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公开(公告)号：CN119918292A
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202510119381.3
申请日：2025-01-24
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06F30/20
Abstract: 本申请属于多红外传感器多目标协同感知数字仿真技术领域。本申请提供一种动平台多红外传感器协同多目标感知数字仿真平台。本公开实施例能够在虚拟环境中全面模拟分布式多红外传感器的工作过程，提供精确的动平台多红外传感器多目标感知仿真，从而使得研究人员能够在不同的操作条件与环境下对分布式多红外传感器协同感知平台进行反复测试和验证，以确保设计方案的科学性和可行性，减少现实测试中的不可控因素与风险。开发人员可以系统性地调整传感器配置、感知算法和数据融合策略等参数，精确评估不同配置对分布式多红外传感器协同算法和方案的影响；使得能够在早期阶段优化平台的整体性能与可靠性，避免反复调整硬件造成的时间和成本浪费。
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公开(公告)号：CN118962589B
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202411435196.7
申请日：2024-10-15
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本申请属于分布式被动传感器协同引导搜索与探测技术领域。本申请提供一种分布式多红外传感器协同引导搜索与目标同一性判定方法。本公开实施例利用设计的协同引导方法，依据基准传感器对目标的二维观测信息动态制定非基准传感器最优搜索扇面与策略，结合自身与目标观测信息，动态调整搜索扇面，通过协同引导处于不同节点位置的非基准传感器指向目标，减少目标搜索的时间，提高整体探测的效率，同时在协同搜索阶段基于二维观测信息完成多红外传感器观测目标的同一性判定，继而实现对目标的捕获，对分布式组网探测场景下目标的跟踪、定位提供有效支撑，提升分布式多红外传感器组网探测系统的定位精度。
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公开(公告)号：CN118279568B
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202410693990.5
申请日：2024-05-31
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本公开实施例是关于一种分布式双红外传感器时序孪生网络多目标同一性判定方法。本公开实施例设计的时序孪生网络多目标同一性判定模型由特征提取网络和同一性判定度量网络组成，模型能够充分挖掘传感器成像平面中多目标形成的二维时序航迹所隐含的表征目标关联特性的时序特征。模型中的特征提取网络由两个相同结构和共享参数的第一特征提取模块和第二特征提取模块组成，第一特征提取模块和第二特征提取模块基于具有较快前向推断速度的时序神经处理网络构建，将分布式双红外传感器实测的一对时序数据信息分别输入至训练好的模型的第一特征提取模块和第二特征提取模块中，模型能够快速推断出输入实测时序数据信息的同一性判定结果。
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公开(公告)号：CN118533170A
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202411003787.7
申请日：2024-07-25
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本申请属于机器人定位技术领域。本申请提供一种基于视觉惯性与RTK松耦合的室内外无缝切换定位方法。该方法包括：通过对IMU信息进行激励检测，选取受噪声影响小的GPS信息参与初始化。通过构建误差状态向量进行第一扩展卡尔曼滤波，补偿第一后验误差状态，求解第一全局位姿。考虑到GPS信息变化时出现的位置突变，设计加入负反馈的第一扩展卡尔曼滤波方式实现定位结果的平稳过渡。在GPS信息不可用的情况下，退化为视觉惯性定位系统，锁定第一误差状态向量，调整滤波策略，实现载体进出拒止环境的无缝全局定位。本公开实施例可以降低了运算量，实现了载体进出拒止环境过程过渡稳定的恒精度无缝衔接定位。
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公开(公告)号：CN118332908A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410491518.3
申请日：2024-04-23
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06F30/27 , G06F30/15 , G06N3/0499 , G06N3/084 , G06F111/04 , G06F119/14
Abstract: 本发明提供了一种滑翔式高超声速飞行器最大侧向机动能力边界预测方法。本发明基于BP神经网络进行能力边界的在线预测，首先将飞行状态和对应的可达域边界数据作为神经网络的训练数据库进行训练，其次建立BP神经网络模型实现飞行器飞行状态与终端能力边界的映射，实现可达域的在线快速预测，进一步提升了最大侧向机动能力边界的计算精度，为下一步协助导弹弹道能力的在线评估和决策提供准确的依据。在本预测方法中，根据飞行器弹道的特征将飞行器弹道的过程约束进行分段优化，隔离出较为重要、对于计算影响较大的弹道，便于后续进行弹道数据的生成和神经网络的构建，提升了计算速度，贴合高超声速滑翔式飞行器进行在线评估和决策的需要。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118279568A
