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公开(公告)号：CN117456391A
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311502433.2
申请日：2023-11-13
Applicant: 北京理工大学重庆创新中心 , 北京理工大学
IPC: G06V20/17 , G06V20/10 , G06V10/774 , G06V10/40 , G06V10/764
Abstract: 本发明涉及一种无人机对地军事目标及其关键部位的联合检测方法，特别涉及一种无人机对地军事目标及对地军事目标关键部位的联合检测方法，属于无人机捕获图像目标检测技术领域。本发明提供了一种无人机对地军事目标及其关键部位联合检测方法。通过提出的共享特征提取网络，可以减少参数冗余和计算资源的浪费，同时驱动“整体目标检测”和“关键部位检测”两个任务间的相互促进；并且，通过建立的类别驱动的注意力机制，可以实现任务间有效的知识迁移。本专利建立的联合检测模型在参数量和检测精度之间取得了良好的平衡，在利用无人机捕获图像在军事方面的目标识别潜力方面更为实际有用。
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公开(公告)号：CN119882822A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202510021766.6
申请日：2025-01-07
Applicant: 北京理工大学 , 北京理工大学长三角研究院(嘉兴)
IPC: G05D1/695 , G05D109/20
Abstract: 本发明公开了一种基于参数映射机制的无人机集群形状重构方法，属于无人机机群自主决策控制技术领域，包括建立无人机集群模型和无人机单体模型；建立无人机的基本行为规则，包括运动趋势调整和动态位置调整；设定集群宏观形状，根据建立的无人机集群模型和无人机单体模型将宏观形状参数映射到微观规则参数，确定邻域范围，根据建立的无人机基本行为规则，生成集群宏观三维形状，并将生成的集群宏观三维形状与预设形状进行准确度分析，根据准确度结果完成无人机形状重构。本发明采用上述方法，能够使得操作人员直接修改宏观形状参数来直观地调整无人机集群的机间相对距离，从而在三维空间形成预设的宏观形状。
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公开(公告)号：CN119962075A
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202510019910.2
申请日：2025-01-07
Applicant: 北京理工大学 , 北京理工大学长三角研究院(嘉兴)
IPC: G06F30/15 , G06F30/27 , G06F111/18
Abstract: 本发明公开了一种无人机集群仿真及评估方法，属于智能控制技术领域，包括仿真模型、仿真环境和AI行为系统，用于输出指令的AI行为系统根据仿真环境对仿真模型发出指令；仿真模型包括蓝方作战装备和红方作战装备，蓝方作战装备为地面防空系统，红方作战装备为巡飞弹集群；仿真环境为作战地理环境，包括高程地形、地貌特征、街道路网、草地植被和居民房屋；AI行为系统包括蓝方AI行为树系统和红方AI行为树系统。本发明提供的一种无人机集群仿真及评估方法，将仿真技术与战术层面的分析相结合，构建更加全面和真实的仿真环境，以便更好地模拟和评估空对地攻防对抗系统的作战效能。
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公开(公告)号：CN118034087A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410260218.4
申请日：2024-03-07
Applicant: 北京理工大学长三角研究院(嘉兴) , 北京理工大学
IPC: G05B17/02
Abstract: 本发明公开了一种无人机集群飞行仿真系统，包括WSL2子系统、渲染引擎和地面站，所述WSL2子系统包括飞行控制子系统和物理引擎，所述飞行控制子系统用于软件在环仿真，所述物理引擎用于飞行器仿真；所述渲染引擎所需的数据包括飞行器数据、地面车辆数据、障碍物数据和第一视角图像数据。本发明采用上述的一种无人机集群飞行仿真系统，拥有高逼真度的仿真模型和物理场、环境场模型，可进行高置信度的可视化集群飞行仿真，且使用日常个人使用的单个设备即可完成集群飞行仿真，对硬件的需求大大降低。
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公开(公告)号：CN118158238B
公开(公告)日：2024-11-05
申请号：CN202410260221.6
申请日：2024-03-07
Applicant: 北京理工大学 , 北京理工大学长三角研究院(嘉兴)
IPC: H04L67/1095 , G06F30/20 , H04L67/133 , H04L41/14
Abstract: 本发明公开了一种适用于大规模分布式集群仿真的数据同步方法，涉及仿真技术领域，S1：在现有分布式集群仿真环境中加入一台仿真数据同步专用服务器；S2：仿真数据同步专用服务器采用RPC微服务架构为基本框架，利用RPC的请求‑响应机制控制分布式仿真节点中载具运动状态数据的计算与输出频率；S3：分布式仿真节点的动力学仿真软件将载具运动状态数据发送至仿真数据同步专用服务器，由仿真数据同步专用服务器集中处理后存入同步仿真数据队列；S4：分布式仿真节点中的渲染软件根据渲染频率周期性的向仿真数据同步专用服务器请求同步后的数据进行渲染，将所有载具的运动状态渲染至三维仿真场景。本发明提高分布式集群仿真系统可接入的仿真节点数量。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118158238A
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410260221.6
