-
公开(公告)号：CN117786534B
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410087340.6
申请日：2024-01-22
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F18/2415 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的高超声速飞行器运动行为识别方法及系统，涉及飞行器运动行为识别技术领域。本发明的技术要点包括：建立高超声速飞行器的运动模型；基于运动模型和约束条件构建高超声速飞行器航迹数据集；将高超声速飞行器航迹数据集输入基于深度学习的高超声速飞行器运动行为识别模型中进行训练，获取训练好的高超声速飞行器运动行为识别模型；将待识别高超声速飞行器运动轨迹输入训练好的高超声速飞行器运动行为识别模型中，获取待识别高超声速飞行器运动参数，进而识别其运动行为。本发明能够实现对高超声速飞行器运动行为的准确识别，且有一定的泛化能力，能为后续的防御决策提供有力的参考信息。
-
公开(公告)号：CN114924579A
公开(公告)日：2022-08-19
申请号：CN202210605385.9
申请日：2022-05-31
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种可倾转四旋翼无人机的运动轨迹生成方法及系统，涉及无人机轨迹规划技术领域，用以解决现有技术不能在可倾转四旋翼无人机穿越不规则障碍物时对其位置及姿态进行有效单独规划的问题。本发明技术要点包括：对可倾转四旋翼无人机在含有障碍物的环境中飞行的运动轨迹进行规划，包括：搜索并生成无碰撞的初始轨迹；对初始轨迹进行优化，直至优化后轨迹中每个控制点到最近障碍物的距离均不小于预设最短距离阈值；对可倾转四旋翼无人机穿越障碍物的运动姿态进行规划，包括：将姿态对应到无人机运动轨迹中每个时间点，生成包含时间的目标姿态序列；对目标姿态序列进行优化。本发明使得可倾转四旋翼无人机可安全高效地通过飞行环境中的不规则障碍物。
-
公开(公告)号：CN113194502B
公开(公告)日：2022-06-21
申请号：CN202110482235.9
申请日：2021-04-30
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种无人机集群的分布式中心选择和通信方法，属于无人机通信技术领域，用以解决现有集中式通信网络由于中心节点断开连接而导致无人机群通信网络崩溃的问题。本发明的技术要点包括：将无人机节点状态描述为下述三者之一：Leader、Follower和Candidate，通过动态地调整节点状态来应对复杂的网络环境，考虑了节点状态转换中可能出现的各种情况，并给出了应对策略，当通信网络中Leader不存在或断开连接，无人机机群能快速地、自主地、分布式地选取出新的Leader作为中心节点，以此建立新的集中式通信网络。本发明保证了后端的全局态势感知和决策的全局最优性，同时解决了对抗环境下集中式通信架构不鲁棒的问题。本发明可用于无人机集群的任务分配中。
-
公开(公告)号：CN114353800A
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202111671574.8
申请日：2021-12-31
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G01C21/20
Abstract: 一种基于谱图方法的多机器人互定位可观性判别方法及系统，涉及多机器人互定位技术领域，用以解决任意相对位置测量构型和运动约束条件下多机器人互定位系统的可观性判别问题。本发明的技术要点包括：首先为多机器人互定位系统定义了拓展相对位置测量图，包括相对位置测量配置和运动约束条件，进而给出了快速判别系统可观或不可观的充分条件；然后构造了基于拓展相对位置测量图的可观性判别矩阵，并基于该判别矩阵给出可观性判别的充要条件。本发明简化了判别基于相对位置测量的多机器人互定位可观性的逻辑与计算量。本发明可应用于判别相对位置测量的多机器人互定位可观性和多机器人互定位系统相对位置量测拓扑结构设计中。
-
公开(公告)号：CN106529073B
公开(公告)日：2019-11-12
申请号：CN201611049726.X
申请日：2016-11-24
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明提供了一种基于拦截几何的高超声速目标拦截弹交接班条件分析方法，属于飞行器制导技术领域。本发明的技术要点为：通过考虑目标所有可能的速度方向，并根据拦截弹和目标之间的相对运动关系，推导得到所有可能的命中点的位置，建立拦截几何；根据拦截几何的研究结果以及中末制导交接班时刻拦截弹、目标和拦截几何的位置关系，给出拦截高超声速目标所要满足的拦截条件；在满足拦截条件的基础上给出拦截弹中末制导交接班时刻位置条件的计算方法以及角度条件的求解过程，并分析目标机动对于求解拦截弹角度条件的影响。本发明解决了现有的拦截方法无法实现对高超声速目标拦截的问题。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108375988A
公开(公告)日：2018-08-07
