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公开(公告)号：CN119885869A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202411951287.6
申请日：2024-12-27
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/006 , G06Q10/0637 , G06Q50/26 , G06F111/06
Abstract: 本发明提供了一种基于改进DPSO算法的动态目标分配方法及系统，属于动态目标分配领域。为了解决现有多弹协同作战目标分配过程中，群智能优化算法收敛性和求解精度较差的问题。本发明基于十进制编码和速度整数化的方式，将传统PSO算法离散化，通过模块化初始化和边界值处理的方式确保种群更新过程中始终满足资源约束和整数约束；通过在目标函数中引入惩罚函数，将违背打击效能约束的解不断淘汰。为了进一步改善算法的性能，在求解过程中引入领域专家知识，实现了多弹协同作战目标分配问题的快速高质量求解。
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公开(公告)号：CN118552691A
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202410620081.9
申请日：2024-05-20
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明提供一种大尺度高精度月面随机地形生成方法，涉及月球地形生成技术领域，为解决现有的数字地形模型的质量高度依赖于原始数据源的精度，低精度的遥感探测数据或测绘数据导致模型存在误差的问题。包括如下步骤：S1、根据目标区域位置信息及范围，基于月面DEM地图确定区域地形特征及撞击坑类型，输入石块和撞击坑最小直径；S2、获取月面DEM地图中撞击坑位置与直径，对目标区域地形图进行拆分，得到多个石块生成单元，并生成栅格地图，计算每一个石块生成单元中石块数量，进一步计算目标区域石块数量；S3、对目标区域地形图生成地形石块：S4、对目标区域地形图生成地形撞击坑：S5、计算得到目标区域内的高程值，生成大尺度、高精度的月面地形。
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公开(公告)号：CN114997297B
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202210582031.7
申请日：2022-05-26
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/09
Abstract: 一种基于多级区域划分的目标运动意图推理方法及系统，涉及移动目标运动意图推理技术领域，用以解决现有方法对于缺乏目标运动意图先验知识则无法推理目标运动意图的问题。本发明将城市环境进行多级多区域划分构成移动目标的运动意图集合；将获取的多个移动目标城市运动轨迹在运动意图集合中标注以构建训练数据集；将训练数据集进行离散化以构建特征地图矩阵；将特征地图矩阵输入基于卷积神经网络的多级目标运动意图推理模型进行训练；将待推理的移动目标城市运动轨迹在运动意图集合中进行标注并进行离散化处理，输入训练好的推理模型中，获取移动目标前往各级区域中各子区域的概率。本发明可应用于移动目标目的地未知的推理问题中。
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公开(公告)号：CN114970714B
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202210582034.0
申请日：2022-05-26
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/092 , G06N3/09
Abstract: 一种考虑移动目标不确定行为方式的轨迹预测方法及系统，涉及移动目标轨迹预测技术领域，用以解决现有方法对具有不确定行为方式的目标运动轨迹预测效果差、精度低的问题。本发明技术要点包括：首先收集移动目标的历史运动轨迹数据作为训练数据集；接着建立移动目标行为决策模型以及移动目标行为偏好模型，通过监督学习的方式从训练数据集中学习移动目标行为偏好模型以及移动目标行为决策模型的参数；之后采用逆强化学习的方式交替地从训练数据集中学习移动目标行为决策模型以及移动目标行为偏好模型的参数；将学习之后的移动目标行为决策模型用于模拟移动目标的行为决策过程，预测移动目标的运动轨迹。本发明可显著提高对移动目标的轨迹预测精度。
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公开(公告)号：CN113276109B
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202110430722.0
申请日：2021-04-21
Applicant: 国网上海市电力公司 , 国网上海能源互联网研究院有限公司 , 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于RRT算法的双机械臂解耦运动规划方法及系统，包括：利用双向RRT算法分别对每个机械臂进行针对环境静态障碍物的无碰撞路径规划，以确定每个机械臂的第一运行路径节点序列和每个节点对应的时间信息；将每个机械臂的第一运行路径节点序列根据每个节点对应的时间信息进行一一对应，并行碰撞检测，获取碰撞检测结果；当所述碰撞检测结果指示发生碰撞时，将作为主臂的第一机械臂的第一运行路径节点序列作为动态障碍物，重新对作为从臂的第二机械臂进行无碰撞路径规划，以确定最终运行路径节点序列；根据第一机械臂的第一运行路径节点序列、第二机械臂的最终运行路径节点序列和每个节点对应的时间信息确定双机械臂解耦运动规划方案。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116107346A
