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公开(公告)号：CN119847176A
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202411953656.5
申请日：2024-12-27
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G05D1/46 , G05D109/28
Abstract: 本发明提供一种基于滑模控制的高速飞行器时间协同制导方法及系统，属于飞行器制导与控制领域。为解决现有制导方法计算量大、实时性不足及协同精度较差的问题。本发明通过集中式协同策略快速预测多飞行器的剩余飞行时间，利用“谁慢跟随谁”的原则调整飞行器的时间偏差；基于滑模控制设计底层时间可控制导律，引入饱和函数改进抖振现象并解决奇点问题；通过三维偏置比例导引律实现飞行器横向轨迹弯曲以调整飞行时间；利用变步长数值积分法提高剩余飞行时间计算的精度与效率；在滑翔段末端完成多飞行器的编队变换以支持末制导任务。本发明在降低计算复杂度的同时，显著提高了时间协同的精度和鲁棒性，为多飞行器协同制导任务提供了可靠的技术支持。
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公开(公告)号：CN119828727A
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202411951184.X
申请日：2024-12-27
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G05D1/46 , G05D109/28
Abstract: 本发明提供一种基于安全强化学习的高速飞行器集群协同方法及系统，属于飞行器集群协同领域。为解决现有强化学习算法应用于高速飞行器集群协同任务中不可解释性导致的安全性问题。本发明将安全强化学习理论引入飞行器集群智能决策问题，基于李雅普诺夫稳定性理论提出了改进软演员‑评论家算法，建立以法向过载为控制量的动力学模型，将任务划分为目标打击、编队保持和威胁区规避，设计飞行器引导奖励函数，通过与演员‑评论家算法对比，得出该方法能够使智能体在整个训练过程中保持较低的安全成本的结论。本发明可实现部分安全性可解释的高速飞行器集群协同智能策略的获得，从而有效地避免因奖励函数设计不当引起威胁区规避任务失败的情况。
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公开(公告)号：CN118429212B
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202410631125.8
申请日：2024-05-21
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06T5/70 , G06T7/70 , G06V10/762 , G06T7/194
Abstract: 本发明公开了一种基于点稀疏度与直通滤波器融合的图像去噪方法及系统，涉及图像去噪技术领域。本发明的技术要点包括：采集包含待检测物体的深度图像；对深度图像进行图像处理，获取待检测物体的像素坐标，并进行坐标转换，获取待检测物体在世界坐标系下的三维坐标；采用点稀疏度去噪算法对三维坐标进行初步筛选，获得核心点云集合；利用欧式距离对核心点云集合进行逐点遍历，以进行点云聚类；对聚类后的点云集合进行点特征筛选，获取目标点云数据；利用直通滤波器在目标点云数据中去除背景点云。本发明能够高效的去除噪声点云和背景点云，具备较优的平均去噪率和更高的准确率，能够得到较为准确的目标点云。
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公开(公告)号：CN118429212A
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410631125.8
申请日：2024-05-21
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06T5/70 , G06T7/70 , G06V10/762 , G06T7/194
Abstract: 本发明公开了一种基于点稀疏度与直通滤波器融合的图像去噪方法及系统，涉及图像去噪技术领域。本发明的技术要点包括：采集包含待检测物体的深度图像；对深度图像进行图像处理，获取待检测物体的像素坐标，并进行坐标转换，获取待检测物体在世界坐标系下的三维坐标；采用点稀疏度去噪算法对三维坐标进行初步筛选，获得核心点云集合；利用欧式距离对核心点云集合进行逐点遍历，以进行点云聚类；对聚类后的点云集合进行点特征筛选，获取目标点云数据；利用直通滤波器在目标点云数据中去除背景点云。本发明能够高效的去除噪声点云和背景点云，具备较优的平均去噪率和更高的准确率，能够得到较为准确的目标点云。
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公开(公告)号：CN118377189A
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202410653097.X
申请日：2024-05-24
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明公开了一种立方相位掩膜板的设计优化方法及系统，涉及光学透镜设计技术领域。本发明的技术要点包括：首先，确定立方相位掩膜板的待优化相位掩膜参数；立方相位掩膜板一面为三次多项式对应曲面，另一面为平面；然后，将基于光学系统传递函数计算得到的改进Fisher信息量作为目标函数，并确定约束条件，利用优化算法求解最优相位掩膜参数。本发明通过把基于Fisher信息量设计出来的立方相位掩膜板插入到光学系统中，可以得到对强光打散抑制的波前编码光学成像系统，以在逆光背景下达到很高的成像清晰度。本发明可应用于光学成像系统中超分辨率成像、波前畸变校正、相位重构成像等，光学传感系统中光学干涉成像、相位测量和表征等。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113124878B
