矩阵;逐点相加第二矩阵和偏执矩阵,得到过程矩阵;将所述过程矩阵输入至过程张量缓存中,遍历结束后输出。上述过程提高计算速率和计算连续性。
-
公开(公告)号:CN107792402A
公开(公告)日:2018-03-13
申请号:CN201710864909.5
申请日:2017-09-22
Applicant: 北京航天自动控制研究所 , 中国运载火箭技术研究院
Abstract: 本发明公开了一种运载火箭子级回收系统和方法,其中,所述系统包括:回收箱体、探测装置、信号收发装置、多个气囊、充气装置、移动机构和地面控制系统;回收箱体为顶端不封闭的凹型箱体结构;探测装置、信号收发装置和充气装置分别设置在回收箱体上;多个气囊分别设置在所述回收箱体的底部和侧面;充气装置分别与所述多个气囊连接;移动机构设置在回收箱体底部;地面控制系统通过信号收发装置与所述运载火箭子级回收系统远程通信。本发明以现役运载火箭为基础,在对运载火箭子级较少改动的同时完成子级的回收。
-
公开(公告)号:CN111017727B
公开(公告)日:2021-11-16
申请号:CN201911204265.2
申请日:2019-11-29
Applicant: 北京航天自动控制研究所
Inventor: 张伯川 , 唐波 , 刘燕欣 , 高仕博 , 张聪 , 肖利平 , 郑智辉 , 邵学辉 , 龚任杰 , 郭宸瑞 , 李钊 , 赵玲 , 苏晓静 , 朱泽林 , 司文杰 , 杨庆军 , 聂鹏 , 刘国明
Abstract: 本发明涉及一种轮胎吊自动纠偏控制停机判断方法,通过下述方式实现:根据轮胎吊行进时的车轮与地面安全区域和危险区域的关系,确定出轮胎吊行进时角度最大偏差Δαmax及制动期间轮胎吊位置偏差最大值D制动max;根据轮胎吊行进时角度最大偏差确定图像处理延时对轮胎吊行进位置偏差影响,确定影响距离Ddelay;根据制动期间轮胎吊位置偏差最大值及影响距离,确定轮胎吊制动保护距离阈值YZ;根据轮胎吊运动轨迹的解析表达式,根据给定的位置偏差,结合两种探测器可能的角度偏差,使用K‑S检测方法确定轮胎吊行进实际轨迹;根据实际轨迹确定轮胎吊行进过程中的最大偏差,根据该最大偏差与轮胎吊制动保护距离阈值的关系结合行进过程中的车速确定轮胎吊是否停机。
-
公开(公告)号:CN107792402B
公开(公告)日:2019-10-18
申请号:CN201710864909.5
申请日:2017-09-22
Applicant: 北京航天自动控制研究所 , 中国运载火箭技术研究院
Abstract: 本发明公开了一种运载火箭子级回收系统和方法,其中,所述系统包括:回收箱体、探测装置、信号收发装置、多个气囊、充气装置、移动机构和地面控制系统;回收箱体为顶端不封闭的凹型箱体结构;探测装置、信号收发装置和充气装置分别设置在回收箱体上;多个气囊分别设置在所述回收箱体的底部和侧面;充气装置分别与所述多个气囊连接;移动机构设置在回收箱体底部;地面控制系统通过信号收发装置与所述运载火箭子级回收系统远程通信。本发明以现役运载火箭为基础,在对运载火箭子级较少改动的同时完成子级的回收。
-
公开(公告)号:CN115291526B
公开(公告)日:2023-05-09
申请号:CN202211207671.6
申请日:2022-09-30
Applicant: 北京航天自动控制研究所
IPC: G05B13/04
Abstract: 一种基于滚动时域的最优跟踪制导方法,属于飞行器制导与控制领域,解决了解决飞行器非线性最优在线弹道跟踪问题。最优跟踪制导方法包括:基于运动学模型进行轨迹跟踪,获得状态量偏差、控制矢量偏差;利用状态量偏差、控制矢量偏差,对运动学模型线性化;基于线性化后的运动学模型,在满足终端约束的情况下,求解最优控制目标函数使其最小,即获得制导指令。本发明通过小扰动线性化处理,将轨迹跟踪问题构建为一个凸二次规划问题,以轨迹跟踪误差最小为性能质保,能够实时生成最优跟踪指令,提升轨迹跟踪精度。
-
公开(公告)号:CN115759235A
公开(公告)日:2023-03-07
申请号:CN202211602462.1
申请日:2022-12-10
Applicant: 北京航天自动控制研究所
Inventor: 王晓峰 , 谢宇嘉 , 周辉 , 赵雄波 , 盖一帆 , 路坤锋 , 蒋彭龙 , 李晓敏 , 李超然 , 董文杰 , 林平 , 吴松龄 , 弥寒光 , 黄鹂 , 吴敏 , 赵冠杰 , 王森 , 李杨珺 , 杨庆军 , 靳蕊溪 , 林玉野 , 李杰