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202410693990.5
申请日：2024-05-31
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本公开实施例是关于一种分布式双红外传感器时序孪生网络多目标同一性判定方法。本公开实施例设计的时序孪生网络多目标同一性判定模型由特征提取网络和同一性判定度量网络组成，模型能够充分挖掘传感器成像平面中多目标形成的二维时序航迹所隐含的表征目标关联特性的时序特征。模型中的特征提取网络由两个相同结构和共享参数的第一特征提取模块和第二特征提取模块组成，第一特征提取模块和第二特征提取模块基于具有较快前向推断速度的时序神经处理网络构建，将分布式双红外传感器实测的一对时序数据信息分别输入至训练好的模型的第一特征提取模块和第二特征提取模块中，模型能够快速推断出输入实测时序数据信息的同一性判定结果。
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公开(公告)号：CN118131777A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410545271.9
申请日：2024-05-06
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本公开实施例是关于一种基于非迭代交互机制的多机器人协同探索方法。该方法包括：每个机器人根据全局地图产生前沿簇并生成全局目标集，并根据所有其它机器人的位置对全局目标集进行聚类。每个机器人根据聚类结果并通过任务分配获取属于自身的目标集。每个机器人仅考虑自身的目标集，将目标集的访问顺序建模为非对称旅行商问题，并通过求解获取机器人的下一目标点。每个机器人通过局部规划器生成一条平滑的轨迹到达各自的目标，实现目标区域的探索。重复以上步骤，每个机器人无需通过反复的迭代交互即可完成高效的协同探索任务。
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公开(公告)号：CN117782064B
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202410207037.5
申请日：2024-02-26
Applicant: 西北工业大学
IPC: G01C21/00
Abstract: 本公开实施例是关于一种低带宽的多机器人协同探索地图融合方法。该方法包括：每个机器人维护一个全局栅格地图，首先每个机器人通过自身传感器更新全局栅格地图，并计数首次得到更新的体素的数量，当这些体素的数量超出阈值时，触发子地图共享过程。通过滑动立方体确定目标待共享子地图的共享范围，然后将目标待共享子地图转化为八叉树地图并进行编码，并将编码后的第一待共享地图数据传输给其余机器人。其余机器人将第一待共享地图数据解码转化为八叉树地图并融合至自身所维护的全局栅格地图中，完成一次地图融合。另外，还设计了地图重融合机制以用于检查地图数据更新的同步性。
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公开(公告)号：CN117974766A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410366330.6
申请日：2024-03-28
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本公开实施例是关于一种基于时空依据的分布式双红外传感器多目标同一性判定方法。本公开实施例充分考虑了动目标的连续运动特征，通过结合单帧图像与连续多帧图像结果在完成时移修正的前提下建立了同一成像点目标在双红外传感器成像平面中的二维对应关系，无需考虑成像点目标的三维空间位置信息，能够高效且准确的在目标跟踪的过程中动态消除虚警目标与虚假关联点，解决分布式双红外传感器多成像点目标的同一性判定问题。
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公开(公告)号：CN117760428B
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202410197575.0
申请日：2024-02-22
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本公开实施例是关于一种基于多立体视觉惯性紧耦合的自主定位方法。该方法包括：分别对每个立体相机的图像信息和IMU信息进行预处理；基于与先前图像帧的视差计算和特征点跟踪的质量，选择新的多视图关键帧。使用PnP求解初始关键帧位姿，并根据特征点的状态信息筛选出图像特征点信息。通过不断迭代更新，获得高质量的图像特征信息和准确的多视图关键帧位姿；最后计算IMU残差和多立体视觉重投影残差，建立非线性优化模型求解位姿。本公开实施例实现了任意数量的多立体视觉惯性紧耦合定位。当视觉定位方法在处理局部遮挡、光照变化、纹理不足等具有挑战性的视觉场景时失效时，仍能正常工作输出可靠的定位结果。
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