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公开(公告)号：CN119620780A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411667936.X
申请日：2024-11-21
Applicant: 北京理工大学
IPC: G05D1/69
Abstract: 本发明涉及一种两栖无人车水陆执行器协同控制方法，属于两栖无人车技术领域，解决了现有技术中两栖无人车不同场景的适应性较差的问题。方法包括以下步骤：获取每个时刻的两栖无人车的悬挂状态数据和姿态角数据；在当前时刻，根据当前时刻及历史时刻的悬挂状态数据和姿态角数据基于训练好的循环神经网络预测水上模型失配概率；基于预测的水上模型失配概率确定当前是否是场景关键点；所述场景关键点包括：着陆点、离水点、入水点和全浮点；根据当前是否是场景关键点以及预测的水上模型失配概率解算两栖无人车的执行机构动作指令。实现了两栖无人车在水陆工况下的稳定控制。
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公开(公告)号：CN117493831A
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202311541110.4
申请日：2023-11-17
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F18/21 , G06F18/241
Abstract: 本发明涉及交互式侦察载荷目标自主识别算法测评系统，属于算法测评技术领域，解决了现有技术中测评准确率和效率低的问题。系统包括测评服务端和多个被测评客户端；测评服务端向每个被测评客户端发送测评任务；每个被测评客户端进行目标识别将目标识别结果发送至测评服务端；测评服务端根据目标识别结果计算目标识别测评结果，向每个被测评客户端发送目标距离信息；每个被测评客户端根据目标距离信息进行目标威胁度分析将目标威胁度分析结果发送至测评服务端；测评服务端根据目标威胁度分析结果计算目标分析测评结果；基于目标识别评分结果和目标分析评分结果得到每个被测评客户端的综合测评结果。实现了客观快速的目标自主识别算法的测评。
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公开(公告)号：CN119692832A
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202411512669.9
申请日：2024-10-28
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06Q10/0639
Abstract: 本发明涉及一种针对两栖无人车跨域登陆算法任务完成度测评方法，属于任务测评技术领域，解决了现有技术中缺乏对跨域登陆算法任务完成度的测评方法的问题。方法包括：构建多个测评数据包，向待测评算法随机发放测评数据包；测评数据包包括环境数据和任务数据；待测评算法为两栖无人车跨域登陆算法；根据待测评算法的测评数据包计算环境复杂度和任务复杂度；获取待测评算法执行登陆任务时返回的姿态数据、定位数据和识别的岸线数据，根据姿态数据、定位数据和识别的岸线数据计算待测评算法的基础完成度；基于环境复杂度、任务复杂度和基础完成度得到待测评算法的综合任务完成度。实现了客观、全面地对两栖无人车跨域登陆算法任务完成度的测评。
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公开(公告)号：CN115657645A
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202211429906.6
申请日：2022-11-16
Applicant: 北京理工大学 , 慧动星球(北京)科技有限公司
IPC: G05B23/02
Abstract: 本发明提出了一种智能车辆底盘与任务载荷一体化控制方法及系统，属于智能车辆一体化控制技术领域，采集道路环境信息、车辆姿态信息和任务目标信息，构建可重构动力学模型；在车辆状态观测量和道路状态观测量的约束下，基于力平衡优化算法，解算可重构动力学模型，得到各车辆动作执行器的加速度参量目标值和各任务动作执行器的加速度参量目标值；生成各车辆动作执行器和各任务动作执行器的控制命令；按照各车辆动作执行器的控制指令和各任务动作执行器的控制指令，控制对应的车辆动作执行器和对应的任务动作执行器进行动作，控制底盘域和任务载荷域各执行器协调动作，最终实现底盘与任务载荷一体化控制。
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公开(公告)号：CN118094173B
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202311537798.9
申请日：2023-11-17
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F18/21 , G06F18/2113 , G06F18/2415
Abstract: 本发明涉及一种侦察载荷目标自主识别与分析算法测评方法，属于目标自主识别与分析技术领域，解决了现有技术中缺乏客观测评侦察载荷目标自主识别与分析算法的方法的问题。方法包括获取待测评侦察载荷目标自主识别与分析算法回传的目标识别结果；根据目标识别结果计算待测评算法的目标识别测评结果；根据待测评算法回传的目标识别结果向待评测算法发送目标距离信息；获取待测评算法回传的打击顺序分析结果；根据待测评算法回传的打击顺序分析结果计算待测评算法的目标分析测评结果；基于待测评算法的目标识别评分结果和待测评算法的目标分析评分结果得到待测评算法的综合测评结果。实现了客观快速的目标自主识别与分析算法的测评。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118094173A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202311537798.9
