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公开(公告)号：CN119126847A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202310670034.0
申请日：2023-06-07
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: 本发明公开了一种基于相对信息的多无人机群体分布式编队控制方法，包括以下步骤：除领航无人机外，在其余每个无人机中设置控制器；采用拓扑图对不同无人机进行编队，使得集群中任一无人机能够通过至少一条链路与领航无人机连接；除领航无人机外，其余无人机通过控制器对与其链路连接的无人机进行跟踪，从而实现集群对领航无人机的编队跟踪。本发明公开的基于相对信息的多无人机群体分布式编队控制方法，针对电磁复杂环境或存在通信干扰的环境下，通过主动测量的方式进行无人机编队控制，提高了多无人机系统在复杂电磁环境下的编队控制性能。
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公开(公告)号：CN118296732A
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202410400744.6
申请日：2024-04-03
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于浸入与不变流形理论的干扰估计器设计方法，属于飞行器控制技术领域，包括：将系统动态浸入到目标动态，然后设计不变流形，使得系统状态和估计状态最终收敛到不变流形当中；在设计不变流形估计器时，通过引入一阶滤波器使滤波后的回归向量的导数可以计算得到，通过解析方法求解在不变流形估计器设计时引入的非线性函数，进而避免经典不变流形估计器中存在的积分障碍问题，同时引入投影算子和死区防止估计参数发生漂移，完成不变流形干扰估计器的设计。本发明的更新律设计与跟踪误差无关，在执行机构饱和而造成跟踪误差过大时，不变流形估计器的稳定性不受影响，且在干扰情况下具有较强的鲁棒性计。
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公开(公告)号：CN118113067A
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202410235671.X
申请日：2024-03-01
Applicant: 北京理工大学
IPC: G05D1/695 , G05D109/20
Abstract: 本发明公开的一种基于SO(3)的四旋翼无人机编队网抓捕方法，属于无人机编队领域。本发明实现方法为：通过利用SO(3)群对无人机动力学进行建模。通过图论表达无人机群通信连接情况，建立与通信情况相关的矩阵；以地面坐标系下相对位置确定无人机群的期望队形。在无人机编队中引入虚拟领导者，确定静止入侵无人机的目标，让虚拟领导者按照匀速直线运动的方式接近入侵无人机，从而确定虚拟领导者在之后每个时刻的位置与速度量；将虚拟领导者与无人机群相结合成为新的无人机群体，按照该群体的通信情况，引导无人机群接近静止的入侵无人机，在虚拟领导者接触到入侵无人机后，无人机群将期望队形缩小，进行收网操作，达到新的期望队形后，判定为捕捉成功。
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公开(公告)号：CN116592708A
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN202310421982.0
申请日：2023-04-19
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开的适用于多种时空约束耦合下的飞行器弹道成型制导方法，属于飞行器制导与控制领域。本发明实现方法为：采用多项式弹道拟合的方式，设置视线角对于弹目距离的多项式函数，建立多约束条件的代数方程，极大简化多约束弹道的参数求解，将多约束弹道计算问题转变为单变量非线性方程求解问题，解析求解联立的n+1个约束条件，显著降低多约束弹道计算问题求解难度，提高求解效率。根据得到参数确定后的弹道成型函数，采用前置角状态跟踪方法对参考弹道进行跟踪，在确保目标脱靶量最小的情况下实现时空约束制导，且能够提高飞行器对参考弹道的跟踪精度和效率。本发明能够用于解决飞行器制导过程中的攻击角度、时间、末端速度和加速度约束耦合问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116466744A
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202310424207.0
申请日：2023-04-19
