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公开(公告)号：CN118583154A
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202410601615.3
申请日：2024-05-15
Applicant: 江苏理工学院
Abstract: 本发明公开了一种基于卡尔曼滤波的多源传感器无人机室内外定位方法，步骤1，确定无人机状态向量，获取定位源量测数据，步骤2，基于扩维理论的迭代容积卡尔曼滤波算法，根据无人机大地坐标系下的速度信息、定位数据，结合GPS定位、UWB定位的定位数据，进行迭代运算，获得定位结果；步骤3，根据步骤2获得定位结果，将GPS定位坐标信息中以经纬度为单位的GPS坐标转化为以米为单位的GPS坐标；利用不同定位技术，建立机体坐标系，再使用融合切换，通过基于扩维理论的迭代容积卡尔曼滤波算法对融合后的信息进行过滤，最终得到定位信息，实现对无人机的高精度、高稳定性定位。
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公开(公告)号：CN114527781A
公开(公告)日：2022-05-24
申请号：CN202111334648.9
申请日：2021-11-11
Applicant: 江苏理工学院
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明涉及一种旋翼无人机编队控制技术，具体为一种基于虚拟结构的多旋翼无人机编队一致性控制方法，包括以下操作步骤：S1：基于虚拟结构的多旋翼无人机的编队方法：S1.1：建立旋翼无人机的单机模型；S1.2：搭建编队空间相对运动模型；S1.3：根据S1.2设定虚拟点参考轨迹；S1.4：根据S1.2和S1.3，满足Rif＝Ri‑Rf，对其关于时间求导，并根据坐标系间转换关系投影到编队坐标系下；Ri、Rf、Rif分别为惯性系下旋翼无人机的位置矢量、虚拟点位置矢量及它们之间的相对位置矢量；S1.5：结合旋翼无人机的单机运动模型和编队空间相对运动模型，得出旋翼无人机编队飞行系统模型；S2：一致性编队控制策略的实行；在满足用虚拟机构法完成编队的前提下，提高编队的灵活性，同时还要保证编队的一致性。
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公开(公告)号：CN114326819A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202210036517.0
申请日：2022-01-13
Applicant: 江苏理工学院
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明公布了基于耦合力场无人机建模与结构损伤自适应容错控制方法，属于无人机容错控制技术领域。本发明所公布的控制方法步骤包括：结构损伤耦合力场：以无人旋翼机为对象，考虑到其结构损伤状态时所产生的耦合力矩，并根据无人机输入转矩引入故障损伤函数，构造耦合力场，得出无人机结构损伤状态下数学模型；结构损伤自适应补偿：通过无人机结构损伤产生的耦合力场构造的数学模型，设计自适应结构损伤控制器，对无人旋翼机的结构损伤状态下控制输入转矩进行分配，实现了结构损伤状态下无人机的最优稳定控制，降低了由于无人机结构损伤带来的损失。
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公开(公告)号：CN118583153A
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202410562264.X
申请日：2024-05-08
Applicant: 江苏理工学院
Abstract: 本发明公开了一种用于无人车同时定位和地图创建的改进方法，包括以下步骤：步骤1，根据无人车传感器接收激光雷达数据和里程计数据；步骤2，生成k＝0时刻初始粒子的位姿xi0，平均分配粒子权重wi0＝1/N,N为粒子个数；步骤3，根据初始粒子的位姿xi0，构建无人车位姿预估模型zik；步骤4，通过采样模拟激光雷达观测模型，将观测模型与运动模型进行融合得到建议分布函数，并采用归一化函数处理权重；步骤5，根据归一化处理后的粒子权重，更新粒子位姿，更新地图；步骤6，然后重复步骤3和步骤4，直到得到稳定的机器人位姿和地图；本发明将观测模型与运动模型进行融合得到建议分布函数，使粒子更加具有指向性，减少无效粒子数量。
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公开(公告)号：CN118377314A
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202410259344.8
申请日：2024-03-07
Applicant: 江苏理工学院
IPC: G05D1/49 , G05D1/46 , G05D101/15 , G05D109/20
Abstract: 本发明公开了一种使用机器视觉的无人机视觉跟踪方法，包括以下步骤：步骤a，地面操控人员根据实际需要对飞行器下达目标跟踪命令，飞行器进行初始化步骤；步骤b，在后续的每一帧中，根据上一帧的目标位置和尺寸，提取目标的候选区域的特征，并用滤波器模板f与之进行相关运算，得到响应图；在响应图中，找到最大响应值的位置，作为当前帧的目标位置；步骤c，飞行器在跟踪过程中目标存在尺度变换情况，每一帧识别时都进行尺度估计；利用无人机搭载的图像传感器，通过图像处理和深度学习算法，实现对图片和视频中的同类目标的快速、准确、鲁棒的识别，以及对特定目标的精确跟踪和定位，提高无人机目标跟踪技术的效率和效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114442594A
