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公开(公告)号：CN105204512B
公开(公告)日：2017-10-31
申请号：CN201510582295.2
申请日：2015-09-14
Applicant: 北京航空航天大学
Abstract: 本发明一种基于简化模型机器博弈的六自由度无人作战飞机近距格斗方法，其实现步骤为：步骤一：搭建六自由度非线性无人作战飞机Simulink仿真模型；步骤二：设计六自由度非线性无人作战飞机控制律；步骤三：建立无人作战飞机简化模型；步骤四：建立机载航炮模型；步骤五：设计无人作战飞机控制输入指令库；步骤六：控制输入指令转换；步骤七：建立基于简化模型的无人作战飞机近距格斗机器博弈模型；步骤八：仿真验证。该方法旨在提供一种更具有实际应用价值的无人作战飞机空战自主决策方法，在保证决策正确性和科学性的同时，有效缩短决策时间，从而提高无人作战飞机的作战能力。
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公开(公告)号：CN105516688B
公开(公告)日：2017-04-26
申请号：CN201610036950.9
申请日：2016-01-20
Applicant: 北京航空航天大学
Abstract: 本发明一种可分辨率变换的仿鹰眼视觉成像装置其成像方法，分为机械结构和控制系统两部分。机械结构采用分层式左右对称结构，整个仿鹰眼视觉成像装置分为上层光学结构和下层云台控制结构，使其具备伺服控制和分辨率变换功能。所述机械结构包括两个定焦工业相机、两个板级工业相机、镜头切换装置及二自由度云台；所述控制系统包括图像处理单元、舵机控制单元和电源单元。本发明可以保证视觉系统既可以大范围监控场景，对可疑目标进行检测和定位，又可以进行高分辨率进行分析和测量，可克服单一相机的精度和视场范围相互矛盾的缺陷，目标检测效率明显提高，适用范围更广。
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公开(公告)号：CN105825505B
公开(公告)日：2017-03-29
申请号：CN201610143150.7
申请日：2016-03-14
Applicant: 北京航空航天大学
Abstract: 本发明提出了一种面向硬式空中加油的视觉测量方法，一种面向硬式空中加油的视觉测量方法，该方法的步骤如下：步骤一：基于发光二极管(LED)的受油口目标识别；步骤二：LED标志点中心点匹配；步骤三：利用高斯最小二乘微分校正算法对受油口相对相机的平移矩阵和旋转矩阵进行求解。本方法利用视觉传感器，对受油口位姿进行测量，利用测量得到的位姿关系对受油机以及加油杆实现精确控制，实现加油对接。本方法鲁棒性好，精确性高，可大大提高硬式空中加油的安全性和可靠性。
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公开(公告)号：CN105825505A
公开(公告)日：2016-08-03
申请号：CN201610143150.7
申请日：2016-03-14
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: G06T7/00
CPC classification number: G06T7/0004 , G06T2207/10024 , G06T2207/30108
Abstract: 本发明提出了一种面向硬式空中加油的视觉测量方法，一种面向硬式空中加油的视觉测量方法，该方法的步骤如下：步骤一：基于发光二极管(LED)的受油口目标识别；步骤二：LED标志点中心点匹配；步骤三：利用高斯最小二乘微分校正算法对受油口相对相机的平移矩阵和旋转矩阵进行求解。本方法利用视觉传感器，对受油口位姿进行测量，利用测量得到的位姿关系对受油机以及加油杆实现精确控制，实现加油对接。本方法鲁棒性好，精确性高，可大大提高硬式空中加油的安全性和可靠性。
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公开(公告)号：CN105678027A
公开(公告)日：2016-06-15
申请号：CN201610111869.2
申请日：2016-02-29
Applicant: 北京航空航天大学
CPC classification number: G06F17/5036 , G06F17/5045 , G06F2217/06 , G06N3/00
Abstract: 本发明是一种基于生物地理学优化的继电器设计方法，其实施步骤为：步骤一：建立直流拍合式继电器体积及其相关约束条件的数学模型；步骤二：给定生物地理学优化方法初始参数；步骤三：设置优化问题的适应度函数；步骤四：执行生物地理学优化方法的迁移算子；步骤五：执行生物地理学优化方法的变异算子；步骤六：储存寻优结果。本发明提出的基于生物地理学优化的继电器设计方法具有很高的准确性和鲁棒性，可在电器智能设计过程中使用，缩短设计周期，降低成本，同时提高器件性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105654500A
