一种目标跟踪的吊舱控制自适应增益方法

    公开(公告)号:CN113156996A

    公开(公告)日:2021-07-23

    申请号:CN202110466805.5

    申请日:2021-04-28

    Abstract: 本发明公开了一种目标跟踪的吊舱控制自适应增益方法,包括以下步骤:S1、在光电传感器采集的图像中搜索目标,获得目标初始位置;S2、获取新一帧图像中目标位置,确定吊舱负反馈调节变量,获得吊舱运行期望角速度;S3、吊舱按照期望转动角速度转动,使得光电传感器跟踪目标移动,光电传感器持续拍摄;S4、重复步骤S2~S3,实现光电传感器持续跟踪采集含有目标的图像。本发明公开的方法,解决了目标跟踪视觉算法和吊舱控制的耦合性造成的增益选取面临的矛盾困境,不易出现吊舱转动过快导致目标丢失问题。

    一种反低小慢目标的无人机拦截方法

    公开(公告)号:CN113138604A

    公开(公告)日:2021-07-20

    申请号:CN202011112655.X

    申请日:2020-10-16

    Abstract: 本发明公开了一种反低小慢目标的无人机拦截方法,包括以下步骤:S1、获取目标运动状态信息;S2、解算过载指令;S3、根据过载指令控制无人机飞行,对目标进行拦截;在步骤S2中,通过设置虚拟交班点将制导过程分为两个阶段,两个阶段采用不同的控制算法解算过载指令。本发明所述的反低小慢目标的无人机拦截方法,具有拦截轨迹相对平直,拦截轨迹长度短、拦截耗时短等优点。

    一种飞行器的导航方法及系统

    公开(公告)号:CN113075653A

    公开(公告)日:2021-07-06

    申请号:CN202110328487.6

    申请日:2021-03-26

    Abstract: 本发明公开了一种飞行器的导航方法及系统,其中该导航方法包括:步骤一:控制第一飞行器发射第一雷达导航装置,其中第一飞行器在飞行过程中由卫星导航装置和预设的第二雷达导航装置融合导航;步骤二:发射第二飞行器,其中第二飞行器在飞行过程中由第一雷达导航装置、卫星导航装置和第二雷达导航装置融合导航;步骤三:判断第二飞行器的完成情况,若完成,则接收由第一雷达导航装置发送的完成情况,否则返回步骤二,直至完成任务。本发明所提供的飞行器的导航方法能够目标周围有卫星信号屏蔽或者干扰的情况下或者在某一导航装置出现故障时,仍能够准确击中目标,而且无需额外的激光导引头等昂贵设备,节省成本。

    一种多目标任务分配方法
    244.
    发明公开

    公开(公告)号:CN112965521A

    公开(公告)日:2021-06-15

    申请号:CN202110169671.0

    申请日:2021-02-07

    Abstract: 本发明公开了一种目标任务分配方法,包括以下步骤:构建飞行路径地图;搜索飞行路径地图,获得最优搜索路径;构建分配模型,对任务目标进行分配。本发明公开的目标任务分配方法,考虑实际可行轨迹,分配结果更加合理,可实现无人机飞行过程中规避禁飞区,从而提高安全性。

    一种时空同步达到协同轨迹规划方法

    公开(公告)号:CN112947558A

    公开(公告)日:2021-06-11

    申请号:CN202110169387.3

    申请日:2021-02-07

    Abstract: 本发明公开了一种时空同步达到协同轨迹规划方法,基于贝塞尔曲线进行无人机轨迹的连续性约束,通过引入动态时间调节因子,实现分布式无人机时空同步到达的轨迹规划。本发明公开的时空同步达到协同轨迹规划方法,多无人机轨迹时间相同,能够实现时空同步打击,具有轨迹平滑、计算量小、轨迹规划速度快等诸多优点。

    一种快速无人机路径重构方法

    公开(公告)号:CN112504272A

    公开(公告)日:2021-03-16

    申请号:CN202010674946.1

    申请日:2020-07-14

    Abstract: 本发明公开了一种快速无人机路径重构方法,该方法在探测到路径中存在障碍物时,将障碍物模拟成椭圆形,利用凸优化在求解优化问题的全局优化和快速求解的特性,快速重构出可以规避椭圆形障碍物的新的规划路径,为了确保新的规划路径的准确与可靠性,再通过迭代的方式进一步修正该规划路径,直至基本达到稳态为止。

    基于径向基神经网络的自动驾驶仪及其解耦控制方法

    公开(公告)号:CN112286217A

    公开(公告)日:2021-01-29

    申请号:CN202011295688.2

    申请日:2020-11-18

    Abstract: 本发明公开了一种基于径向基(RBF)神经网络控制的自适应全解耦自动驾驶仪及控制方法,该系统包括用以接收制导系统实时传递出的需用过载信息的需用过载接收模块,用于实时获得飞行器的飞行参数的飞行器参数测量模块,和获得可用的舵指令的解耦控制模块,其中,根据需用过载信息和飞行器的飞行参数获得控制解耦的舵指令,再结合飞行器的飞行参数获得过渡的舵指令,再结合飞行器的飞行参数获得可用的舵指令,据此控制舵机打舵工作;其中,在利用解耦控制模块解耦计算时,涉及到的状态反馈矩阵和前馈补偿矩阵都通过径向基神经网络模型和当前飞行器的状况实时获得,从而进一步提高控制性能。

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