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN202210074433.6
申请日：2022-01-21
Applicant: 江苏理工学院
IPC: G05B23/02
Abstract: 本发明公开的属于飞行控制系统技术领域，具体为一种多旋翼无人机飞行控制系统执行器的故障诊断方法，包括具体步骤如下：S1，建立飞行控制系统执行器的模型，并将所建立的模型与数据库进行连接；S2，将无人机传感器系统所测量得到的测量数据传输给无人机飞行控制系统执行器的模型中，在飞行控制系统执行器的模型接收到数据后，则会通过对比模块与数据库中的数据进行对比，从而在数据库中找出相对应的数据，本发明通过得到故障模式，并根据假设算法得到多个假设点，以及再通过两个指标得到信任的假设点，具有快速的诊断出执行器的故障点位置，从而会节约时间，提高便捷性。
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公开(公告)号：CN114089782A
公开(公告)日：2022-02-25
申请号：CN202111332988.8
申请日：2021-11-11
Applicant: 江苏理工学院
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明涉及一种旋翼无人机编队控制技术，具体为一种基于虚拟结构的多旋翼无人机编队保持与避碰控制方法，通过采用虚拟结构法对多架无人机构建一个虚拟刚体结构体，定义虚刚体的构型，再通过对无人机设置安全距离，包括以下操作步骤：S1：根据虚拟结构法拟定的坐标系设定集群中的M架无人机需要形成的编队构型为BΩ＝[(x'1,y'1,z'1)(x'2,y'2,z'2)...(x'M,y'M,z'M)]，当前状态下的M架无人机为位置分布设为AΩ＝[(x1,y1,z1)(x2,y2,z2)...(xM,yM,zM)]，初始状态下的虚拟几何构型中心为(x0,y0,z0)；S2：旋翼无人机编队保持方法：S2.1：构建旋翼无人机一阶保持控制器模型；S2.2：在惯性坐标系中，构建旋翼无人机的运动学方程；S2.3：在惯性坐标系中，设计虚拟点与无人机之间的编队误差；S3：旋翼无人机编队的避碰方法。
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公开(公告)号：CN114153230A
公开(公告)日：2022-03-08
申请号：CN202111462904.2
申请日：2021-12-03
Applicant: 江苏理工学院
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明公布了一种基于改进虚拟力场引导的无人机编队飞行控制方法，属于编队无人机自动控制技术领域。本发明所公布的无人机编队飞行方法步骤包括：(1)构造一个虚拟力场，根据无人机之间的相对距离构造虚拟力场函数。分别构造出领航无人机所受目标位置的虚拟引力函数以及跟随无人机之间在虚拟力场所受到的平均斥力与平均引力函数。通过虚拟引力与虚拟斥力的作用，无人机在飞行过程中始终在设定距离上下震荡，直到收敛为设定的机间距离。(2)通过建立的编队无人机数学模型及构造好的改进虚拟力场算法，设计领航无人机位置控制器与跟随无人机位置与姿态控制器。设计了调节参数，以调节收敛速度，用于不同情况与不同要求下的无人机群组编队飞行。
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公开(公告)号：CN118192641B
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202410503795.1
申请日：2024-04-25
Applicant: 江苏理工学院
Abstract: 本发明公开了一种无人机编队控制及目标跟踪方法，包括以下步骤：S1，形成并保持无人机等边三角形编队；S2，跟踪目标信息处理，先在起始位置信号较好的地方获取大气坐标下的位置，进行编队控制建立无人机等边三角形编队系统，再建立无人机等边三角形编队系统坐标，设定各无人机的目标位置，获取无人机当前位置，通过对无人机横向和纵向速度控制，保持无人机向目标位置移动，确保它们形成稳定的等边三角形队形；确定目标的位置信息和运动信息，保持编队系统中心处于目标点，保证无人机监控区域覆盖目标，既能保持监控稳定性，也能保持编队结构稳定性。
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公开(公告)号：CN119472706A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411361957.9
申请日：2024-09-27
Applicant: 江苏理工学院
Abstract: 本发明涉及无人机技术领域，具体为一种无人机群监控的容错编队控制方法，包括以下步骤：S1、操作人员根据需求对领导无人机下达目标监控指令；S2、领导无人机根据目标位置与存活无人机数量进行初始化操作，领导无人机与子无人机建立通讯邻接矩阵并分配位置；S3、领导无人机实时监控系统状态并保持系统状态；S4、子无人机一旦判定与领导无人机失去通讯连接，则会降低高度，直至降落；S5、领导无人机重新执行S1。本发明当无人机编队之间的通讯发生故障时，需要变换无人机队形，保证无人机能够在各个角度实现对目标的监控，在队形变换的过程中，使用任务分配算法，保证所有无人机的运动路径总和最小。
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