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公开(公告)号：CN119717512A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411819832.6
申请日：2024-12-11
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明涉及基于不确定性量化的探测器动力下降鲁棒最优制导方法。其中的方法包括：构建考虑初始状态与模型环境不确定性的动力下降鲁棒燃料最优制导模型，通过基于混沌多项式展开的不确定性量化方法，将最优制导模型转化为确定性问题，通过序列凸优化方法进行确定性优化问题的求解，得到鲁棒最优着陆轨迹与相应的反馈制导律。本发明可将复杂的包含随机性的非线性最优控制问题转化为易于求解的凸优化问题，在保证求解成功率的前提下提高了求解效率，设计出的最优轨迹能够在不确定情况下也能满足各种约束，且得到的相应反馈制导律可直接在线应用。
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公开(公告)号：CN118625670A
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202410770610.3
申请日：2024-06-14
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明涉及基于深度算子网络的火星大气进入动力学模型构建方法。其深度算子网络设置有分支网络、主干网络和偏置网络，其方法包括：构建探测器的动力学方程，确定动力学初始条件和时变控制量，在主干网络中引入频率编码机制，以将时间输入替换为一系列带有频率信息的新输入值，将动力学初始条件和变化的时变控制量作为初始状态，输入到分支网络中，根据动力学初始条件，通过偏置网络获得偏置项，结合分支网络和主干网络的输出，并引入偏置项，以获得最终的动力学解算结果。本发明通过改进的算子网络，能够实现快速可靠的动力学求解，在一次神经网络前向推理时间内完成动力学解算。
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公开(公告)号：CN118192672A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410615353.6
申请日：2024-05-17
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
IPC: G05D1/695 , G05D109/20
Abstract: 本发明涉及一种无人机三维空间分布式编队方法及系统，根据状态信息和队形三维球面矩阵进行一致性协商，确定无人机对队形矩阵中心点的认知速度；根据无人机的当前位置、目标位置和认知速度确定无人机进入队形的第一速度；根据无人机的当前位置、探索区域内块格的位置和调节系数确定无人机在队形内探索的第二速度；根据障碍物集合、邻居无人机集合、无人机的当前位置和当前速度确定无人机进行避障的第三速度；将第一速度、第二速度或第三速度作为编队速度，根据编队速度对无人机进行编队控制；使得无人机集群能自主聚集并互相配合形成编队，对无人机集群中因无人机故障等原因导致的队形空缺进行补齐，提升了编队效率。
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公开(公告)号：CN118192608A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410492778.2
申请日：2024-04-23
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
Abstract: 本发明涉及分布式在线多机轨迹规划方法及系统；通过构建无人机的重规划轨迹；根据预估边界和静态障碍物的坐标构建无人机的安全飞行走廊进而得到无人机避障静态障碍物的第一约束；根据先验轨迹将无人机之间的碰撞约束简化为凸约束的无人机间避障的第二约束；按需根据无人机的半径、动态障碍物的半径和动态障碍物的轨迹预测误差得到无人机避障动态障碍物的第三约束；将无人机分组，按照组间异步规划且组内同步规划的方式对各组无人机根据重规划轨迹的目标函数、所述第一约束、所述第二约束和所述第三约束进行轨迹规划，得到目标轨迹；提升了轨迹规划的求解速度，实现分时求解，均摊了负载，节省了瞬时资源。
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公开(公告)号：CN117611809A
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202311417132.X
申请日：2023-12-19
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
Abstract: 本发明涉及基于相机激光雷达融合的点云动态物体滤除方法，基于数据采集平台，数据采集平台设置有相机和激光雷达，其中的方法包括：通过激光雷达获取实时的点云，以及通过相机同步获取实时的图像，其中，相机和激光雷达采用无目标外参自动标定方法进行外参的预标定，通过基于深度学习的视觉目标检测网络获得图像中动态对象检测框，根据预标定获得的外参将点云投影到图像中，结合投影到图像上的点云，筛选出动态对象检测框内的点云后，对动态对象检测框内的点云进行聚类分割后滤除。本发明结合相机和激光雷达进行点云动态物体滤除，可改善自主移动机器人在动态场景下的定位精度，并能有效缓解动态物体对于建图的影响。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117474076A