申请日：2024-03-07
Applicant: 北京理工大学 , 北京理工大学长三角研究院(嘉兴)
IPC: H04L67/1095 , G06F30/20 , H04L67/133 , H04L41/14
Abstract: 本发明公开了一种适用于大规模分布式集群仿真的数据同步方法，涉及仿真技术领域，S1：在现有分布式集群仿真环境中加入一台仿真数据同步专用服务器；S2：仿真数据同步专用服务器采用RPC微服务架构为基本框架，利用RPC的请求‑响应机制控制分布式仿真节点中载具运动状态数据的计算与输出频率；S3：分布式仿真节点的动力学仿真软件将载具运动状态数据发送至仿真数据同步专用服务器，由仿真数据同步专用服务器集中处理后存入同步仿真数据队列；S4：分布式仿真节点中的渲染软件根据渲染频率周期性的向仿真数据同步专用服务器请求同步后的数据进行渲染，将所有载具的运动状态渲染至三维仿真场景。本发明提高分布式集群仿真系统可接入的仿真节点数量。
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公开(公告)号：CN119882819A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202510016696.5
申请日：2025-01-06
Applicant: 北京理工大学长三角研究院(嘉兴) , 北京理工大学
IPC: G05D1/695 , G05D109/20
Abstract: 本发明公开了一种面向拥挤环境的纯视觉分布式集群飞行涌现方法及系统，属于无人机集群飞行技术领域，包括以下步骤：S1，获得观测的图像；S2，对图像的解析得到环境深度图和RGB图；S3，对RGB图进行分析，得到邻居无人机的位置与速度信息；S4，从环境深度图中生成栅格图与ESDF地图；S5，机载智能端机将任务航点和S3，S4中的信息综合，使用集群模型进行集群决策，得到速度决策量；S6，机载智能端机将速度决策量发送给无人机自驾仪；S7，将飞行状态信息反馈给机载智能端机。本发明旨在解决无人机集群系统过分依赖于机间通信、无法应对复杂拥挤环境、个体对复杂拥挤环境适应性低的问题。
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公开(公告)号：CN118568855A
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202410616766.6
申请日：2024-05-17
Applicant: 北京理工大学 , 北京理工大学长三角研究院(嘉兴)
IPC: G06F30/15 , G06F30/28 , G06F30/27 , G06N3/006 , G06F113/08 , G06F119/14 , G06F111/04
Abstract: 本发明公开了一种气流状态测量不充分的小型固定翼气动参数辨识方法，包括以下步骤：选取气动参数集合；定义适应度函数；辨识算法初始化；建立连续运动约束方程；适应度计算；对种群的个体进行选择、交叉和变异操作，并生成下一代种群；再次计算适应度；对种群的个体再次进行选择、交叉、和变异操作，并生成下一代种群；时间窗平移直至数据截至，或达到设定的优化目标后，模型参数辨识结束。本发明采用上述的一种气流状态测量不充分的小型固定翼气动参数辨识方法，是基于飞行试验数据辨识的方法，不需要进行复杂、耗时的CFD工作；同时，不需要昂贵气流状态测量设备，仅仅基于通用的无人机传感器套件即可完成数据的采集和气动模型的辨识。
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公开(公告)号：CN117456392A
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311502486.4
申请日：2023-11-13
Applicant: 北京理工大学重庆创新中心 , 北京理工大学
IPC: G06V20/17 , G06V20/10 , G06V10/764 , G06V10/20 , G06V10/40 , G06V10/774 , G06V10/25
Abstract: 本发明涉及无人机捕获图像目标检测技术领域，特别涉及一类无人机对地目标易损部位识别方法。通过提出的空间变换模块，无监督的学习方式自适应的对输入图像进行仿射变换；通过建立的类别相关特征重标定模块，将先验类别信息融入到提取的特征图中，将生成的无人机捕获对地目标易损部位数据集送入构建好的基于先验类别知识的易损部位目标检测深度学习模型进行模型的训练、测试、评估；在模型构建阶段，空间变换模块可自适应的裁剪掉干扰物体，有利于提高模型的检测精度；类别相关特征重标定模块，将先验类别信息引入空间网络中，有利于提高模型的鲁棒性。在评估阶段，通过调整模型的宽度和深度，优化模型的精确度和速度，以满足实际应用的需求。
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公开(公告)号：CN119596983A
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202411772788.8
申请日：2024-12-04
Applicant: 北京理工大学
IPC: G05D1/46 , G05D109/28
Abstract: 本发明公开了一种基于速度矢量控制器的固定翼无人机航线跟随方法，属于无人机控制技术领域，包括建立整体方法流程的步骤：S1、飞行任务生成与航线信息输入；S2、速度矢量场构建：通过设计FMC‑VF航线跟随算法，生成当前位置点无人机期望地速矢量信息；S3、控制量生成：通过设计TDE‑PID速度矢量控制器，计算得到期望舵机偏转角信息并输出给固定翼无人机模型。本发明采用上述的一种基于速度矢量控制器的固定翼无人机航线跟随方法，通过将FMC‑VF航线跟随算法应用于所开发TDE‑PID地速矢量控制器，使无人机具备在环境风下对复杂期望曲线航线的精确跟随能力。
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