一种匀速旋转体的转速测量方法

    公开(公告)号:CN108982901B

    公开(公告)日:2020-06-09

    申请号:CN201810615505.7

    申请日:2018-06-14

    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。

    一种基于非线性制导的四旋翼飞行器轨迹跟踪控制方法

    公开(公告)号:CN108845588A

    公开(公告)日:2018-11-20

    申请号:CN201810653448.1

    申请日:2018-06-22

    Abstract: 本发明提供一种基于非线性制导的四旋翼飞行器轨迹跟踪控制方法,属于飞行器控制技术领域。本发明首先对四旋翼飞行器建立直线路径坐标系、圆弧路径极坐标系以及惯性坐标系;然后计算四旋翼飞行器跟踪轨迹所需的高度、期望的航向角、期望的俯仰角、期望的侧向加速度;四旋翼飞行器的高度控制器获取跟踪轨迹所需的高度,姿态角控制器获取期望航向角,俯仰角控制器获取期望的俯仰角,滚转角控制器获取期望的侧向加速度,最后四旋翼飞行器在高度控制器、姿态角控制器、俯仰角控制器以及滚转角控制器的控制下按照预定轨迹飞行。本发明解决了现有四旋翼飞行器跟踪控制无法保证匀速飞行、响应延时大的问题。本发明可用于四旋翼飞行器轨迹跟踪控制。

    一种基于学习的振动信息地形分类识别方法

    公开(公告)号:CN108830325A

    公开(公告)日:2018-11-16

    申请号:CN201810639327.1

    申请日:2018-06-20

    Abstract: 一种基于学习的振动信息地形分类识别方法,本发明涉及基于学习的振动信息地形分类识别方法。本发明为了解决现有分类识别方法准确率低的问题。本发明包括:一:采集传感器在坐标系下x轴、y轴和z轴方向振动信息的原始数据;二:将原始数据分割处理形成n个时长1s的向量;三:对n个向量进行地形类型标记;四:将分割后的n个向量转换到频域;五:将转换到频域后的n个向量利用多层前馈神经网络进行离线学习训练,得到训练后的多层前馈神经网络;六:实时在线获取振动数据,执行步骤二至步骤四,利用步骤五训练后的多层前馈神经网络进行在线分类识别,获得地形类型。本发明用于识别分类技术领域。

    五孔双筒测风仪及其测风方法

    公开(公告)号:CN103245794B

    公开(公告)日:2014-12-10

    申请号:CN201310198736.X

    申请日:2013-05-24

    Abstract: 一种五孔双筒测风仪及其测风方法,属于测量技术领域;本发明提供了一种不受来流方向限制的测量风速的设备;五孔双筒测风仪头部为球形,中间孔采用同轴双筒方式,外筒两端开口,内筒前端封闭,并用固定筋连接在外筒上,在内筒中间钻孔段周向上有四排通孔(9),每排各六个通孔作为静压孔;五个孔的末端接微压计,微压计的读数就是各孔感受到的压强;将五孔双筒测风仪置于待测风场中,记录各孔的压强再解算出风速的大小和方向;本发明的优点在于不需要对五孔双筒测风仪进行标定,即可实现对风速矢量的测量;本发明也不限制五孔双筒测风仪测风时的状态,其静止或移动均可。

    一种针对对抗环境的高速飞行器大规模集群控制方法及系统

    公开(公告)号:CN116610141B

    公开(公告)日:2025-05-23

    申请号:CN202310478528.9

    申请日:2023-04-28

    Abstract: 本发明公开了一种针对对抗环境的高速飞行器大规模集群控制方法及系统,涉及飞行器集群控制技术领域,用以解决对抗环境下高速飞行器大规模集群涉及的队形控制和威胁规避问题。本发明的技术要点包括:对高速飞行器集群内的每个个体,获取采集的集群信息和环境信息;对所述集群信息和环境信息进行预处理;将预处理后的高速飞行器集群的集群信息和环境信息分别输入预训练的基于深度神经网络的飞行器集群控制策略网络,获取控制指令。本发明可适应飞行器集群个数及环境状态的变化,可以根据需求扩展到大规模的高速飞行器集群应用场景中。

    一种基于MBSE的月面活动任务建模方法及系统

    公开(公告)号:CN118411088B

    公开(公告)日:2025-04-22

    申请号:CN202410620079.1

    申请日:2024-05-20

    Abstract: 一种基于MBSE的月面活动任务建模方法及系统,本发明涉及系统工程技术领域。本发明为了解决月面活动复杂度高、任务建模困难的问题。本发明包括基于月面活动任务“功能—需求”二元关系,进行“任务—子任务—元任务”月面活动任务建模;进行面向推演的月面活动事件标准制定,以月面人员装备实体或实体集为行为主体、以离散的时间和空间域为索引维度、以实体的行为或状态变化为基本事件,构建表征实体集动态过程的时空事件序列模型;将月面活动任务看作系统,采用自顶向下的方法,从需求出发,建立基于MBSE的月面活动模型。本发明用于月面活动任务建模。

    一种基于混合学习方法的再入飞行器编队控制方法、系统及存储介质

    公开(公告)号:CN119847199A

    公开(公告)日:2025-04-18

    申请号:CN202411957434.0

    申请日:2024-12-30

    Abstract: 本发明一种基于混合学习方法的再入飞行器编队控制方法、系统及存储介,涉及再入飞行器控制技术领域,为解决现有的基于强化学习的控制方法难以探索性能边界、控制方法不能确保安全的问题。包括:步骤一:获取单个飞行器的飞行轨迹数据;步骤二:以飞行器作为智能体,建立智能体决策网络,通过监督学习的方式进行训练得到智能体自主控制模型;步骤三:基于深度强化学习理论建立多智能体协同控制网络,将智能体自主控制模型应用到多智能体协同控制网络中,采用包括飞行器单体奖励与群体奖励的耦合奖励机制,对智能体自主控制模型进行协同控制训练,得到多智能体协同控制模型;步骤四:通过多智能体协同控制模型对再入飞行器编队进行协同控制。

    一种用于微小型机器人的轻量化目标检测跟踪方法及系统

    公开(公告)号:CN117291950A

    公开(公告)日:2023-12-26

    申请号:CN202311093365.9

    申请日:2023-08-29

    Abstract: 本发明公开了一种用于微小型机器人的轻量化目标检测跟踪方法及系统,涉及目标检测跟踪技术领域。本发明的技术要点包括:获取多个连续视频帧序列;利用预训练的YOLOv4‑tiny模型进行目标检测,获取包含目标的初始帧中目标类别和位置信息;在后续帧中,利用KCF核相关滤波算法对检测到的目标进行跟踪;进一步通过间隔固定帧数进行目标检测来修正累计误差。本发明能够大大降低目标跟踪的算力需求,且一定程度上提高了目标跟踪的准确性和稳定性。本发明利于部署在微小型机器人上,以实现自主感知系统。

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