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公开(公告)号：CN1847791A
公开(公告)日：2006-10-18
申请号：CN200610010033.X
申请日：2006-05-12
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 深空自主光学导航控制快速原型验证系统，它属于基于虚拟现实技术的半实物仿真系统。它克服了现有深空探测器着陆模拟装置造价昂贵，系统复杂，验证测试要花费大量的人力、物力及较长的测试周期的缺陷。它包括待验证自主光学导航控制和动力学模拟系统(1)，以实现对选定的着陆星体和着陆区域产生深空探测器的导航信息与控制指令并完成对深空探测器动力学的模拟；目标模拟系统(3)，实现根据对动力学模拟所产生的探测器信息生成深空探测器所面临的三维虚拟环境，并通过显示器予以显示；和光学导航相机系统(4)，实现通过光学导航相机拍摄显示器所显示的图像，利用该图像驱动(1)产生下一步深空探测器的导航信息与控制指令并完成对深空探测器动力学的模拟。
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公开(公告)号：CN118311865B
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202311766910.6
申请日：2023-12-20
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种多无人机集群分布式最优控制方法及系统，涉及无人机集群控制技术领域。本发明的技术要点包括：根据无人机集群的状态数据和控制数据，利用预设的分布式最优控制算法对无人机集群进行分布式协同控制，包括：针对多无人机集群系统构建状态一致性误差系统，设计基于时变权矩阵的代价函数，利用最优化理论设计分布式最优控制器，确保代价函数最优；利用设计的分布式控制器对无人机集群进行分布式协同控制。本发明能够以更小的控制输入实现一致性，能够对系统性能进行优化，在保证多无人机集群系统具有相同的一致性收敛速度的前提下降低控制输入。
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公开(公告)号：CN118311865A
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202311766910.6
申请日：2023-12-20
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种多无人机集群分布式最优控制方法及系统，涉及无人机集群控制技术领域。本发明的技术要点包括：根据无人机集群的状态数据和控制数据，利用预设的分布式最优控制算法对无人机集群进行分布式协同控制，包括：针对多无人机集群系统构建状态一致性误差系统，设计基于时变权矩阵的代价函数，利用最优化理论设计分布式最优控制器，确保代价函数最优；利用设计的分布式控制器对无人机集群进行分布式协同控制。本发明能够以更小的控制输入实现一致性，能够对系统性能进行优化，在保证多无人机集群系统具有相同的一致性收敛速度的前提下降低控制输入。
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公开(公告)号：CN117706910A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202311811151.0
申请日：2023-12-27
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G05B11/42
Abstract: 本发明公开了一种基于滑模控制的不同最大速度的机器人集群覆盖方法及系统，涉及机器人集群控制技术领域。本发明的技术要点包括：根据每个机器人各自的最大行驶速度计算获取多个机器人的多个最优覆盖位置；设计抗干扰的滑模控制器，以利用所述滑模控制器控制机器人行驶到其最优覆盖位置。其中计算获取多个机器人的多个最优覆盖位置解决了离散客户要求时间敏感服务的最优覆盖位置计算问题，也解决了实际应用背景下种种考虑时效任务分布的问题；抗干扰的滑模控制器考虑了具有不同最大速度的机器人集群在角度控制上的扰动，可使得机器人稳定的到达最优覆盖位置。
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公开(公告)号：CN116593990A
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN202310476582.X
申请日：2023-04-28
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G01S7/48 , G06T7/70 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G01S17/88
Abstract: 本发明公开了一种基于激光雷达变尺度观测的空间目标相对位姿测量方法及系统，涉及空间目标位姿测量技术领域。本发明的技术要点包括：(1)建立两个并行的网络结构来分别估计目标的相对位置和相对姿态；(2)通过卷积神经网络中位置网络来估计目标的相对位置从而确定目标平移向量；(3)将原始点云平移至质心为原点的坐标系；(4)通过CNN中姿态估计网络估计目标的姿态四元数。本发明能明显提高激光雷达变尺度观测空间目标位姿估计的实时性和准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116486234A
