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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112862683B
公开(公告)日：2022-12-06
申请号：CN202110174293.5
申请日：2021-02-07
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明公开了一种基于弹性配准和网格优化的邻接图像拼接方法，首先使用SIFT算法进行特征提取与匹配，通过序列RANSAC算法获取特征匹配内点，计算多平面单应性；接着对无人机图像划分网格，使用基于弹性模型的方法对相邻的无人机图像进行配准；然后针对网格顶点坐标集构造四个约束项来建立能量函数，通过最小化能量函数进行网格优化，得到变形网格顶点；最后通过三角形纹理映射、最佳缝合线和多通道融合算法的处理步骤后得到高分辨率的无人机图像拼接结果。本发明实验结果表明，相比于传统方法，能有效消除拼接重影、不对齐现象，具有一定的视差容忍度，并且能够减少多图拼接产生的失真，保持图像形状，具有自然观感。
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公开(公告)号：CN114859943A
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202210345360.X
申请日：2022-03-31
Applicant: 同济大学
IPC: G05D1/06
Abstract: 本发明公开了一种基于强化学习的无人机自主着陆方法，先采集无人机摄像头的图像信息，形成原始数据，对数据进行带有辅助定位任务的深度Q网络训练，使无人机自身与地面标志水平；然后对数据进行带有辅助定位任务的深度Q网络训练，使得无人机自身在垂直方向下降，并在水平方向调整位置保持与地面标志对齐；最后无人机着陆；本发明在深度Q网络训练中采用动态分区经验回放方式以稳定和加快培训程序，通过辅助的定位任务与改进的采样策略相结合，有助于被训练的人员模型在更多的环境中推广，并取得了卓越的成就着陆性能。
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公开(公告)号：CN112862683A
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN202110174293.5
申请日：2021-02-07
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明公开了一种基于弹性配准和网格优化的邻接图像拼接方法，首先使用SIFT算法进行特征提取与匹配，通过序列RANSAC算法获取特征匹配内点，计算多平面单应性；接着对无人机图像划分网格，使用基于弹性模型的方法对相邻的无人机图像进行配准；然后针对网格顶点坐标集构造四个约束项来建立能量函数，通过最小化能量函数进行网格优化，得到变形网格顶点；最后通过三角形纹理映射、最佳缝合线和多通道融合算法的处理步骤后得到高分辨率的无人机图像拼接结果。本发明实验结果表明，相比于传统方法，能有效消除拼接重影、不对齐现象，具有一定的视差容忍度，并且能够减少多图拼接产生的失真，保持图像形状，具有自然观感。
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公开(公告)号：CN119414713A
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202411542496.5
申请日：2024-10-31
Applicant: 同济大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明涉及一种状态约束非线性系统实用固定时间控制方法，方法包括以下步骤：步骤1)建立纯反馈约束非线性系统动态方程和状态约束；步骤2)针对状态约束，构造改进的通用障碍函数；步骤3)基于障碍函数，将约束非线性系统变换为无约束系统；步骤4)进行近似，得到近似形式；步骤5)获取坐标变换结果；步骤6)基于误差动力学，构建自适应固定时间跟踪控制方案和参数更新律控制系统；步骤7)证明系统的稳定性。与现有技术相比，本发明具有克服固定时间控制中的奇异性且减轻计算负担等优点。
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公开(公告)号：CN114859943B
公开(公告)日：2025-05-23
申请号：CN202210345360.X
申请日：2022-03-31
Applicant: 同济大学
IPC: G05D1/654 , G05D109/20
Abstract: 本发明公开了一种基于强化学习的无人机自主着陆方法，先采集无人机摄像头的图像信息，形成原始数据，对数据进行带有辅助定位任务的深度Q网络训练，使无人机自身与地面标志水平；然后对数据进行带有辅助定位任务的深度Q网络训练，使得无人机自身在垂直方向下降，并在水平方向调整位置保持与地面标志对齐；最后无人机着陆；本发明在深度Q网络训练中采用动态分区经验回放方式以稳定和加快培训程序，通过辅助的定位任务与改进的采样策略相结合，有助于被训练的人员模型在更多的环境中推广，并取得了卓越的成就着陆性能。
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