公开(公告)日：2016-06-08
申请号：CN201610068933.3
申请日：2016-02-01
Applicant: 北京航空航天大学
CPC classification number: G06T7/0004 , G06K9/0063 , G06K2209/21 , G06N3/006 , G06T2207/10024
Abstract: 本发明是基于仿生鸽群优化视觉注意机制的无人机目标检测方法，包括步骤如下：步骤一：利用无人机搭载相机获取航拍图像；步骤二：利用视觉注意机制计算图像显著图；其中包括：1、提取图像特征，2、将特征合成为显著图；步骤三：初始化鸽群优化算法参数；其中包括：1、初始化优化参数维数D，2、初始化种群数量Np，3、初始化种群位置和速度，4、设置算法迭代次数，5、设置罗盘因数；步骤四：设计代价函数；步骤五：利用鸽群算法计算最佳显著图。在给定目标图像的前提下，可以利用本方法找出目标图像在采集图像中的大体位置，以帮助对于该区域的进一步处理。本方法快速准确，对实现无人机的态势评估和自主决策提供基础与帮助。
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公开(公告)号：CN105652664A
公开(公告)日：2016-06-08
申请号：CN201610113345.7
申请日：2016-02-29
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: G05B13/04
CPC classification number: G05B13/042
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：CN105066998A
公开(公告)日：2015-11-18
申请号：CN201510481163.0
申请日：2015-08-03
Applicant: 北京航空航天大学
CPC classification number: G01C21/20 , G01C21/005
Abstract: 本发明是一种基于量子鸽群优化的无人机自主空中加油目标检测方法，其实施步骤为：步骤一：获取处理图像；步骤二：初始化量子鸽群优化算法参数；步骤三：设计代价函数；步骤四：利用量子鸽群优化算法的地图罗盘算子进行寻优；步骤五：利用量子鸽群优化算法的地标算子进行寻优；步骤六：储存结果并验证。该方法可以对无人机的标志点进行准确地检测，为空中加油的实现提供有效的保障。
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公开(公告)号：CN104850009A
公开(公告)日：2015-08-19
申请号：CN201510116705.4
申请日：2015-03-17
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 一种基于捕食逃逸鸽群优化的多无人飞行器编队协调控制方法，有七大步骤：一、初始化算法参数以及捕食逃逸参数；二、初始化鸽群各个个体的初始位置及速度并计算各自的适应值；三、引入地图罗盘算子，根据公式对鸽群进行速度与位置的更新；四、引入捕食逃逸过程，根据公式对鸽群位置进行更新；五、若迭代次数大于地图罗盘算子的最大迭代次数T1，则停止地图罗盘算子和捕食逃逸过程，并执行下一步骤；反之，重复上一步骤；六、引入地标算子，根据剩余鸽群的适应值给所有鸽子排序，适应值低的一半鸽子将跟随适应值高的另一半，根据公式更新位置；七、若当前迭代次数大于地标算子最大迭代次数T2，那么停止地标算子，输出最后结果；反之，重复上一步骤。
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公开(公告)号：CN103971180A
公开(公告)日：2014-08-06
申请号：CN201410197227.X
申请日：2014-05-09
Applicant: 北京航空航天大学
Abstract: 一种基于鸽群启发式优化的连续优化问题求解方法，它有七大步骤：一、按照给定的问题建立相应的评价函数，并设置相应的参数；二、初始化鸽群优化算法参数设置；三、随机初始化N只鸽子的初始位置和速度；四、执行地图罗盘算子；五、若迭代次数大于地图罗盘算子的最大迭代次数NC1，则停止地图罗盘算子并执行地标算子，即执行步骤六，否则返回步骤四进行下一次迭代；六、执行地标算子；七、若迭代次数大于地标算子的最大迭代次数NC2，则停止地标算子，否则返回步骤六进行下一次迭代；输出问题对应的数学模型结果。
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