Applicant: 北京理工大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明公开的一种适用于变速飞行器的带视场角和落角约束的制导方法，属于飞行器精确制导技术领域。本发明实现方法为：对比例导引作用下飞行器的末端落角γf进行预测，将期望末端落角γd和末端落角预测值γf的差值δ定义为落角控制误差；当落角控制误差δ收敛到零时有γfγd。为落角控制误差δ设计期望变化率保证δ在击中目标之前收敛到零，同时满足导引头的视场角限制；采用偏置比例导引的反馈结构，通过设计偏置项，使飞行器的落角控制误差δ遵循所设计的期望变化率进而保证飞行器在精确命中目标的同时满足落角和视场角约束，实现对飞行器的带视场角和落角约束制导。在飞行器速度大小时变的情况下，本发明仍然能保证落角控制性能并满足视场角约束。
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公开(公告)号：CN110210295A
公开(公告)日：2019-09-06
申请号：CN201910334915.9
申请日：2019-04-24
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种网格背景下的高精度靶标识别检测方法。使用本发明能够实现网格背景下靶标的实时、高精度识别，为无人机撞网回收提供可靠的视觉导航信息。本发明首先设计了一种靶标，并基于梯度搜索阈值和最优阈值更新的算法，获取合适的二值化阈值，并利用形态学滤波和粗细轮廓筛选算法实现在网状背景下靶标识别，同时为了实现实时检测，采用生成感兴趣区域和降采样的方式实现算法加速，在无人机撞网回收过程中，本发明采用图像处理的方式为导航提供位置解算信息，使得无人机可以实现自主回收的功能。
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公开(公告)号：CN106352738B
公开(公告)日：2018-04-03
申请号：CN201610402960.X
申请日：2016-06-08
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于输出一致性的多弹协同制导方法，该方法为首先给定各导弹法向加速度和视场角的约束条件；基于导弹和目标的相对运动关系，建立导弹状态依赖的线性模型，选择所述导弹状态依赖的线性模型的趋同变量、视线角速度和视场角作为输出变量，根据设定的预测时域建立预测控制模型；基于预测控制模型和各导弹打击时间协同的要求，获得性能指标函数；其次将性能指标函数和约束条件转化为二次规划标准型；获得多弹协同制导的优化模型，利用凸优化方法，获得当前时刻各导弹的法向加速度，最后下一时刻采用更新后的各导弹状态直至各导弹命中目标。本发明能够实现在法向过载及视场角受到限制情况下的最优协同制导。
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公开(公告)号：CN106352738A
公开(公告)日：2017-01-25
申请号：CN201610402960.X
申请日：2016-06-08
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于输出一致性的多弹协同制导方法，该方法为首先给定各导弹法向加速度和视场角的约束条件；基于导弹和目标的相对运动关系，建立导弹状态依赖的线性模型，选择所述导弹状态依赖的线性模型的趋同变量、视线角速度和视场角作为输出变量，根据设定的预测时域建立预测控制模型；基于预测控制模型和各导弹打击时间协同的要求，获得性能指标函数；其次将性能指标函数和约束条件转化为二次规划标准型；获得多弹协同制导的优化模型，利用凸优化方法，获得当前时刻各导弹的法向加速度，最后下一时刻采用更新后的各导弹状态直至各导弹命中目标。本发明能够实现在法向过载及视场角受到限制情况下的最优协同制导。
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公开(公告)号：CN119623260A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411670019.7
申请日：2024-11-21
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F30/27 , G06F30/28 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06F119/14
Abstract: 本发明提供一种基于改进物理信息神经网络的气动参数辨识方法，包括：获取飞行器飞行过程中的目标飞行状态量；将目标飞行状态量输入改进的物理信息神经网络中，得到气动参数摄动量，气动参数摄动量为标称气动参数与实际飞行中的气动参数之间的差异量化值，改进的物理信息神经网络的损失函数为积分损失函数，该积分损失函数将包含估计值的动力学模型与真实动力学特性建立联系；根据气动参数摄动量以及对应的标称气动参数，确定实际气动参数。通过实施本发明，以积分的方式将包含估计值的动力学模型与真实动力学特性建立联系，确保神经网络在训练过程中能够学习到正确的动力学信息，提高气动参数的准确度，降低训练难度。
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