IPC: G06N3/08
Abstract: 本公开属于神经网络处理方法技术领域,具体而言涉及一种基于Winograd的深度学习处理方法,包括:获取待计算单元的大小;获取多个具有不同尺寸的加速核的大小;根据多个加速核的大小得到计算比例;根据待计算单元的大小和计算比例得到待计算单元的划分区域,所述待计算单元的划分区域与加速核的大小相对应;根据划分区域进行计算,然后汇总完成所述待计算单元的加速计算。本公开利用不同卷积核尺寸和输出尺寸的Winograd加速核(Wino‑Core)在灵活性和高效性方面的差异性,在高度可扩展的深度学习处理器架构中组合多个不同尺寸的Wino‑Core,形成多核混合异构的深度学习处理器,并通过核间算力的最优分配,实现Wino‑DPU灵活性和高效性的全面提升。
-
公开(公告)号:CN115268276B
公开(公告)日:2023-02-03
申请号:CN202211170921.3
申请日:2022-09-26
Applicant: 北京航天自动控制研究所
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明涉及一种基于梯度下降的制导参数在线修正方法及系统,该方法步骤如下:根据飞行器当前状态与目标状态,利用在线轨迹方法得到后续的飞行轨迹与当前的制导指令;确定制导指令在线修正的最优指标,最优指标为按当前的制导指令执行若干制导周期后,得到的实际轨迹与在线轨迹方法得到的后续飞行轨迹最接近;利用梯度下降法对在线轨迹规划输出的制导指令进行修正,得到修正量;利用修正量确定制导程序角指令,完成制导参数的在线修正。本发明可使飞行器在受到本体和环境不确定影响下,实时对在线规划得到的制导程序角进行修正,从而获得最佳制导程序角,实现飞行器对不确定性的适应性提升,保证落点精度。
-
公开(公告)号:CN115809024A
公开(公告)日:2023-03-17
申请号:CN202211586179.4
申请日:2022-12-10
Applicant: 北京航天自动控制研究所
Inventor: 王晓峰 , 赵雄波 , 周辉 , 盖一帆 , 蒋彭龙 , 路坤锋 , 李晓敏 , 李超然 , 谢宇嘉 , 黄鹂 , 林平 , 董文杰 , 吴松龄 , 弥寒光 , 吴敏 , 赵冠杰 , 徐天运 , 李杨珺 , 李杰 , 杨庆军 , 靳蕊溪 , 林玉野 , 王森
Abstract: 本公开属于神经网络存储技术领域,涉及一种基于Winograd的相关算法加速器存储方法,包括S1获取相关结果矩阵块和实时图矩阵块的大小,获取相关结果矩阵和实时图张量的大小和加速单元的通道并行度;S2由片外存储向基准张量第一区域存储基准图张量块;S3由片外存储向实时张量缓存实时图张量块;S4由基准图张量缓存中的第一区域读取数据,将读取的最后两行数据写入基准图张量缓存中的第二区域的前两行;S5由基准张量缓存中读张量块并预写入基准张量寄存器组;S6由实时图张量缓存向实时图张量图寄存器写入张量块;S7将基准寄存器组的前列数据搬移到后列,同时将基准张量缓存中读取数据到寄存器组前列;S8在不同的寄存器组之间处理和计算后写入张量寄存器组。
-
公开(公告)号:CN115731094A
公开(公告)日:2023-03-03
申请号:CN202211585037.6
申请日:2022-12-10
Applicant: 北京航天自动控制研究所
Inventor: 王晓峰 , 蒋彭龙 , 周辉 , 谢宇嘉 , 赵雄波 , 盖一帆 , 路坤锋 , 李晓敏 , 李超然 , 弥寒光 , 林平 , 董文杰 , 吴松龄 , 黄鹂 , 吴敏 , 赵冠杰 , 杨庆军 , 李杨珺 , 王森 , 李杰 , 林玉野 , 靳蕊溪
IPC: G06T1/60
Abstract: 本公开属于算法硬件电路设计技术领域,具体而言涉及一种基于Winograd的相关算法加速器存储系统,包括:片外存储;片上张量缓存,与片外存储相连,所述片上张量缓存包括基准张量缓存、实时张量缓存以及过程张量缓存,其中基准张量缓存基于所述加速器的数据重用缓存计算所需的基准图张量块,实时张量缓存基于所述加速器的数据重用缓存计算所需的实时图张量块,过程张量缓存基于所述加速器的数据重用缓存当前计算产生的中间结果数据;和多个寄存器,与片上张量缓存相连,接收和/或输送基准图和/或实时图的处理数据。本公开满足计算单元高吞吐量的数据需求,还能利用尽可能少的片上资源,实现高数据复用率,降低加速器对片外存储带宽的需求。
-
-
-
-
-
-
-
-
-