基于深度神经网络的中段制导方法

    公开(公告)号:CN116360476A

    公开(公告)日:2023-06-30

    申请号:CN202111614087.8

    申请日:2021-12-27

    Abstract: 本发明公开了一种基于深度神经网络的中段制导方法,通过神经网络获得制导指令,飞行器在制导指令的控制下飞行,所述神经网络的训练集通过设置最优控制问题生成。本发明提供的基于深度神经网络的中段制导方法,提高了制导精准性,鲁棒性强,降低了制导模型的复杂性。

    多飞行器能量最优协同围捕打击制导方法

    公开(公告)号:CN118244776B

    公开(公告)日:2025-05-06

    申请号:CN202410336811.2

    申请日:2024-03-22

    Abstract: 本发明公开了多飞行器能量最优协同围捕打击制导方法,该方法为实现对机动目标的协同拦截,提出显式协同的策略,通过协调飞行器间相对视线角来实现对机动目标的拦截,其中,根据理想比例导引的物理特性预测每架飞行器的末端视线角,并根据预测的视线角对飞行器进行排序;然后计算相邻飞行器末端视线角差值,构造差值状态矢量,并设计最优控制律使预测所得的相对视线角误差矢量收敛至期望差值,从而使多个飞行器在小过载比拦截机动目标的同时满足相对视线角约束。

    一种无人机激光-惯性里程计的导航方法

    公开(公告)号:CN117804440A

    公开(公告)日:2024-04-02

    申请号:CN202311822700.4

    申请日:2023-12-27

    Abstract: 本发明公开了一种无人机激光‑惯性里程计的导航方法,包括以下步骤:将激光雷达点云进行变换,将一帧激光雷达点云中所有的点云转换到该帧开始时刻对应的激光雷达坐标系上;对激光雷达点云进行降采样,降低激光雷达点云数量;提取激光雷达点云中每一帧的特征帧,将激光雷达点云连续帧对应时间中飞行器的状态变化量与选择阈值比较,将变化量大于选择阈值的连续帧中第二帧对应的特征帧作为关键帧;采用多帧关键帧构建局部地图,基于局部地图,采用当前时刻的特征帧进行帧‑图匹配,获得下一时刻无人机状态;根据获得的当前时刻无人机状态进行飞行。本发明公开的无人机激光‑惯性里程计的导航方法,能够满足GNSS拒止且光学环境不满足相机传感器工作条件下的高精度导航要求。

    基于集成迁移学习的中段制导方法

    公开(公告)号:CN116185061A

    公开(公告)日:2023-05-30

    申请号:CN202211516761.3

    申请日:2022-11-28

    Abstract: 本发明公开了一种基于集成迁移学习的制导方法(ETLS),该方法不仅能实时生成最优制导命令,还能在场景发生变化后,只用很少的新数据进行微调就能快速适应新的工作环境,并且性能几乎和之前一样好;该方法将多个传统的训练好的DNN神经网络与元学习器相结合,将新飞行器的中段制导最优控制问题,简化为寻找最优加权函数和最优偏置函数的问题,而且这两个函数可以用少量数据快速确定,避免了重新训练一个新网络的耗时和数据不足问题,从而针对新的飞行器及新的应用场景,能够在极短时间内给出满足末速度和精度要求的中制导段控制指令。

    齿轮齿条展开翼实验平台及采用其的实验方法

    公开(公告)号:CN113044241A

    公开(公告)日:2021-06-29

    申请号:CN201911390077.3

    申请日:2019-12-27

    Abstract: 本发明公开了一种齿轮齿条展开翼实验平台及采用其的实验方法,该实验平台上安装有能够承装火工品的活塞缸,活塞缸与活塞杆相连,在活塞杆的端部设置齿条,齿条与翼片上的齿轮啮合,从而能够将火工品产生的推力转换为活塞杆直线运动,再通过齿轮齿条之间的传动,带动翼片旋转,翼片的运动形式与航空器上的折叠式机翼类似,再在翼片上添加阻碍其旋转的阻力装置,从而根据阻力装置提供阻力的大小及翼片的旋转角度来判断火工品的品类、数量是否满足要求,并可以据此对火工品的品类、数量做出相应调整,反复多次实验。

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