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公开(公告)号：CN119828728A
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202411951197.7
申请日：2024-12-27
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G05D1/46 , G05D109/20
Abstract: 本发明提供了一种基于多智能体强化学习的变构型飞行器智能姿态控制方法及系统，属于智能控制领域。为了解决在复杂的控制任务下，变构型高超声速飞行器模型复杂非线性、姿态控制性能发挥不充分的问题。本发明基于多智能体强化学习端对端进行变构飞行器姿态控制，采用多智能体协同的方式进一步提高探索能力和控制弹性基于多智能体系统的智能姿态控制方法，将变构型高超声速飞行器的多个控制通道视为独立的智能体，在同一环境中训练学习，并根据各自的状态进行分布式决策，以实现一种有效的智能控制方式。
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公开(公告)号：CN119828466A
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202411950361.2
申请日：2024-12-27
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明一种基于神经网络辨识的跨域变构型高速飞行器自适应姿态控制方法、系统及存储介质,涉及飞行器控制技术领域，为解决现有方法需要提前将飞行器气动进行统一的参数化建模，对参数进行辨识；无法解决在跨域变构型高速飞行器气动参数模型完全未知情况下，由气动不确定性带来的姿态控制难题。本发明通过构建的三通道神经网络模型，包括俯仰通道神经网络模型、偏航通道神经网络模型和滚转通道神经网络模型；并基于舵偏误差对姿态变化的影响敏感性加权构建损失函数，训练得到三通道舵偏解算器神经网络模型；构建在线迁移学习样本库进行在线迁移学习，基于反步法控制器求解气动力矩，最终求解得到偏航指令。
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公开(公告)号：CN119785249A
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202411989496.X
申请日：2024-12-31
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06V20/17 , H04N23/62 , H04N23/63 , H04N23/81 , H04N25/62 , G06V10/30 , G06V10/40 , G06V10/54 , G06V10/25 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06T7/80 , G06T5/60 , G06T17/00 , G06N3/0475 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0495
Abstract: 本发明专利提出了一种基于无人机载逆光成像技术的飞行模拟方法及系统，该技术解决了逆光环境下无人机平台目标感知与识别的关键科学问题，为高动态范围成像、目标检测与智能飞控的交叉研究提供了创新性方案。通过引入逆光成像相机和动态光圈控制技术，结合多点标定和多尺度降噪方法，有效克服了逆光环境中成像动态范围不足、图像细节丢失以及随机噪声干扰等传统难题。同时，基于生成对抗网络的影像增强方法，实现了复杂光照条件下目标纹理与结构特征的高保真重建，避免了传统增强算法中常见的伪影和色彩漂移问题。进一步，通过强化优化的YOLO检测框架与高分辨率特征金字塔网络的结合，成功构建了适应逆光场景的小目标高精度检测模型，在保持检测精度的同时显著提高了检测的鲁棒性与实时性。
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公开(公告)号：CN119762381A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202411969714.3
申请日：2024-12-30
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于强光背景的图像复原优化方法及系统，涉及图像复原技术领域。本发明的技术要点主要包括：通过内置掩膜板的波前编码系统，实现强光背景抑制，采集包含待检测物体的背景强光抑制后编码图像；采用改进后的L‑R图像复原算法对编码图像进行复原，结合小波变换进行残差迭代；并采用二次阈值去除两类主要噪声，保留暗弱目标数据；在此基础上，建立无参考图像质量评价体系；并采用滑动窗口计算其算术平均值，同时设定耐心迭代机制，控制L‑R算法的有效迭代次数；最后计算各次迭代中图像评价参数的最大值，确定最优迭代次数，得到强光背景下清晰目标图像。本发明能够有效消除强光背景对目标成像的干扰，缩短了算法迭代时间，复原了强光背景下目标图像的细节信息，显著提升强光背景下目标图像质量，具备较优的图像复原能力。
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公开(公告)号：CN118552691B
公开(公告)日：2025-04-01
申请号：CN202410620081.9
申请日：2024-05-20
