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公开(公告)号：CN118010019A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202311673630.0
申请日：2023-12-07
Applicant: 中国航天科技创新研究院
Abstract: 本发明涉及一种四相轮足翼潜多模态智能机器人的自主导航方法，采用基于深度学习的语义信息提取技术，对机器人周围环境中的动态目标进行目标检测和语义信息提取，采用基于语义识别的VI NS动态自主导航技术，进行语义信息标注和视觉里程计构建，得到机器人周围陆地和空中环境的三维地图；采用点云压缩方法对得到的三维地图去除冗余；采用NDT算法进行机器人在剔除冗余信息的三维地图中的重定位，结合三维地图信息进行全局路径规划和局部路径规划；采用多模态深度强化学习算法进行机器人的运动控制，使机器人按照规划路径运动。本发明解决了现有导航方法难以实现在不同场景下进行自适应自主导航、导航精度较低、抗干扰能力差的问题。
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公开(公告)号：CN117392191A
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202311169866.0
申请日：2023-09-11
Applicant: 中国航天科技创新研究院
IPC: G06T7/50 , G06T7/80 , G06T17/00 , G06T5/70 , G06T5/60 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明一种无透镜双目相机深度计算及三维建图方法，包括：周围环境的非相干光照射到双目相机的左编码板和右编码板，形成非相干入射光；两个编码板对非相干入射光进行调制，形成编码图像；两个图像传感器分别接收各自的编码图像，得到对应的数字化的编码图像；双目相机的HPU模块对数字化的编码图像进行解码，得到解码后的原始图像；对双目相机进行标定，得到两个相机的内外参数和单应矩阵，再根据原始图像采用双目立体匹配方法对周围环境进行深度测量，并生成点云图；对双目相机进行位姿估计；根据得到的点云图和双目相机位姿，构建三维稠密地图。
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公开(公告)号：CN119938524A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202411939927.1
申请日：2024-12-26
Applicant: 中国航天科技创新研究院
IPC: G06F11/3668 , G06F17/18 , G06F18/2135 , G06N3/006
Abstract: 本发明公开了一种基于矩阵式的测评场景自动生成系统，包括试验因子提取模块，从不同类型的场景构成要素中，提取对测评结果产生影响的要素，作为试验因子；试验因子体系构建模块，选取所需的试验因子，形成试验因子体系；试验因子水平设计模块，对试验因子体系中每个试验因子的因子水平取值进行设置，从各试验因子和相应因子水平取值组合形成的样本空间中，进行抽样，得到试验样本；其中，当试验因子数≥6时，提出基于算法优化的改进拉丁超立方试验设计方法进行抽样，提高测试效率；试验参数分发模块，将试验样本中的试验因子和测评场景中的要素属性的进行映射，将因子水平取值分发到测评场景中，得到完整的测评场景，用于仿真推演。
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公开(公告)号：CN119539519A
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202411424767.7
申请日：2024-10-12
Applicant: 中国航天科技创新研究院
IPC: G06Q10/0637 , G06Q10/0639 , G06Q10/101
Abstract: 本发明提供了一种基于OODA环闭合的体系效能评估方法，将效能指标体系分为任务、OODA环流程、杀伤链三个维度，构建效能指标体系总体维度；通过对OODA环流程及杀伤链闭合分析，建立任务‑OODA环流程‑杀伤链子链‑效能指标的多层效能指标体系；获取任务层、OODA环流程层、杀伤链层中各节点和效能指标层中各效能指标的专家综合权重，根据每一层中各节点或指标的专家打分及专家综合权重，采用加权求和的方法层层向上递推，确定体系综合效能值，完成跨域协同体系的效能评估。本发明基于OODA环闭合构建体系效能指标，保证了任务需求的丰富性与完整性，同时可使最终获取的效能指标能够从OODA环闭合的角度出发，在体系的层面更加全面、有效地表征体系的能力。
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公开(公告)号：CN119299967A
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202411336490.2
申请日：2024-09-25
Applicant: 中国航天科技创新研究院
Abstract: 本发明一种复杂对抗环境通信自适应无人集群智能流式任务分配方法，包括：选定本次点对点通信的对象无人机B；根据当前无人机A获取得到的环境信息，判定是否生成新的待分配任务，并判定加入当前无人机A的待分配任务列表；对象无人机B生成流式任务消息体；根据发送来的流式任务消息体，更新当前无人机A自身的待分配任务列表、处理中任务列表和完结任务列表；当前无人机A对于利润最高者给出报价，形成临时分配结果；判断是否达到设定迭代轮次，若是，则临时分配结果从处理中任务列表移入当前无人机A的完结任务列表；若不是则返回继续迭代。本发明提升了异构无人集群动态任务分布式决策对于集群内个体无人机间通信条件的适应性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116644657A