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202110431195.5
申请日：2021-04-21
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G01C21/20
Abstract: 一种月面大范围道路拓扑网构建方法、系统及装置，属于月球探测路径规划技术领域。为了解决目前的月面路径规划方法或者道路拓扑网络存在任务区域覆盖性不佳的问题。本发明所述方法首先基于月面地形特征计算方法进行月面可达区域分析，然后改进了泊松圆盘采样方式使采样得到的网络节点具备平坦区覆盖率最优性，并改进A*算法的启发式函数并利用A*算法生成的路径，实现道路拓扑网的构建。本发明用于月球探测路径规划。
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公开(公告)号：CN116673940A
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202210167902.9
申请日：2022-02-23
Applicant: 国网上海市电力公司 , 国网上海能源互联网研究院有限公司 , 哈尔滨工业大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明公开了一种带电作业机器人机械臂运动规划方法及装置。其中，方法包括：确定带电作业机器人机械臂的起始构型qstart或者起始位姿Tstart、目标构型qgoal或者目标位姿Tgoal、所有导致机械臂与障碍物发生碰撞的关节角的集合Cobs以及机械臂不与障碍物发生碰撞的关节角的集合Cfree；选择带电作业机器人机械臂所用的强化学习算法，并设置与所用的强化学习算法对应的期望奖励；生成与带电作业机器人机械臂对应的指导轨迹算法；在给定带电作业机器人机械臂的起始构型qstart或者起始位姿Tstart以及目标构型qgoal或者目标位姿Tgoal的情况下，利用强化学习算法、期望奖励以及指导轨迹算法，在集合Cfree中计算带电作业机器人机械臂的运动轨迹P(s):s∈[0,1]。
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公开(公告)号：CN116630423A
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202310611932.9
申请日：2023-05-29
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于ORB特征的微小型机器人多目标双目定位方法及系统，涉及目标定位领域，以解决现有双目定位方法由于计算量过大而导致目标定位效率及准确性较差的问题。本发明的技术要点包括：计算同时刻双目相机采集的两张图片中对应目标区域的多个哈希相似度，将多个哈希相似度的平均值作为目标的相似度，并根据相似度进行双目目标匹配；对匹配的目标区域进行ORB特征提取和匹配；对各个目标区域内已经匹配的ORB特征点进行定位，将目标区域内定位关键点的平均距离作为目标与相机之间的距离；根据目标相对相机深度，通过相机投影原理计算目标的三维定位信息。本发明降低了计算量且保障了目标定位的精准性。
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公开(公告)号：CN114083539B
公开(公告)日：2022-06-14
申请号：CN202111448606.8
申请日：2021-11-30
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种基于多智能体强化学习的机械臂抗干扰运动规划方法，属于机器人运动规划与智能控制的技术领域。本发明为了解决基于强化学习的机械臂神经运动规划器抗干扰能力弱的问题而提出。本发明包括：通过对机械臂关节图的建立和关联关系分析，提出了对单一机械臂的多智能体分解方法；基于集中式学习架构的多智能体SAC强化学习算法实现了机械臂多智能体强化学习的训练。通过在运动规划过程中分别施加动作扰动、关节锁定和观测扰动，验证了所提出的离散化后的多智能体机械臂强化学习运动规划方法相比于传统单智能体具备更强的抗干扰能力。本发明用于机械臂的运动规划与智能控制领域。
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公开(公告)号：CN113848984B
公开(公告)日：2022-06-10
申请号：CN202111271065.6
申请日：2021-10-29
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 一种无人机集群控制方法及系统，涉及无人机控制技术领域，用以解决现有技术对于无人机集群控制效果差且避障能力弱的问题。本发明的技术要点包括：实时获取无人机集群中每个无人机采集的环境信息和其他无人机信息；将经过预处理后的环境信息和其他无人机信息输入预训练的深度神经网络，获得无人机集群控制指令；判断无人机当前飞行状态，若判断结果为没有碰撞风险，则根据无人机集群控制指令对无人机进行控制；若判断结果为有碰撞风险，则根据避碰指令进行避障。本发明可以在复杂多变的环境中实现无人机的集群控制且具有很强的泛化能力，提升了无人机集群在复杂环境中执行任务的能力。本发明可扩展到大规模的无人机集群应用场景中。
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