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明提供一种大尺度高精度月面随机地形生成方法，涉及月球地形生成技术领域，为解决现有的数字地形模型的质量高度依赖于原始数据源的精度，低精度的遥感探测数据或测绘数据导致模型存在误差的问题。包括如下步骤：S1、根据目标区域位置信息及范围，基于月面DEM地图确定区域地形特征及撞击坑类型，输入石块和撞击坑最小直径；S2、获取月面DEM地图中撞击坑位置与直径，对目标区域地形图进行拆分，得到多个石块生成单元，并生成栅格地图，计算每一个石块生成单元中石块数量，进一步计算目标区域石块数量；S3、对目标区域地形图生成地形石块：S4、对目标区域地形图生成地形撞击坑：S5、计算得到目标区域内的高程值，生成大尺度、高精度的月面地形。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118584951A
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202410619301.6
申请日：2024-05-19
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明公开了一种月面探测时间网的多巡视器协同任务规划方法及系统，涉及月面探测技术领域。本发明的技术要点包括：根据月面多巡视器协同探测任务进行建模；基于月面协同探测任务，建立月面可探测点之间的可通行道路网；根据月面可通行道路网的探测信息，建立多巡视器月面探测时间网；利用单亲遗传算法对月面协同探测任务进行路径求解，获取各巡视器进行月面协同探测的最优路径。本发明有效解决了月面大范围多巡视器任务规划问题，各巡视器的探测任务量能够得到较好分配，明显降低了整体探测用时。
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公开(公告)号：CN116400719A
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202310468451.7
申请日：2023-04-27
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明公开了一种双桨共轴带平衡杆的微小型直升机飞行控制方法及系统，涉及直升机飞行控制技术领域。本发明的技术要点包括：获取外部输入的飞行指令，将所述飞行指令转化为姿态角速率指令；根据所述姿态角速率指令和姿态角速率真实值，计算获取直升机的控制力矩；将所述控制力矩转化分配为主旋翼双桨电机和尾旋翼尾桨电机的控制信号，实现飞行控制。本发明可实现双桨共轴带平衡杆的微小型直升机按外界输入的控制指令实现上下、前后和左右转向等飞行动作。本发明相比于传统方法，考虑了微小型直升机旋翼重量轻、旋翼转速响应快的特点，通过主桨旋翼转速差来控制偏航，可降低直升机重量。
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公开(公告)号：CN114970714A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210582034.0
申请日：2022-05-26
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种考虑移动目标不确定行为方式的轨迹预测方法及系统，涉及移动目标轨迹预测技术领域，用以解决现有方法对具有不确定行为方式的目标运动轨迹预测效果差、精度低的问题。本发明技术要点包括：首先收集移动目标的历史运动轨迹数据作为训练数据集；接着建立移动目标行为决策模型以及移动目标行为偏好模型，通过监督学习的方式从训练数据集中学习移动目标行为偏好模型以及移动目标行为决策模型的参数；之后采用逆强化学习的方式交替地从训练数据集中学习移动目标行为决策模型以及移动目标行为偏好模型的参数；将学习之后的移动目标行为决策模型用于模拟移动目标的行为决策过程，预测移动目标的运动轨迹。本发明可显著提高对移动目标的轨迹预测精度。
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公开(公告)号：CN112001120B
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202010857495.5
申请日：2020-08-24
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种基于强化学习的航天器对多拦截器自主规避机动方法，它属于反拦截技术领域。本发明解决了现有航天器程序式机动对多拦截器规避成功率低的问题。本发明提供一种不受航天器质量、材质限制的基于深度神经网络的自主规避机动方法，由两个部分组成，分别为离线训练系统和在线决策网络，其对航天器自身计算资源使用较少，具备实时决策能力，提升了航天器对多拦截器的规避成功率。当航天器采用本发明所述自主规避机动方法时规避机动平均成功率为49％，规避成功率提高了29％。该方法能够有效降低规避过程中发动机开关时间，使用能量更为节省。本发明可以应用于航天器对多拦截器的自主规避。
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公开(公告)号：CN114049602A
公开(公告)日：2022-02-15
申请号：CN202111271871.3
申请日：2021-10-29
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种基于意图推理的逃逸目标跟踪方法及系统，涉及目标跟踪技术领域，用以解决现有技术对于逃逸目标跟踪效果差且跟踪效率低的问题。本发明的技术要点包括：根据先验信息，利用贝叶斯推理方法计算逃逸目标到达目的地集合中每个目的地的概率；根据获得的概率，利用蒙特卡洛采样方法预测逃逸目标的未来轨迹；根据预测的未来轨迹计算获得在固定时间段内发现逃逸目标的概率；根据发现逃逸目标的概率，利用蒙特卡洛采样方法规划每一时刻搜索位置；按照规划的每一时刻搜索位置搜索逃逸目标。本发明能够快速搜索逃逸出跟踪视野的目标，从而实现对目标的持续跟踪。本发明可应用于实时运动目标跟踪中。
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