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN202310285168.0
申请日：2023-03-22
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明公开了一种飞行器集群通信拓扑自适应控制方法及系统，涉及飞行器集群控制技术领域，用于解决基于传统通信机制的高速飞行器集群控制策略鲁棒性低、所需通信量大的问题。本发明的技术要点包括：获取飞行器集群与环境的交互信息；利用所述飞行器集群与环境的交互信息训练基于深度神经网络的飞行器集群控制策略网络；利用训练好的飞行器集群控制策略网络控制飞行器集群的运动以及通信拓扑。本发明实现的飞行器集群控制策略具备对飞行器运动行为以及飞行器集群通信拓扑的控制能力，可以在复杂的集群任务环境中自适应地调整集群的通信拓扑。
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公开(公告)号：CN115329594A
公开(公告)日：2022-11-11
申请号：CN202211054694.8
申请日：2022-08-31
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F30/20 , G06F17/11 , G06F17/16 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F111/10 , G06F119/14
Abstract: 一种大规模导弹集群攻防对抗仿真加速方法及系统，涉及导弹集群攻防对抗仿真技术领域，用以解决传统的线性代理模型无法在保证模拟精度的同时有效加速大规模导弹集群攻防对抗仿真过程的问题。本发明的技术要点包括：建立进攻弹与拦截弹各自的动力学与制导模型，搭建导弹集群对抗仿真模拟器，以获取高维导弹集群对抗飞行数据；采用主成分分析法对高维数据进行压缩，获得低维数据；之后建立初始线性模型对低维导弹集群对抗飞行数据进行粗略拟合，并训练神经网络来拟合初始线性模型的残差，最终得到导弹集群对抗的代理模型。本发明通过使用主成分分析法和建立代理模型提高了仿真速度，可应用于大规模导弹集群攻防对抗的仿真加速过程中。
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公开(公告)号：CN115328203A
公开(公告)日：2022-11-11
申请号：CN202211054695.2
申请日：2022-08-31
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 一种基于数据驱动的大规模无人机集群编队仿真加速方法及系统，涉及数字仿真技术领域，以解决传统线性代理模型无法在保证模拟精度的同时有效加速大规模无人机集群编队仿真过程的问题。本发明通过对原始高维无人机集群状态数据进行降维以及使用深度神经网络拟合线性代理模型误差，有效减小了大规模无人机集群编队仿真建模的复杂程度和仿真计算时所需的计算资源，并保证一定的仿真精度。本发明通过建立原始大规模无人机集群编队状态的低维特征子空间的方式显著提升大规模无人机集群编队行为动态过程的仿真模拟速度，且由线性初始模型与深度神经网络组合的复合代理模型可以在加速大规模无人机集群编队行为仿真速度的同时保持较高的模拟精度。
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公开(公告)号：CN114296479B
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202111660250.4
申请日：2021-12-30
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种基于图像的无人机对地面车辆跟踪方法及系统，涉及无人机跟踪技术领域，用以解决现有技术不能对地面车辆进行有效地实时跟踪的问题。本发明的技术要点包括：利用无人机机载相机采集包含地面车辆的图像，通过图像处理获取地面车辆在图像中的位置信息，从而计算获得地面车辆相对于无人机的视线角；根据所述视线角控制云台旋转以使地面车辆始终在相机视野范围内，实现对地面车辆的跟踪；进一步地，根据所述视线角和云台的姿态信息，计算获得NED坐标系下地面车辆的位置，从而获得无人机和地面车辆的相对距离，并根据相对距离调整无人机飞行速度。本发明可以很好的锁定地面目标车辆，给出精确的目标定位结果，可跟踪快速运动的车辆目标。
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公开(公告)号：CN113867403B
公开(公告)日：2022-06-14
申请号：CN202111279009.7
申请日：2021-10-31
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 一种基于微型涡喷的全向力无人机及其控制分配方法，属于无人机飞行控制技术领域。为了使全向力无人机其姿态与位置的控制解耦使得无人机在空中以期望姿态悬停或运动成为可能，同时，微型涡喷发动机带来大推力也改善了其对非结构化环境的适应能力。技术要点：在每个涡喷发动机均增加一个绕无人机机体系OcmxB轴转动的自由度。基于微型涡喷的全向力无人机物理模型构建；设计PID控制器，根据期望的无人机姿态和位置，由控制器解算出虚拟控制指令；基于虚拟控制指令，在执行机构自由度冗余的情况下，考虑对实际控制量进行降级处理，根据各执行机构之间的几何关系确定系统的常值控制效能矩阵，然后反解出作用于执行机构的实际控制指令。本发明用于无人机飞行控制技术领域。
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