公开(公告)日：2023-08-25
申请号：CN202310479803.9
申请日：2023-04-28
Applicant: 中国航天科技创新研究院
Abstract: 一种概略目标指示先验信息智能生成方法，包括：对传感器误差、环境造成的误差、目标特性造成的误差分别进行建模；对环境造成的误差建模方法包括：使用气象环境历史数据和条件变分自编码器架构的神经网络模型，构建环境信息生成模型；计算当前环境条件下，不同距离不同角度下不同波长的光所对应的大气透过率和辐射度；对目标特性造成的误差建模方法包括：使用目标历史运动轨迹数据和深度神经网络模型，构建目标位置预测模型；该模型有两个子任务，分别可以预测目标位置所在的区域和目标位置的具体经纬度坐标；在仿真环境生成概略目标指示的过程中，融合所有误差因素，在仿真系统流程中生成概略目标指示。
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公开(公告)号：CN116340737A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310215078.4
申请日：2023-03-01
Applicant: 中国航天科技创新研究院
IPC: G06F18/20 , G06F18/232 , G06F18/214
Abstract: 本发明提供一种基于多智能体强化学习的异构集群零通信目标分配方法，包括步骤如下：针对红蓝方对抗场景，考虑红方单元能力约束，采用聚类算法预先生成红方各集群编队的编队待分配目标；建立多智能体强化学习模型，实现面向异构集群的智能协同决策建模；以团队全局任务奖励为基准，利用红方单元机动、毁伤能力等先验知识构建的各单元具体动作预测奖励作为反馈信息，构建奖励函数；构建多种训练场景想定，利用奖励函数通过海量模拟推演和基于优先级的训练样本采样机制对多智能体强化学习模型进行训练。本发明解决了现有技术中存在的通信受限环境下异构集群在线协同决策任务难度高、场景适应性差的问题。
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公开(公告)号：CN119758756A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202411708530.1
申请日：2024-11-27
Applicant: 中国航天科技创新研究院
IPC: G05B17/02
Abstract: 本发明提供了一种基于虚实结合的无人机半实物仿真验证展演系统，包括飞控计算机，用于接收地面指控计算机发送的任务指令和机载智能决策载荷发送的航迹规划信息，完成无人机的飞行控制；机载SAR雷达仿真模拟器，用于接收智能决策载荷发送的航迹规划信息和控制指令，并向决策载荷发送探测数据及状态参数；接收飞控计算机发来的无人机姿态及经纬高信息，实施雷达轨迹及雷达姿态信息的解算；机载智能决策载荷，用于接受机载SAR雷达仿真模拟器发送的探测数据，完成态势融合和轨迹规划，生成无人机探测控制指令、路径规划信息，并传给飞控计算机和机载SAR雷达仿真模拟器；地面指控计算机，用于显示所有无人机的二维态势，对所有无人机的编队运动进行控制。
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公开(公告)号：CN118675173A
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202410699787.9
申请日：2024-05-31
Applicant: 中国航天科技创新研究院
IPC: G06V20/70 , G06V20/17 , G06V10/44 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/94 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及一种基于分布式训练的SAR图像特征信息还原方法，属于通信技术领域。该方法利用开源SAR图像和对应标注的数据集对YOLOv5S网络进行模型训练，将场景内的多个“无人机”互联模式作为分布式场景，“无人机”智能模块内部署分布式计算互联通信网络和训练后的YOLOv5S网络，得到满足要求的YOLOv5S网络，使用真实SAR图像数据作为输入，通过YOLOv5S网络进行前向传播，所有“无人机”计算节点的输出结果融合后得到还原后的SAR图像特征信息。本发明引入了分布式计算技术，减轻了单一计算节点算力资源受限问题，使用图像中特征间的梯度信息差来还原原始图像并对其进行标注，丰富了对图像进行自动标注的技术手段。
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公开(公告)号：CN118537692A
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202410499854.2
申请日：2024-04-24
Applicant: 中国航天科技创新研究院
IPC: G06V10/80 , G01S13/90 , G01S7/41 , G06V10/764 , G06V20/17
Abstract: 一种适应通信速率变化的SAR图像多源目标融合识别方法，属于多目标识别技术领域，包括：将多个具备移动能力且搭载智能载荷、小型SAR雷达的智能体组成一个集合；设定任务流程，智能体组从起始位置出发，穿过任务区域；运行智能体控制算法，在穿过任务区域过程中，智能体不断使用所搭载SAR雷达对任务区域内的目标进行成像，依据通信条件将成像信息进行共享，之后接收其他智能体共享的信息并存入知识库，最后从知识库中提取信息进行多源融合识别得到分类结果；智能体离开任务区域后汇总所有智能体的分类结果，得到最终的目标分类结果。本发明解决了在通信速率变化的环境中利用多个智能体对特定区域内的多个未分类目标进行多源融合识别的问题。
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