申请号：CN201810520558.0
申请日：2018-05-25
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种带有不平衡负载的四旋翼无人机位姿控制方法，属于无人机控制技术领域。本发明为了解决装载重心未知、安装位置不确定的不平衡负载时无人机无法继续稳定飞行的问题。本发明首先利用坐标变换和动力学分析推导出四旋翼无人机在装载不平衡负载前后的运动学模型和动力学模型；在得到飞行过程中传感器测量数据后通过扩展卡尔曼滤波方法得到高精度、无滞后的飞行状态，并通过飞行状态辨识出大概的重心位置；设计四旋翼飞行器的姿态控制器、位置控制器，并通过补偿螺旋桨转速的方式改进控制器以抵消重心位置变化所带来的额外旋转运动和线运动。本发明适用于在四旋翼无人机的起飞和悬停阶段估计重心位置并建立补偿控制器。
-
公开(公告)号：CN119653305A
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202411677129.6
申请日：2024-11-22
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明公开了一种通信高效的双融合一致性分布式协同定位方法及系统，涉及多机器人协同定位技术领域。本发明的技术要点包括：对于多机器人系统，每个机器人依次执行以下操作以获得自身定位：自我运动预测：基于自运动信息，使用扩展卡尔曼滤波器预测自身的状态估计和协方差估计；异构融合：机器人获取邻近观察到的机器人的状态估计和协方差估计，并将自身的估计和来自邻近观察到的机器人的估计以及相对或绝对测量进行联合融合；同构融合：使用协方差交集技术将联合融合获得的后验估计与自身的估计结合在一起，从而获得最终位置估计。本发明结合了异构和同构融合，对存储、通信负载和网络连接性要求最低，确保了充分利用所有可用信息。
-
公开(公告)号：CN115016268B
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202210605548.3
申请日：2022-05-31
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 一种基于滑模理论的可倾转四旋翼无人机容错控制方法，涉及无人机控制技术领域，用以解决现有的四旋翼无人机控制方法不能有效地对无人机位置和姿态进行独立控制地问题。本发明技术要点包括：考虑系统参数的不确定性、外部扰动以及执行器故障导致的内部扰动，展开动力学模型；根据滑模控制理论，设计终端快速非奇异滑模控制器，并设计控制分配方法，将期望力和期望力矩转为电机转速和倾转角；进一步设计延时扰动观测器，检测系统是否出现执行器故障；设计控制参数调整策略，保证系统出现故障时控制器能正常工作；进一步利用抖振抑制方法减小控制器输出的抖振现象。本发明实时性好，跟踪误差可快速收敛，适用于可倾转四旋翼无人机的位置及姿态控制。
-
公开(公告)号：CN117953012A
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202410123665.5
申请日：2024-01-30
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于改进多相机17点法的相对位姿估计方法及系统。该方法包括：多个相机同时连续采集图像，获取相邻时刻的多组图像；对多组图像提取特征点，并对相邻时刻的两组图像进行特征点匹配，获取相邻时刻的多组二维匹配对；基于二维匹配对构建多特征之间的跟踪流；对于多组跟踪流，利用改进多相机17点法求解获取多相机之间相对位姿。本发明对多相机17点法进行优化改进，以解决17点法由于松弛带来的精度及鲁棒性下降的问题，在传统17点法的解的基础上，通过对各状态在流型上施加小扰动，经过线性近似之后通过一个线性方程组获得相对位姿的优化更新量，并在流型上更新状态，提升了传统17点法的精度和鲁棒性。
-
公开(公告)号：CN117786534A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202410087340.6
申请日：2024-01-22
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F18/2415 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的高超声速飞行器运动行为识别方法及系统，涉及飞行器运动行为识别技术领域。本发明的技术要点包括：建立高超声速飞行器的运动模型；基于运动模型和约束条件构建高超声速飞行器航迹数据集；将高超声速飞行器航迹数据集输入基于深度学习的高超声速飞行器运动行为识别模型中进行训练，获取训练好的高超声速飞行器运动行为识别模型；将待识别高超声速飞行器运动轨迹输入训练好的高超声速飞行器运动行为识别模型中，获取待识别高超声速飞行器运动参数，进而识别其运动行为。本发明能够实现对高超声速飞行器运动行为的准确识别，且有一定的泛化能力，能为后续的防御决策提供有力的参考信息。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
45
records
(took 0.021 seconds)
