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公开(公告)号：CN116166038A
公开(公告)日：2023-05-26
申请号：CN202310012000.2
申请日：2023-01-05
Applicant: 北京理工大学 , 北京理工大学重庆创新中心 , 大连理工大学
Abstract: 本发明提供多构型飞行汽车的飞行控制系统、控制板卡及控制方法，属于交通工具系统技术领域，解决飞行汽车在多任务、多模式下存在较大范围质量和环境不确定性的飞行稳定控制和飞行安全问题；飞行控制系统包括：自主决策系统，用于在飞行汽车执行任务的过程中，综合用户指令和传感器数据，自主进行决策任务；在线辨识神经网络算法模块，用于依据传感器数据，适应飞行汽车质量和构型变化，在线辨识质量特性参数；自适应反步制导及姿态控制算法模块，用于综合质量不确定性和外界扰动的影响，对质量特性参数进行修正；优先级混控器，用于依据飞行汽车电机几何特性，得到控制输出与电机间的映射关系；本发明提升了飞行汽车的自主性、鲁棒性和安全性。
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公开(公告)号：CN111873992A
公开(公告)日：2020-11-03
申请号：CN202010801751.9
申请日：2020-08-11
Applicant: 北京理工大学重庆创新中心 , 北京理工大学
Abstract: 本发明提供自动驾驶车辆决策层路径规划的人工势场方法，包括S1，通过人工势场方法建立道路环境，使得车辆行驶在道路边界之内；S2，通过车辆感知装置获知周围信息，并将不同种类的障碍物建立不同的势场函数，使得车辆面对不同的障碍物有不同的处理方式；S3，根据建立的势场环境，可规划出安全路径的集合，使用改进的遗传算法进行优化，找到最短路径。本发明使用人工势场方法建立自动驾驶车辆行驶环境，使得车辆对于不同种类的障碍物进行不同的行驶操作，并且使用改进遗传算法对路径进行优化，使得车辆安全行驶且能量消耗最小。
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公开(公告)号：CN117284031A
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202311228663.4
申请日：2023-09-22
Applicant: 北京理工大学 , 北京理工大学重庆创新中心
Abstract: 本发明提供一种分体式飞行汽车信息架构，包括：用于根据地面指挥系统发送的指令工作并根据实时飞行状态、自身环境、能源动力调整自身飞行局部规划路径并按照需求飞行的飞行信息系统；用于根据地面指挥系统发送的指令工作并根据实时行驶状态、能源状态、各电机情况调整自身行驶局部规划路径并按照需求行驶的底盘信息系统；用于周期性检测对接情况，并根据乘客需求进行切换对接的座舱信息系统；用于发布指令的地面指挥系统。本发明所述一种分体式飞行汽车信息架构具有集成度高、实时性强、位置共享且满足分体式飞行汽车需求等特点，可广泛应用于交通领域。
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公开(公告)号：CN116552837A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310531729.0
申请日：2023-05-11
Applicant: 北京理工大学 , 北京理工大学重庆创新中心
Abstract: 本发明公开了一种垂直起降的纯电飞行平台，包括平台机身，所述平台机身上分别设有动力系统和能源系统，所述动力系统包括分别位于平台机身首尾两端的大涵道圈和左右两侧的小涵道圈，位于大涵道圈和小涵道圈内的桨叶以及控制桨叶的桨叶电机，所述小涵道圈通过可伸缩机臂与平台机身连接，实现纵向的收缩，所述大涵道圈的下方搭载有可摆动的舵片；可收缩涵道式构型在存放或运输等尺寸受限的条件下，将两侧涵道向机身内部收缩，提高空间利用率，采用约200kg的220wh/kg电池和两个2米内径涵道和两个0.8米内径涵道，具备不低于30分钟的优秀续航能力和在总重不超过400kg的前提下具备最高搭载100kg物资的优秀负载能力。
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公开(公告)号：CN116280301A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310049727.8
申请日：2023-02-01
Applicant: 北京理工大学 , 北京理工大学重庆创新中心 , 酷黑科技(北京)有限公司
IPC: B64U10/14 , B64U20/70 , B64U30/26 , B64U30/295 , B64U30/297 , B64U101/60
Abstract: 本发明公开了一种飞行器及其飞行控制方法，属于飞行器技术领域，包括机身、驱动结构和机翼；所述驱动结构用于驱动机翼绕机身上设有的旋转中心自转，改变机翼和机身在竖直方向投影的重叠面积；所述机身上设有若干个主涵道和/或机翼上设有若干个副涵道。本发明的一种飞行器及其飞行控制方法，可以解决现有技术中缺乏一种结构紧凑，利于运输和集群作业且涵道动力系统可翻转、动力足控制稳定的飞行器等问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111856510A
