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公开(公告)号：CN118859845A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410887734.X
申请日：2024-07-03
Applicant: 北京理工大学
IPC: G05B19/408
Abstract: 本发明的目的是提供一种安排位置伺服系统输入指令的过渡过程的方法，可以解决最速离散跟踪微分器规划的速度曲线超出系统最大能力速度问题；本发明得到最大下一步位置期望值的表达公式，并构造出位置指令的方程，将此方程代入最速离散跟踪微分器计算，能够满足最大加速的约束，同时能够对速度曲线产生最大速度限幅的要求，满足系统最大能力。
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公开(公告)号：CN110825527B
公开(公告)日：2022-01-04
申请号：CN201911089637.1
申请日：2019-11-08
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种云环境下截止期‑预算驱动的科学工作流调度方法，通过同时考虑截止期和预算两个约束，在将截止期转换为任务节点的子截止时间的基础上，引入当前任务预算和工作流剩余预算，通过对计算资源花费的限制，能够降低任务节点在子截止时间内完成计算所需的成本，从而降低科学工作流的调度成本，使科学工作流的调度时间、时间成本在截止期、预算约束情况下均能成功调度。
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公开(公告)号：CN113479347A
公开(公告)日：2021-10-08
申请号：CN202110800106.X
申请日：2021-07-13
Applicant: 北京理工大学
IPC: B64G1/24
Abstract: 本发明公开了一种火箭垂直回收着陆段轨迹控制方法，通过将两个凸优化问题中的目标函数加权求和得到了一个新的最优化问题，相对于传统的制导方法，本发明同时求解了两个优化目标，在确保优化性能的同时减少了计算量，也降低了考虑不确定性和扰动时的难度；同时，本发明通过将凸优化的方法与鲁棒模型预测控制算法相结合，把原来的非凸可行域转化为凸可行域，在考虑了垂直回收过程中存在的大气扰动的情况下，有效保证了解的全局最优性，同时也弥补了模型预测控制算法在计算时间方面的不足。
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公开(公告)号：CN113359437A
公开(公告)日：2021-09-07
申请号：CN202110528859.X
申请日：2021-05-14
Applicant: 北京理工大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明提供了一种基于演化博弈的多智能体编队的分层模型预测控制方法，能够在受到通讯约束的情况下，每个智能体只需要获得局部的邻居信息就可以无碰撞地形成编队的目标，并且该发明对于时变的通信网络也同样适用。在提高了控制性能和安全性能的同时，降低了计算的复杂程度，减少了通信负担。实现了在受到通讯约束的情况下，每个智能体只需要获得局部的邻居信息就可以无碰撞地形成编队的目标，解决了传统集中式控制方法需要系统的全部信息，需要较强的计算能力和通信能力的问题，以及已有的leader‑follower编队方法中，需要所有的follower智能体与leader智能体进行通讯的问题。
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公开(公告)号：CN113064710A
公开(公告)日：2021-07-02
申请号：CN202110404960.4
申请日：2021-04-15
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种云工作流调度方法及系统，涉及云计算技术领域，包括获取用户提交的工作流；计算工作流中每个任务的优先级；所述优先级为具有宽度变化趋势的概率秩；根据任务的优先级，计算每个任务的子截止时刻；根据每个任务的子截止时刻，调用预存的服务实例集合、工作流调度模型以及前瞻性服务实例选择策略，确定每个任务对应的服务实例。工作流调度模型的目标函数为在截止时间约束条件下确定工作流最小执行花费的函数；前瞻性服务实例选择策略为根据随后任务选择的服务实例调整当前任务的服务实例的策略。本发明能够使工作流中的任务能够调度到更合适的服务实例，同时减少服务实例的启动数量，获得更优的调度方案。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN120070956A
公开(公告)日：2025-05-30
申请号：CN202510059822.5
申请日：2025-01-15
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/25 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N3/0985