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311172503.2
申请日：2023-09-12
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
IPC: G06N3/092 , G06N3/0499 , G06F17/18 , G06F17/11
Abstract: 本发明涉及一种火星探测器动力下降段的对抗式逆强化学习着陆方法。其中的方法包括：获取火星探测器的当前状态，以及初始化对抗式逆强化学习网络模型的网络参数，模型设置有策略网络和判别网络，采用专家数据库进行训练，根据当前状态，通过策略网络生成一系列的状态动作对轨迹，通过判别网络计算状态动作对轨迹的奖励值，以生成新的最优动作轨迹，将最优动作轨迹作为控制命令输出，并从最优动作轨迹中采样数据以更新策略网络的网络参数。本发明通过对抗式逆强化学习算法完成火星探测器着陆时动力下降段的着陆任务，通过设计策略网络、判别网络及网络训练各项参数，使得控制器能够满足执行机构故障、引力场未知状况下的着陆要求。
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公开(公告)号：CN112644738B
公开(公告)日：2021-09-17
申请号：CN202110069582.9
申请日：2021-01-19
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: B64G1/24
Abstract: 一种行星着陆避障轨迹约束函数设计方法，属于着陆器轨迹约束技术领域。解决了现有着陆器可运动的范围小，着陆轨迹的保守强，不利于着陆器制导律的设计的问题。本发明根据采集的行星表面障碍信息，将障碍等效为3种不同的空间几何形状，计算等效的空间几何形状的各个顶点的坐标信息；对着陆轨迹函数约束函数进行分段设计；当等效的空间几何形状为锥形和棱台形地形时，将轨迹约束函数划分为两段，当等效的空间几何形状为台阶状地形时，轨迹约束函数的段数取决于等效的台阶的阶数，n阶台阶的地形，轨迹约束函数划分为n+1段。本发明适用于行星着陆避障轨迹约束。
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公开(公告)号：CN105159304A
公开(公告)日：2015-12-16
申请号：CN201510363123.6
申请日：2015-06-26
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 接近并跟踪空间非合作目标的有限时间容错控制方法，属于轨道控制和姿态控制领域。现有追踪航天器的对非合作目标进行视线跟踪时存在追踪控制误差大导致的跟踪监视精度低的问题。一种接近并跟踪空间非合作目标的有限时间容错控制方法，在视线坐标系下建立动力学和运动学方程，考虑到系统的不确定性、非合作目标运动参数部分未知、控制输入饱和、死区等情况，利用RBF神经网络进行自适应估计和补偿，采用反步法思想设计控制器使追踪航天器在有限时间内收敛到期望的姿态和轨道并保持。本发明采用有限时间控制方法具有控制收敛快、鲁棒性好以及跟踪控制精度高的优点。
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公开(公告)号：CN105353763B
公开(公告)日：2018-03-30
申请号：CN201510869675.4
申请日：2015-12-01
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种非合作目标航天器相对轨道姿态有限时间控制方法，涉及航空航天领域。解决了目前非合作目标的航天器相对轨道姿态联合控制中所存在的问题。一种非合作目标航天器相对轨道姿态有限时间控制方法包括以下步骤：步骤一：将用惯性系表示的相对轨道动力学模型投影到视线系，采用视线系描述航天器的相对轨道动力学模型；步骤二：建立姿态动力学模型和姿态运动学模型；步骤三：将相对轨道动力学模型、姿态动力学模型和姿态运动学模型进行状态空间表示，获得相对轨道姿态动力学模型；步骤四：根据相对轨道姿态动力学模型和有限时间控制理论获得有限时间连续控制器。本发明适用于非合作目标航天器的相对轨道姿态联合控制。
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公开(公告)号：CN104536452B
公开(公告)日：2017-04-26
申请号：CN201510038688.7
申请日：2015-01-26
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G05D1/08
Abstract: 基于时间‑燃料最优控制的航天器相对轨道转移轨迹优化方法，涉及一种航天器相对轨道转移轨迹优化方法。本发明为了解决追踪航天器在相对轨道坐标系中，现有的方法没有考虑推力幅值有限的问题和现有的方法只考虑时间最优或者只考虑燃料消耗问题。本发明首先建立相对轨道运动动力学模型分别设计沿三个轴施加的主动控制量ux,uy,uz；然后将相对轨道运动动力学模型解耦为三个子系统：解耦成三个子系统后，将追踪航天器考虑转移时间和燃料消耗的总性能指标转化为每个轴的单轴性能指标最终得到时间—燃料最优控制律为对追踪航天器进行控制。本发明适用于航天器相对轨道转移轨迹优化。
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