申请日：2023-11-17
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F18/21 , G06F18/2113 , G06F18/2415
Abstract: 本发明涉及一种侦察载荷目标自主识别与分析算法测评方法，属于目标自主识别与分析技术领域，解决了现有技术中缺乏客观测评侦察载荷目标自主识别与分析算法的方法的问题。方法包括获取待测评侦察载荷目标自主识别与分析算法回传的目标识别结果；根据目标识别结果计算待测评算法的目标识别测评结果；根据待测评算法回传的目标识别结果向待评测算法发送目标距离信息；获取待测评算法回传的打击顺序分析结果；根据待测评算法回传的打击顺序分析结果计算待测评算法的目标分析测评结果；基于待测评算法的目标识别评分结果和待测评算法的目标分析评分结果得到待测评算法的综合测评结果。实现了客观快速的目标自主识别与分析算法的测评。
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公开(公告)号：CN116663939B
公开(公告)日：2023-10-17
申请号：CN202310943253.1
申请日：2023-07-31
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06Q10/0637 , G06Q50/10
Abstract: 本发明涉及一种无人车路径规划场景及任务的复杂度评价方法和系统，属于无人车路径规划技术领域，解决了现有技术中缺乏评价越野场景中路径规划任务难度的测评方法的问题。方法包括：获取无人车路径规划场景的路网地图信息、无人车路径规划任务的全局任务信息和局部任务信息；基于所述路网地图信息和全局任务信息计算全局路径规划任务复杂度评价结果；基于所述路网地图信息和局部任务信息计算局部路径规划任务复杂度评价结果。实现了对无人车路径规划场景及任务复杂度的客观评价。
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公开(公告)号：CN115657645B
公开(公告)日：2023-04-11
申请号：CN202211429906.6
申请日：2022-11-16
Applicant: 北京理工大学 , 慧动星球(北京)科技有限公司
IPC: G05B23/02
Abstract: 本发明提出了一种智能车辆底盘与任务载荷一体化控制方法及系统，属于智能车辆一体化控制技术领域，采集道路环境信息、车辆姿态信息和任务目标信息，构建可重构动力学模型；在车辆状态观测量和道路状态观测量的约束下，基于力平衡优化算法，解算可重构动力学模型，得到各车辆动作执行器的加速度参量目标值和各任务动作执行器的加速度参量目标值；生成各车辆动作执行器和各任务动作执行器的控制命令；按照各车辆动作执行器的控制指令和各任务动作执行器的控制指令，控制对应的车辆动作执行器和对应的任务动作执行器进行动作，控制底盘域和任务载荷域各执行器协调动作，最终实现底盘与任务载荷一体化控制。
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公开(公告)号：CN119596925A
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202411509088.X
申请日：2024-10-28
Applicant: 北京理工大学
IPC: G05D1/43 , G05D1/644 , G05D1/686 , G05D109/10
Abstract: 一种无人车底盘与侦察载荷博弈协同数据采集方法，属于数据采集控制技术领域，解决了现有技术中数据采集的质量与效率低的问题。方法包括：基于无人车底盘和侦察载荷的运动学模型构建协同控制离散状态空间方程；基于离散状态空间方程构建博弈优化问题；在每个控制周期获取路径规划的参考轨迹点和对应的无人车底盘的姿态角；计算参考轨迹点对应的侦察载荷的参考方位角和参考俯仰角；基于参考轨迹点、参考轨迹点对应的无人车底盘的姿态角、侦察载荷的参考方位角和参考俯仰角，求解博弈优化问题的目标函数得到当前控制周期内的最优控制序列；基于最优控制序列控制所述无人底盘和侦察载荷的姿态，进行数据采集。实现了高效高质量的数据采集。
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公开(公告)号：CN117493831B
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202311541110.4
申请日：2023-11-17
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F18/21 , G06F18/241
Abstract: 本发明涉及交互式侦察载荷目标自主识别算法测评系统，属于算法测评技术领域，解决了现有技术中测评准确率和效率低的问题。系统包括测评服务端和多个被测评客户端；测评服务端向每个被测评客户端发送测评任务；每个被测评客户端进行目标识别将目标识别结果发送至测评服务端；测评服务端根据目标识别结果计算目标识别测评结果，向每个被测评客户端发送目标距离信息；每个被测评客户端根据目标距离信息进行目标威胁度分析将目标威胁度分析结果发送至测评服务端；测评服务端根据目标威胁度分析结果计算目标分析测评结果；基于目标识别评分结果和目标分析评分结果得到每个被测评客户端的综合测评结果。实现了客观快速的目标自主识别算法的测评。
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