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公开(公告)号：CN117666616A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202311709906.6
申请日：2023-12-13
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于SAC强化学习算法的高速飞行器集群编队控制方法及系统，涉及协同编队控制技术领域，以解决高速飞行器集群编队控制中飞行器飞行速度快、环境参数变化剧烈导致的集群控制困难问题。本发明的技术要点包括：采集观测数据，确定高速飞行器的观测空间和动作空间；训练基于SAC强化学习算法的高速飞行器智能体网络；利用训练好的高速飞行器智能体网络进行飞行器集群编队控制。本发明在奖励函数的设计中充分考虑不同任务，并通过参数修正来权衡不同任务的重要程度，丰富了飞行器的任务执行种类与执行任务的能力；能够在高速飞行器面临高动态环境的情况下，保障高速飞行器集群的智能编队，开展大规模高速飞行器集群飞行。
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公开(公告)号：CN117270416A
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202311260494.2
申请日：2023-09-27
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G05B17/02
Abstract: 本发明公开了一种飞行器运动的高保真建模与可视化仿真集成方法及系统，涉及飞行控制仿真技术领域。本发明的技术要点包括：根据无人机部件的三维几何参数构建无人机三维几何模型；基于无人机三维几何模型，利用计算流体力学软件计算获得气动数据；通过线性外插方式将气动数据扩展为五维气动查询矩阵；将五维气动查询矩阵嵌入基于六自由度的动态逆无人机控制模型中，实现无人机的闭环数字仿真；其中，所述基于六自由度的动态逆无人机控制模型包括动态逆控制器、飞行器质量控制单元、六自由度动力学单元、气动插值单元、路径追踪单元。本发明可实现基于高保真六自由度模型的高真实度仿真，并将仿真结果通过虚幻引擎构架的渲染平台进行高质量显示。
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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：CN114275156B
公开(公告)日：2022-10-28
申请号：CN202111677114.6
申请日：2021-12-31
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种基于涵道风扇的推力矢量无人飞行器，涉及一种推力矢量无人飞行器。本发明为了解决现有的飞行器无法垂直起降、定点悬停和水平飞行，机动性能较差等问题而提出的。技术要点：所述飞行器包括推力矢量无人飞行器机体、四个推力矢量动力单元、飞行控制系统和供电电源；所述的推力矢量无人飞行器机体包括机架和安装在机架上的机架平板；机架平板的四角上分别安装一个推力矢量动力单元，飞行控制系统安装在机架平板的中部；导航计算机数据传输模块用于为小型飞行控制计算机提供导航信息；小型飞行控制计算机用于通过对应电子调速器来控制各个涵道风扇的启停和转速大小；小型飞行控制计算机还用于控制各个无刷舵机的动作。本发明具有垂直起降、定点悬停和水平飞行的功能，拥有瞬间改变飞行姿态和轨迹的超机动能力。
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Patent Agency Ranking
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：CN113894787B
公开(公告)日：2022-06-14
申请号：CN202111278998.8
申请日：2021-10-31
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种用于机械臂强化学习运动规划中启发式奖励函数的设计方法，本发明涉及机器人运动规划与智能控制技术领域。本发明为了解决基于强化学习的机械臂运动规划算法的奖励函数设计无统一的指导方法通常依靠经验进行设计的问题。本发明包括：建立机械臂运动规划问题的启发式函数；根据启发式函数，构建机械臂运动规划的启发式奖励函数；确定启发式奖励函数中的参数取值；利用构建的启发式奖励函数训练机械臂运动规划的神经网络运动规划器。启发式奖励函数明显提升了运动规划的成功率并加快了收敛速度。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：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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公开(公告)号：CN114020016A
公开(公告)日：2022-02-08
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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