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202310476663.X
申请日：2023-04-28
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06V10/82 , G06V10/774 , G06V20/64 , G06N3/0464 , G06N3/0442
Abstract: 本发明公开了一种基于激光雷达点云深度学习的空间非合作目标三维边界框识别方法及系统，涉及空间三维目标识别技术领域，用以解决现有方法对于三维激光点云识别速度不快且精度不高的问题。本发明的技术要点包括：获取空间目标的激光雷达点云数据；将激光雷达点云数据输入预训练的基于深度学习的目标三维边界框识别网络中，获取空间目标的8个三维边界框角点坐标；其中目标三维边界框识别网络包括点云特征提取网络和三维边界框回归网络。本发明可实现对空间非合作目标三维模型的准确识别，识别速度快且精度高。本发明可应用在空间目标三维点云模型识别领域中，为后续开展目标相对位姿测量等任务提供技术支持。
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公开(公告)号：CN111150410B
公开(公告)日：2022-11-11
申请号：CN202010053285.0
申请日：2020-01-17
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 苏州点石仿真科技有限公司
Abstract: 一种基于心电信号与肌电信号融合的心理压力评测方法，属于心理压力分析技术领域。本发明针对现有心理压力评测更强调参试者的主观性，而无法用生理或行为特征从客观上体现被试个体的压力状态的问题。包括：获得心电生理参数和肌电生理参数；获得心电生理参数和肌电生理参数的所有待识别特征；通过随机森林特征重要性度量方法算法对所有待识别特征进行融合，并在压力识别模型中分配权重，获得压力识别最终模型；采集待测试者的心电信号和表面肌电信号并进行处理，获得待测试者的待测试特征；将待测试者的待测试特征输入压力识别最终模型，获得待测试者的当前心理压力等级。本发明用于测试受试者的心理压力状态。
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公开(公告)号：CN114872934A
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202210568718.5
申请日：2022-05-24
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: B64G1/24
Abstract: 一种基于无损凸化和切比雪夫正交配点法的月面大范围飞行器轨迹优化方法，涉及月球表面飞行器飞行轨迹优化技术领域，用以解决月面飞行器的动力上升和动力下降两阶段轨迹优化问题。本发明技术要点包括：对于飞行器在月球表面飞行阶段的上升段轨迹和下降段轨迹进行轨迹优化：构建月面载人飞行器轨迹优化模型，包括动力学模型方程、约束条件和目标函数；对轨迹优化模型进行变换，包括对约束条件和动力学模型方程进行变换；进一步利用切比雪夫正交配点法对动力学模型方程进行离散化；对变换后的轨迹优化模型进行迭代求解，获得上升段轨迹或下降段轨迹的状态量和控制量。本发明实现了月面飞行器以燃料最优为目的的上升段和下降段轨迹规划，具有普适性。
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公开(公告)号：CN108759665B
公开(公告)日：2021-04-27
申请号：CN201810520572.0
申请日：2018-05-25
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G01B11/00
Abstract: 一种基于坐标转换的空间目标三维重建精度分析方法，涉及计算机图形学和计算机视觉技术领域。本发明为了在仿真实验中完成对空间目标三维重建的分析，又能在实际在轨拍摄中，完成对目标实际尺寸的还原。本方法利用稀疏重建得到目标的三维点云坐标，利用目标在本体坐标系下的坐标，以及其在本体坐标系下的实际坐标，使用坐标系转换程序对其进行坐标转换，进而得到全部三维点云的实际坐标，重构出空间目标的实际尺寸，获得其各方向上的尺寸数据，进而完成对空间目标重构的精度分析。这种方法可以在给定目标尺寸下完成对目标的精度分析，也可以实现在目标尺寸未知情况下，通过引入坐标系转换，实现对目标的本体坐标系的求取，达到重建出带有标准尺寸的空间目标。
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公开(公告)号：CN108876908A
公开(公告)日：2018-11-23
申请号：CN201810603475.8
申请日：2018-06-12
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种基于重建模型完整度的空间目标三维重建评估方法及应用，它属于计算机图形学和计算机视觉技术领域。本发明解决了传统方法存在的评估需要依赖于原始模型信息，且评估仅限于重构模型的局部，不能够对三维重建的完整程度进行评估的问题。本发明利用投影平面上重构点数的分布情况，投影平面上重构点覆盖率来评估三维重建模型的完整度，当重构点数分布直方图中除最边缘的部分外，没有陡然下降的直方条，重构点在直方图中分布均匀，且重构点覆盖率大于90％，则认为三维重建模型的完整性较好，而且本发明的三维重建模型完整度评估方法不需要依赖于原始重建目标信息。本发明可以应用于计算机图形学和计算机视觉技术领域用。
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