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公开(公告)号：CN107703966B
公开(公告)日：2020-05-05
申请号：CN201710961249.2
申请日：2017-10-13
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明是一种基于雁群自组织飞行的无人机自主编队控制方法，其实现步骤为：步骤一：初始化；步骤二：确定长机；步骤三：确定各僚机的引导机；步骤四：确定引导机相对各僚机的期望位置；步骤五：防撞；步骤六：生成无人机自驾仪控制输入指令；步骤七：将自驾仪控制输入指令输入无人机模型；步骤八：判断是否结束仿真；该方法旨在提供一种分布式的无人机自主编队控制方法，在提高无人机机群鲁棒性和适应性的同时，降低无人机单机计算和通信负载，从而有效提高无人机自主能力水平。
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公开(公告)号：CN108829131B
公开(公告)日：2020-02-14
申请号：CN201810601367.7
申请日：2018-06-12
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明是一种基于多目标自适应变异鸽群优化的无人机集群避障方法，其实现步骤为：步骤一：初始化；步骤二：根据集群权重确定无人机期望集群速度变化；步骤三：根据避障权重确定无人机期望避障速度；步骤四：多目标自适应变异鸽群优化初始化；步骤五：通过多目标自适应变异鸽群优化计算集群和避障权重；步骤六：运行无人机模型；步骤七：判断是否结束仿真；该方法旨在提供一种分布式的无人机自主集群避障控制方法，在提高无人机集群在避障过程中的鲁棒性、适应性和简单性，从而有效提高复杂环境中的集群任务执行能力水平。
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公开(公告)号：CN108268053B
公开(公告)日：2020-01-17
申请号：CN201810026713.3
申请日：2018-01-11
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明是一种仿候鸟进化雪堆博弈的无人机自主集群编队轮换控制方法，其实现步骤为：步骤一：初始化；步骤二：基于候鸟进化雪堆博弈确定无人机飞行模式；步骤三：确定引导机及其相对僚机的期望位置；步骤四：运行无人机模型；步骤五：判断是否结束仿真；该方法旨在提供一种分布式的无人机自主集群编队轮换控制方法，在提高无人机集群在编队自主轮换过程中的鲁棒性和适应性，从而有效提高无人机远距离任务执行能力水平。
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公开(公告)号：CN110672088A
公开(公告)日：2020-01-10
申请号：CN201910846601.7
申请日：2019-09-09
Applicant: 北京航空航天大学
Abstract: 本发明公开一种仿信鸽地貌感知归巢机制的无人机自主导航方法，步骤如下：步骤一、初始化环境场，训练神经网络；步骤二、仿信鸽地貌感知行为的目标检测；步骤三、仿信鸽地标导航的无人机位姿估计与建图；步骤四、3D点云分割；步骤五、数据融合；步骤六、仿信鸽动态感知的地标类别判定；步骤七、仿信鸽感知决策的飞行路径更新；步骤八、输出飞行路径。本发明可以实现无人机在应用场景下的自主导航，同时实现了建立高级的、具有地标信息的地图的功能，增加无人机对环境的感知和交互能力；此外，利用目标识别得到的语义信息消除位姿估计模块中运动目标带来的干扰，提高无人机定位与导航的准确性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN110442143A
公开(公告)日：2019-11-12
申请号：CN201910603461.0
申请日：2019-07-05
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: G05D1/08
Abstract: 本发明公开一种基于组合多目标鸽群优化的无人机态势数据聚类方法：加载数据集；计算数据集的差异矩阵和邻接矩阵；利用普利姆算法求解最小生成树；将最小生成树中的边集划分为强连接边集和弱连接边集；对强连接边集进行解码，并进行聚类的预计算；产生初始鸽群并解码得到聚类结果，然后采用紧密性和连续性评价初始时刻鸽群；对初始鸽群进行非支配排序，确定当前时刻鸽群的全局历史最优位置和中心位置；更新鸽群的位置和速度，对鸽群位置解码得到聚类结果，更新鸽群全局历史最优位置和中心位置，持续该过程直至满足终止条件。本发明方法实现简单，降低了计算负荷，降低了决策空间的维度，更容易搜索到最优解，具备较好地适应不同聚类需求的能力。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109344878A
