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公开(公告)号：CN115329595B
公开(公告)日：2023-04-14
申请号：CN202211056286.6
申请日：2022-08-31
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F30/20 , G06F9/50 , G06F11/36 , G06F111/04 , G06F111/06 , G06F111/08 , G06F111/10
Abstract: 一种基于知识与经验的无人机集群任务规划方法及系统，涉及任务规划技术领域，用以解决异构无人机集群任务规划问题。本发明的技术要点包括：建立异构多无人机耦合任务规划问题的数学模型；基于知识与经验的任务规划方法对数学模型求解，使得异构多无人机团队在满足多个约束条件下，完成所有任务的同时获取的任务收益最大化且总飞行时间及总时间窗惩罚最小。本发明提出了基于知识和基于经验引导的邻域搜索结构，考虑了涵盖机载资源配置、任务分配、时序调度、飞行模式选择四个子问题的异构无人机集群多子问题耦合任务规划问题，更加符合异构无人机集群的应用场景，提升了搜索效率，提升了高质量解的被发现概率，进一步提升了优化效率。
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公开(公告)号：CN115328203B
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202211054695.2
申请日：2022-08-31
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 一种基于数据驱动的大规模无人机集群编队仿真加速方法及系统，涉及数字仿真技术领域，以解决传统线性代理模型无法在保证模拟精度的同时有效加速大规模无人机集群编队仿真过程的问题。本发明通过对原始高维无人机集群状态数据进行降维以及使用深度神经网络拟合线性代理模型误差，有效减小了大规模无人机集群编队仿真建模的复杂程度和仿真计算时所需的计算资源，并保证一定的仿真精度。本发明通过建立原始大规模无人机集群编队状态的低维特征子空间的方式显著提升大规模无人机集群编队行为动态过程的仿真模拟速度，且由线性初始模型与深度神经网络组合的复合代理模型可以在加速大规模无人机集群编队行为仿真速度的同时保持较高的模拟精度。
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公开(公告)号：CN115329595A
公开(公告)日：2022-11-11
申请号：CN202211056286.6
申请日：2022-08-31
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F30/20 , G06F9/50 , G06F11/36 , G06F111/04 , G06F111/06 , G06F111/08 , G06F111/10
Abstract: 一种基于知识与经验的无人机集群任务规划方法及系统，涉及任务规划技术领域，用以解决异构无人机集群任务规划问题。本发明的技术要点包括：建立异构多无人机耦合任务规划问题的数学模型；基于知识与经验的任务规划方法对数学模型求解，使得异构多无人机团队在满足多个约束条件下，完成所有任务的同时获取的任务收益最大化且总飞行时间及总时间窗惩罚最小。本发明提出了基于知识和基于经验引导的邻域搜索结构，考虑了涵盖机载资源配置、任务分配、时序调度、飞行模式选择四个子问题的异构无人机集群多子问题耦合任务规划问题，更加符合异构无人机集群的应用场景，提升了搜索效率，提升了高质量解的被发现概率，进一步提升了优化效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114020016B
公开(公告)日：2022-06-21
申请号：CN202111271084.9
申请日：2021-10-29
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 一种基于机器学习的空地协同通信服务方法及系统，涉及空地协同通信服务技术领域，用以解决现有技术中仅靠无人机提供通信服务导致服务质量不高且效率低的问题。本发明的技术要点包括：获取每个无人机以及无人车在通信服务中的环境信息；将环境信息输入预训练的深度神经网络模型中，解算获得无人机以及无人车的协同通信服务策略指令。本发明可解决地面通信基站受损之后地面用户与外界或者地面用户之间相互通信的问题，同时可解决移动通信设备可用量不足的问题，本发明可对地面用户提供高质量且公平的通信服务，具有较高鲁棒性与较强的环境适应能力，可应用于空地协同通信服务之中。
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公开(公告)号：CN113867403A
公开(公告)日：2021-12-31
申请号：CN202111279009.7
申请日：2021-10-31
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 一种基于微型涡喷的全向力无人机及其控制分配方法，属于无人机飞行控制技术领域。为了使全向力无人机其姿态与位置的控制解耦使得无人机在空中以期望姿态悬停或运动成为可能，同时，微型涡喷发动机带来大推力也改善了其对非结构化环境的适应能力。技术要点：在每个涡喷发动机均增加一个绕无人机机体系OcmxB轴转动的自由度。基于微型涡喷的全向力无人机物理模型构建；设计PID控制器，根据期望的无人机姿态和位置，由控制器解算出虚拟控制指令；基于虚拟控制指令，在执行机构自由度冗余的情况下，考虑对实际控制量进行降级处理，根据各执行机构之间的几何关系确定系统的常值控制效能矩阵，然后反解出作用于执行机构的实际控制指令。本发明用于无人机飞行控制技术领域。
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公开(公告)号：CN110956651B
公开(公告)日：2021-02-19
申请号：CN201911295083.0
申请日：2019-12-16
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明提出一种基于视觉和振动触觉融合的地形语义感知方法，首先基于ORB_SLAM2和语义分割给出了视觉三维语义建图的实现方法；其次结合基于CNN‑LSTM的地形语义分类识别方法，给出了视/触融合的实现思路和融合策略；最后基于蓝鲸XQ无人车平台、Kinect V1.0视觉传感单元以及振动传感单元在实物环境下进行了算法测试，通过对比测试结果和真实环境可以得到所提方法的语义标记精度满足应用的需求，同时有无振动触觉的融合结果可以明显对比出对地形语义认知的好坏，故通过两者的融合可以为巡视器提供更加可靠的感知能力，即使在视觉失效的情况下，振动触觉依然可以提供有限范围内的地形认知精度。
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公开(公告)号：CN112348223A
公开(公告)日：2021-02-09
申请号：CN202010851387.7
申请日：2020-08-21
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种基于深度学习的导弹飞行轨迹预测方法，涉及状态预测技术领域。本发明是为了解决现有数值积分方法在计算飞行轨迹时速度低、占用计算资源大的问题。本发明所述的基于深度学习的导弹飞行轨迹预测的方法，由两个子模块组成，即离线学习训练和在线轨迹预测，其预测精度高，计算速度快，且不依赖需要大量重复计算的数值积分方法，具备在线实时解算能力，提升了同时计算大量飞行轨迹数据的可行性及准确性。同时，在不同的导弹预测初始状态下均可较精确实现对导弹飞行轨迹的预测，同时算法计算消耗低可在线实现，除此之外，具备较大规模并行计算的能力。
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公开(公告)号：CN108982901A
公开(公告)日：2018-12-11
申请号：CN201810615505.7
申请日：2018-06-14
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G01P3/38
Abstract: 一种匀速旋转体的转速测量方法，它用于转速测量技术领域。本发明解决了传统转速测量方法存在的转速测量时需要人为参与，在无人环境无法测量匀速旋转体转速的问题。本发明首先训练YOLO目标检测模型，利用RGBD相机实时采集匀速旋转体的彩色图像和深度图像，不需要人为的参与，利用模型选择出置信值大于0.85的图像，提取选择图像的ORB特征与局部地图中的地图点匹配，利用PnP方法得到每帧图像的旋转矩阵和平移矩阵；然后利用g2o和回环检测优化每帧图像的旋转矩阵；最后利用随机抽样一致方法对所有帧图像的转速进行直线拟合，以直线的截距作为匀速旋转体的转速；同时转速测量的相对误差可以达到4％以内。本发明可以应用于转速测量技术领域用。
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