Abstract: 本公开提供了一种基于对抗学习的小样本跨域目标检测方法。首先利用源域数据和部分目标域数据构建训练集；通过在基准网络上引入对抗学习分支实现源域和目标域的特征分布对齐，从而改进目标检测网络模型；对抗学习分支输出样本属于源域或是目标域的域类别检索结果；在设计总损失函数中加入了特征提取器的特征度量损失和对抗学习分支的域分类损失；采用训练集和损失函数对上述改进后的网络模型进行训练。本发明引入了对抗学习策略和特征度量损失，以有效执行小样本目标检测任务，提高了模型的泛化能力，检测准确性高、效率高。
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公开(公告)号：CN118736411A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410855485.6
申请日：2024-06-28
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/766 , G06V10/764 , G06V10/25 , G06V10/82 , G06T7/73 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种SAR图像任意朝向舰船目标检测识别方法。本发明采用单独的回归分支对角度进行预测，将角度预测分支与其他分支解耦，实现了对目标角度更加精确和灵活的估计；采用DFL中提出的积分形式表示法对角度和矩形框进行预测，有效提高了预测的准确性，并加强了模型对于目标尺寸和方向变化的敏感性，进一步提升了目标检测任务中的性能；同时，在损失函数设计中新增弧度比，可以直接最小化预测框和真实框之间的角度差异，显著提升了模型在处理旋转目标检测时的收敛速度。本发明不仅提高了模型对旋转目标检测的准确性，还增强了模型对角度变化的适应性，从而在面对复杂背景和多样姿态的目标时，能够提供更为鲁棒的检测性能。
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公开(公告)号：CN118502479A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410558948.2
申请日：2024-05-08
Applicant: 北京理工大学
IPC: G05D1/695 , G05D109/20
Abstract: 本发明涉及一种基于分布式模型预测的多无人机不可达参考编队跟踪方法，属于飞行控制技术领域；本发明实现方法为：建立无人机运动学模型，设计评价编队跟踪控制器性能的指标，并定义最优公共可达轨迹；结合交替方向乘子法与人工参考变量，设计基于分布式模型预测方法的跟踪控制律，实现不可达参考下的编队跟踪控制；设计交替方向乘子法中的参数更新方法，保证在实现编队控制同时，改善跟踪性能。
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公开(公告)号：CN118372902A
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202410747847.X
申请日：2024-06-11
Applicant: 北京理工大学
IPC: B62D57/028
Abstract: 本发明提供了一种基于共轴并联腿部机构的轮式双足复合移动机器人及复合移动方法，腿部机构包括两组并镜像布置在机体的左右侧竖向平面内，各组腿部机构各大腿连杆通过中间关节与小腿连杆连接而构成并联四连杆机构，关节驱动马达固定连接在机体上并与两个大腿连杆的上端连接而构成并联四连杆机构的上端关节，行进轮连接在两个小腿连杆的下端而构成并联四连杆机构的下端关节；移动控制器实时监测路况，并根据实时监测路况选择行进方式：行进轮转动而平移行进、关节驱动马达通过并联四连杆机构驱动机体升降或跳跃行进。能够提高负载能力和结构稳定性，并实现更大的轮端工作空间和敏捷程度，提高适应复杂的路况能力及行进的高效性。
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公开(公告)号：CN114494771B
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202210036245.4
申请日：2022-01-10
Inventor： 翟弟华 , 王永康 , 夏元清 , 詹玉峰 , 邹伟东 , 刘坤 , 戴荔 , 吴楚格 , 郭泽华 , 李怡然 , 张元 , 张金会 , 闫莉萍 , 孙中奇 , 崔冰 , 高寒 , 杨辰 , 王力 , 史运涛 , 董哲
IPC: G06V10/764 , G06V10/74 , G06V10/762 , G06V10/77 , G06V10/82 , G06N3/098
Abstract: 本发明公开了一种可防御后门攻击的联邦学习图像分类方法，采用矩阵降维和聚类算法对Worker节点提交的梯度进行处理，最后选择正常的Worker节点提交的梯度参与聚合，从而完全避免了后门植入全局模型的可能性，此外，本发明所用的方法是一种无监督方法，适用于联邦学习场景，可广泛应用在联邦学习防御中，提高联邦学习的鲁棒性。
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