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN202010765233.6
申请日：2020-08-03
Applicant: 北京理工大学重庆创新中心 , 北京理工大学
IPC: G01S17/931 , G01S17/86
Abstract: 本发明提供一种基于激光雷达的车辆前碰撞预测方法，通过目标检测算法定位前方车辆，并生成感兴趣区域，筛选出处于感兴趣区域内的点云数据；剔除无效的点云数据；以车辆纵向行驶方向为X轴，计算点云数据X坐标的期望值EX作为特征坐标，用来代表此刻前方车辆与我车的距离；设置距离阈值TX，比较EX与TX的大小，判断前车距离与本车距离是否太过于接近；比较相邻两时刻的大小，判断前车距离与我车距离是否逐检缩小；设定TTC阈值A,B,A代表存在碰撞危险，B代表情况紧急。本发明通过计算TTC来实现前碰撞预警，充分考虑了前车的速度与加速度，并且自车的速度与加速度信息也蕴含在TTC的计算中，降低了误解率，提高了安全性。
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公开(公告)号：CN115157945B
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202210785432.2
申请日：2022-07-04
Applicant: 北京理工大学 , 北京理工大学重庆创新中心
IPC: B60F5/02 , B64C37/00 , B60R16/023 , B60K7/00 , B62D15/02
Abstract: 本发明提供分体式飞行汽车线控底盘及其多操纵输入决策控制方法，当线控底盘开机上电后，进行结构检测；若座舱与线控底盘挂载则会进入座舱检测模式，未挂载则会进入遥控器检测模式；座舱检测模式中若座舱急停摁钮触发则会进入紧急模式，未触发继续检测座舱控制摁钮是否触发；未触发则会进入遥控器检测模式，触发则会进入座舱控制模式；遥控器检测模式中若遥控器紧急摁钮触发则会进入紧急，未触发则会继续检测遥控器控制模式切换拨杆位置；若拨杆处于向上挡位则会进入独立指令转换模块控制模式，向下挡位则会进入遥控器控制模式。本发明通过设定分体式飞行汽车的四种控制模式及其优先级，防止了由分体式构型引起的多操纵输入决策控制冲突。
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公开(公告)号：CN115871714A
公开(公告)日：2023-03-31
申请号：CN202211613327.7
申请日：2022-12-15
Applicant: 北京理工大学 , 北京理工大学重庆创新中心
Abstract: 本发明公开了一种基于分体式飞行车辆的自动驾驶感知系统和运行方法，包括：底盘、座舱、无人机、布置在分体式飞行车辆上的自动驾驶感知系统和决策规划系统。底盘顶部可拆卸安装座舱，无人机底部可拆卸安装座舱；自动驾驶感知系统包括：激光雷达、相机、计算平台；激光雷达获取点云数据；相机获取图像数据；计算平台根据得到的点云数据和图像数据处理并计算得到障碍物的位置和尺寸信息，获取感知结果并发布给决策规划系统；决策规划系统根据计算平台得到的感知结果做出决策并规划路径，辅助分体式飞行车辆避开障碍物。本发明的优点是：底盘、座舱和无人机三个模块均布置了感知传感器，不同传感器信息融合，增大了视野范围，获取更加丰富的环境信息，以实现不同模块的精准对接以及保障各个阶段行驶过程中的安全。
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公开(公告)号：CN113341932A
公开(公告)日：2021-09-03
申请号：CN202110692640.3
申请日：2021-06-22
Applicant: 北京理工大学 , 北京理工大学重庆创新中心
Abstract: 本发明一种陆空两栖车辆域控制系统及其控制方法，包括动力域、底盘域、飞控域、人机交互域和智能域；每个域都包含独立的信号处理单元、执行装置、以太网通信单元、CAN通信单元；单个域之间通过以太网通信，域控制系统内部通过CAN总线通信。本发明为陆空两栖车辆设计可靠的控制系统，能够保证空中飞行的安全完成以及平稳降落，解决传统控制系统数据和信号的实时性和鲁棒性较差的技术问题，大量减少控制器数目以及线束的量，成本也随之降低。
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公开(公告)号：CN111703429A
公开(公告)日：2020-09-25
申请号：CN202010479198.1
申请日：2020-05-29
Applicant: 北京理工大学重庆创新中心 , 北京理工大学
IPC: B60W40/10 , B60W40/105
Abstract: 本发明公开了一种轮毂电机驱动车辆纵向速度估算方法，使用扩展卡尔曼滤波算法，基于七自由度车辆动力学模型与魔术公式轮胎模型，利用轮毂电机驱动车辆纵向力准确已知的特点，分别对其每个车轮的滑移率进行了估计，并结合估计算法残差与运动学模型计算的速度优选出有效轮速，从而对车辆纵向速度进行计算。本发明所达到的有益效果是：1、根据轮毂电机驱动车辆的各车轮转矩转速易测量且精确度高的特点，设计状态估计器，估计出纵向速度和车轮滑移率；2、结合估计算法残差与运动学模型计算的速度进行有效轮速优选，可弥补单独采用EKF算法估算车辆滑移率进而得到纵向速度或运动学模型计算纵向速度的不足，提高了估计精度，且实时性满足要求。
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