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公开(公告)号：CN116858231A
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202210289493.X
申请日：2022-03-23
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了基于联合概率数据关联自适应的多目标跟踪方法,通过传感器获得不同目标的多个观测值；根据观测值对目标分类，得到单目标类和多目标类；对单目标类中的目标，采用PDA方法进行跟踪，对多目标类中的目标，采用CJPDA方法或JPDA方法进行跟踪。本发明公开的基于联合概率数据关联自适应的多目标跟踪方法，能够根据不同的跟踪环境自主选择合适的数据关联方式，在保证跟踪精度的同时节省了目标跟踪时间。
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公开(公告)号：CN112414401B
公开(公告)日：2023-02-28
申请号：CN202011233365.0
申请日：2020-11-06
Applicant: 北京理工大学
IPC: G01C21/16 , G01C21/20 , G05D1/10 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于图神经网络的无人机协同定位系统及方法，包括多个无人机、服务器和无人机仿真平台，通过在无人机仿真平台上建立神经网络训练模型获得无人机上搭载的图神经网络模型，使得无人机能够自主生成控制指令，实现多无人机的协同定位。本发明提供的基于图神经网络的无人机协同定位系统及方法，采用去中心化的控制系统，对服务器要求低，可实现无人机的实时控制，并且定位准确度高，抗干扰能力强。
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公开(公告)号：CN112882493A
公开(公告)日：2021-06-01
申请号：CN202110114079.0
申请日：2021-01-27
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于分布式最优能量MPC的集群协同部署方法，通过多个无人机自组网通讯，各无人机自主生成控制指令，实现无人机群的协同部署。本发明所述的基于分布式最优能量MPC的集群协同部署方法，基于分布式模型预测控制方法，建立最优控制方程，通过求解哈密顿方程得到次优解析解，极大地减少优化过程的计算量，实现实时轨迹的生成，具有无需中央服务器控制、集群无人机数量多、无人机密集程度高等诸多优点。
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公开(公告)号：CN116935330A
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202210356840.6
申请日：2022-04-06
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06V20/54 , G06V20/40 , G06T7/277 , G06V10/764 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络和联合数据概率数据关联法的交通监测方法，通过目标识别模块将视频中车辆识别出来，获得观测信息，通过目标跟踪模块对观测信息进行处理，将不同观测信息内的车辆的关联，实现对车辆的跟踪，所述目标识别模块中设置有神经网络模型和NMS模型，在所述目标跟踪模块中采用JPDA法对观测信息进行处理。本发明公开了基于神经网络和联合数据概率数据关联法的交通监测方法，运算速度快，跟踪精度高，能够实现交通实时监测。
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公开(公告)号：CN115079714A
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202110271559.8
申请日：2021-03-12
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于自适应非线性模型预测控制的四旋翼无人机避障系统，该系统包括地面任务管理系统、传感系统、自适应非线性模型预测避障系统和动力系统。本发明还公开了一种基于自适应非线性模型预测控制的四旋翼无人机避障方法，该方法包括以下步骤：步骤1，获取无人机目标轨迹信息和障碍物信息；步骤2，获取无人机的实时状态；步骤3，根据步骤1和步骤2的信息，获得控制指令。本发明提供的基于自适应非线性模型预测控制的四旋翼无人机避障方法，能够同时解决四旋翼无人机飞行控制中的故障处理和障碍规避两大难题，显著提高飞行性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112197761B
公开(公告)日：2022-07-19
申请号：CN202010725789.2
申请日：2020-07-24
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明提供一种高精度多旋翼机协同定位方法及系统，该方法包括：选定需要进行定位的目标；n个无人机进行信息数据的采集，所述信息数据包括无人机自身参数信息、目标视线角信息以及无人机与目标的距离信息；对所述信息数据进行处理，获得目标位置的估计值。本发明所提供的方法采用多无人机协同采集信息，将光电吊舱和组合导航模块之间的安装误差引入最小二乘模型中，实现了在惯性导航元件精度较低的情况下、在短时间内对远距离目标的高精度定位，定位精度高、时间短。
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公开(公告)号：CN112882493B
公开(公告)日：2022-04-05
申请号：CN202110114079.0
申请日：2021-01-27
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于分布式最优能量MPC的集群协同部署方法，通过多个无人机自组网通讯，各无人机自主生成控制指令，实现无人机群的协同部署。本发明所述的基于分布式最优能量MPC的集群协同部署方法，基于分布式模型预测控制方法，建立最优控制方程，通过求解哈密顿方程得到次优解析解，极大地减少优化过程的计算量，实现实时轨迹的生成，具有无需中央服务器控制、集群无人机数量多、无人机密集程度高等诸多优点。
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公开(公告)号：CN113721188A
公开(公告)日：2021-11-30
申请号：CN202110903143.3
申请日：2021-08-06
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种拒止环境下的多无人机自身定位与目标定位方法，该方法中，通过在地面设立绝对位置已知的基站，并由基站提供与其通信的无人机之间的相对距离和角度信息，将基站提供的信息与无人机之间测量的相对位置信息以及无人机探测得到的目标信息用卡尔曼滤波算法进行融合，从而获得无人机、目标位置信息，再解算出观测无人机和中转无人机的航向角，并据此控制无人机进一步调整位置，再次得到新的探测信息，持续重复该过程，逐步提升获得的无人机、目标位置信息精度，以使得满足使用需求。
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公开(公告)号：CN113074715A
公开(公告)日：2021-07-06
申请号：CN202110252930.6
申请日：2021-03-08
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种无人机高精度目标定位方法，该方法将光电吊舱与导航模块之间的安装误差引入数学模型中，通过多点定位的方式消除传感器随机误差，从而能够在低成本条件下对远距离目标做精确定位，而且辨识出的安装角也可用于对目标定位有实时需求的场景中。
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公开(公告)号：CN112414401A
公开(公告)日：2021-02-26
申请号：CN202011233365.0
申请日：2020-11-06
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于图神经网络的无人机协同定位系统及方法，包括多个无人机、服务器和无人机仿真平台，通过在无人机仿真平台上建立神经网络训练模型获得无人机上搭载的图神经网络模型，使得无人机能够自主生成控制指令，实现多无人机的协同定位。本发明提供的基于图神经网络的无人机协同定位系统及方法，采用去中心化的控制系统，对服务器要求低，可实现无人机的实时控制，并且定位准确度高，抗干扰能力强。
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