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公开(公告)号：CN101143619B
公开(公告)日：2010-11-17
申请号：CN200710119799.6
申请日：2007-07-31
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种水下机器人排水推进装置。包括排水推进器、控制集成密封箱。排水推进装置可以自主控制进行工作，通过协调控制各个排水推进器运动状态，可实现水下机器人的六个自由度的水下运动。本发明具有重量小，具有机械结构紧凑合理，实用性、节能性和通用性好等特点，是一种可以用于多种水下机器人的排水推进装置。
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公开(公告)号：CN101848229A
公开(公告)日：2010-09-29
申请号：CN200910080859.7
申请日：2009-03-24
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种解决分布式网络计算中最小生成网络问题的方法，用于解决分布式网络计算中最小生成网络的问题，属于计算机应用技术领域。本发明首先描述最小生成网络问题，证明了该问题是“NP-难问题”。先由点集S2及拓扑关系构造网络G3，然后将G3嵌入点集S1，并在此基础上满足边长之和最小的要求。通过采用本发明提出的求解分布式网络计算中的最小生成网络问题的方法，准确性高，使分布式网络中数据的传递速度提高，降低时间成本，提高了数据传输的效率。
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公开(公告)号：CN101739606A
公开(公告)日：2010-06-16
申请号：CN200810227039.1
申请日：2008-11-19
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06Q10/00
Abstract: 本发明涉及一种节省原材料的一维下料方法。该方法能在约束条件不确定的环境下求得一维下料问题的最优解，从而最大限度地提高原材料利用率，降低废料的产生。本发明方法的具体内容为：首先将不剪裁的原材料拼接成数量为m、长度为L的结果管材，使结果管材的剩余部分的长度小于原材料的长度；其次利用最优的剪裁方法剪裁原材料，使用这些被剪裁的原材料拼接结果管材的剩余部分。最后，检查约束条件1是否被满足，如果不满足，则作适当调整。本发明利用非数值计算的思想，能用于众多约束条件，包括有些约束条件是不确定的情况下一维下料问题的求解，通过巧妙的比较，选择出最优的剪裁、拼接方法，求得最优解，由此实现原材料最大利用。
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公开(公告)号：CN101699313A
公开(公告)日：2010-04-28
申请号：CN200910235291.1
申请日：2009-09-30
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于摄像机和三维激光雷达的外部参数标定方法，通过根据三维激光雷达坐标系原点到不同位置靶标平面的垂线方向的测量误差的协方差，及垂线方向从三维激光雷达坐标系转换到摄像机坐标系的转换关系中测量误差的协方差，得到转换关系中测量误差的协方差中含有摄像机测量噪声的方差与三维激光雷达测量噪声的方差的平方和的算式；将得到的所有测量噪声的方差的平方和的倒数作为加权系数，标定出具有最大似然估计的旋转矩阵；本发明同时还公开了一种基于摄像机和三维激光雷达的外部参数标定系统；由于标定过程中考虑了测量误差对待标定旋转矩阵的影响，对旋转矩阵的标定结果中测量误差采用最大似然估计的算法，使标定结果更加准确。
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公开(公告)号：CN101143619A
公开(公告)日：2008-03-19
申请号：CN200710119799.6
申请日：2007-07-31
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种水下机器人排水推进装置。包括排水推进器、控制集成密封箱。排水推进装置可以自主控制进行工作，通过协调控制各个排水推进器运动状态，可实现水下机器人的六个自由度的水下运动。本发明具有重量小，具有机械结构紧凑合理，实用性、节能性和通用性好等特点，是一种可以用于多种水下机器人的排水推进装置。
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Patent Agency Ranking
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公开(公告)号：CN119440028A
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202411140096.1
申请日：2024-08-20
Applicant: 北京理工大学
IPC: G05D1/46 , G05D109/20
Abstract: 本发明公开了一种基于重力机制视点生成的无人机分层探索方法；该方法使用分层方式，针对精细场景和宽阔场景提出了不同的重力机制：在宽阔场景时，无人机使用交互式侧向重力机制更新视点，使得视点产生距离无人机自身机体更近，减少因视点距离无人机较远的非必要长距离机动；在精细场景时，使用窄道重力机制采样生成视点，使得视点产生半径更小，进而令无人机具有更长航迹规划，减少前进‑后退的低效机动产生，最终令无人机以一种高精度、高效率的方式完成探索任务。
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公开(公告)号：CN118444674A
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202410325937.X
申请日：2024-03-21
Applicant: 北京理工大学
IPC: G05D1/43 , G05D1/644 , G05D105/22
Abstract: 本发明公开了一种漂移快速转向的轨迹规划与控制方法，将道路约束下的漂移快速转向问题表述为基于最优控制的带约束非线性规划问题(NLP)，结合高斯伪谱法，求解所表述的非线性规划问题，实现高精度的漂移快速转向轨迹规划；结合观测器数据，设计基于前馈‑反馈的轨迹跟踪控制器，提高车辆漂移快速转向过程轨迹跟踪控制的准确性和鲁棒性。可以根据车辆和地面条件，判断漂移快速转向所需最小道路宽度；并可以根据道路宽度约束，规划出最速漂移转向轨迹并进行轨迹跟踪控制，提高无人车辆的高机动性，算法可应用于油车和电车，可应用于后驱、四轮驱动等多种无人车辆平台，可根据不同转向角度及不同道路约束应用于多种场景。
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公开(公告)号：CN118015229A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202410107609.2
申请日：2024-01-25
Applicant: 北京理工大学 , 中国兵器工业计算机应用技术研究所
Abstract: 本发明涉及一种结合视觉深度估计的目标协同感知方法，包括：观察者获取协同感知的目标信息；根据目标类型获取目标的MESH模型，并将目标的位置坐标与姿态转换为目标MESH模型的n个控制点在目标载体坐标系中的坐标；进行目标载体坐标系至观察者观察坐标系的坐标转换得到n个控制点在观察者观察坐标系中的坐标；根据n个控制点的坐标进行视觉深度估计判断目标是否位于观察者观察视野以及是否被观察者视野中环境遮挡；当位于观察者观察视野且被环境遮挡时，则根据控制点坐标生成目标的增强现实图像。本发明实现了不同观察视角的协同感知，提升任务执行效率。
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公开(公告)号：CN114485723B
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202110172234.4
申请日：2021-02-08
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本公开的自适应鲁棒矩阵卡尔曼滤波的高旋体空中对准方法，以K矩阵为状态变量构建所述高旋体空中对准滤波模型；根据K矩阵状态向量的上一时刻的估计值和当前时刻的估计值定义第一噪声评价指标，根据K矩阵状态向量上一刻的估计值和当前时刻的量测信息定义第二噪声评价指标；融合第一噪声评价指标和第二噪声评价指标为综合噪声评价指标；基于综合噪声评价指标的统计置信域对噪声异常程度自适应分类；构建自适应鲁棒矩阵卡尔曼滤波模型，递推自适应鲁棒矩阵卡尔曼滤波算法得到量测信息的误差协方差矩阵，进而得到最优K矩阵。能够在非高斯噪声环境下实现高旋体空中对准，对准时间短且对准精度高，鲁棒性强。
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