公开(公告)日：2019-02-15
申请号：CN201811038980.9
申请日：2018-09-06
Applicant: 北京航空航天大学
Abstract: 本发明公开一种基于ResNet的仿鹰脑特征整合小目标识别方法：步骤一、建立小目标识别图库；步骤二、初始化设置；步骤三、图像归一化：计算小目标识别图库中所有图像的均值与方差，并利用该均值和方差对所有图像进行归一化，并对图像大小进行归一化；步骤四、逐层计算ResNet-34卷积层输出；步骤五、仿鹰脑特征整合；步骤六、小目标分类；步骤七、完成小目标分类网络训练；步骤八、小目标分类网络测试。本发明方法使用全局池化操作能够大大减少全连接层的参数，使用特征并行融合的方法能够同时利用不同层次的特征进行小目标识别，从而达到更好的分类效果。
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公开(公告)号：CN109254588A
公开(公告)日：2019-01-22
申请号：CN201811208652.9
申请日：2018-10-17
Applicant: 北京航空航天大学
Abstract: 本发明公开一种基于交叉变异鸽群优化的无人机集群协同侦察方法，其实现步骤为：步骤一：侦察环境的初始化；步骤二：多维向量图的初始化及更新策略；步骤三：基于交叉变异鸽群优化的方法设计；步骤四：基于交叉变异鸽群优化的滚动时域控制；步骤五：构建交叉变异鸽群优化的目标函数。在三维空间进行无人机集群协同侦察的仿真。该方法的主要优势主要体现在两个方面：一方面，用时较短，能用于动态规划，与常见的Vorono图和博弈论等方法相比收敛速度较快。另一方面，侦察效率较高，在覆盖区域不大的情况下，仍能够有效侦察到目标点。
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公开(公告)号：CN108268053A
公开(公告)日：2018-07-10
申请号：CN201810026713.3
申请日：2018-01-11
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明是一种仿候鸟进化雪堆博弈的无人机自主集群编队轮换控制方法，其实现步骤为：步骤一：初始化；步骤二：基于候鸟进化雪堆博弈确定无人机飞行模式；步骤三：确定引导机及其相对僚机的期望位置；步骤四：运行无人机模型；步骤五：判断是否结束仿真；该方法旨在提供一种分布式的无人机自主集群编队轮换控制方法，在提高无人机集群在编队自主轮换过程中的鲁棒性和适应性，从而有效提高无人机远距离任务执行能力水平。
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公开(公告)号：CN105652664B
公开(公告)日：2018-05-11
申请号：CN201610113345.7
申请日：2016-02-29
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 一种基于启发式仿生鸽群优化的四旋翼无人机显式预测控制方法，包括如下步骤：1、根据空气动力学和运动学建立四旋翼无人机模型,并给定控制量和状态量之间的关系。2、初始化鸽群优化算法，给定线性化轨迹中要求取样点点的个数D。3、设计代价函数；4、利用地图罗盘因子进行寻优；5、利用鸽群优化地标算子进行寻优；6、得到鸽群优化过的样本目标点，构造线性插值函数；7、将鸽群优化后的插值函数应用于前面得到的模型形成：8、进行仿真或实验，得到相关结果并验证。通过该方法可以降低控制复杂难度，克服了显式预测控制对轨迹要求高，难以应用的问题，避免在线优化过程，节约了大量时间，降低了控制成本。
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公开(公告)号：CN105676859B
公开(公告)日：2017-12-26
申请号：CN201610143932.0
申请日：2016-03-14
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: G05D1/08
Abstract: 本发明是一种无人机三自由度空中自主加油装置，用于模拟无人机空中加油半物理仿真平台中两个八旋翼无人机的模拟加油仿真。本发明旨在加油机获得受油机的成像后，通过无人机安装的英特尔NUC微型计算机(以下简称NUC)模块，利用其内在视觉处理程序解算出两机之间位姿关系，然后通过通信协议传输给加油杆装置中的单片机模块。单片机模块完成输出信息，驱动，执行指令，最终将加油杆以正确角度和姿态朝向受油机，为最终对接提供支持。
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