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公开(公告)号：CN119249603A
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202411307296.1
申请日：2024-09-19
Applicant: 天目山实验室
IPC: G06F30/15
Abstract: 本申请公开了一种针对子母式无人机系统中无人子机的设计方法、装置、设备、介质及产品，涉及无人子机设计领域，该方法包括基于目标用户调研结果，确定无人子机的用户需求的需求值；结合飞机总体设计理论和无人机设计经验，确定与用户需求相关的无人子机的产品设计特性；建立反映用户需求以及产品设计特性的关联程度矩阵；根据用户需求的需求值以及关联程度矩阵确定每项产品设计特性的评估结果；根据评估结果，对产品设计特性进行排序，生成产品设计特性优先级；按照产品设计特性优先级设计无人子机，本申请充分考虑了用户需求与产品设计特性之间的关系，使得所设计出的无人子机更能满足用户需求，在实际使用中更具有实用性能。
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公开(公告)号：CN119126823A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411184988.1
申请日：2024-08-27
Applicant: 天目山实验室
IPC: G05D1/46 , G05D109/20
Abstract: 本发明涉及多目标跟踪技术领域，特别涉及一种动态多目标跟踪方法、系统、设备及存储介质。动态多目标跟踪方法利用所述飞行器在空中的大视角获取所述跟踪目标图像，基于仿鸽群和拍卖机制为所述地面跟踪机构进行跟踪任务分配，实现了一个飞行器控制多个地面跟踪机构，与现有一个飞行器只能控制一个地面跟踪机构相比，提高了资源利用率；同时，地面跟踪机构通过判断对应的跟踪目标是否位于所述地面跟踪机构的第一视角，分情况对所述跟踪目标进行跟踪路径的规划，执行规划的跟踪路径对地面的跟踪目标进行跟踪，通过空地协同的方法实现高效地执行多目标的跟踪任务。
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公开(公告)号：CN118836373B
公开(公告)日：2024-12-10
申请号：CN202411320633.0
申请日：2024-09-23
Applicant: 天目山实验室
Abstract: 本发明公开了一种无人机外部储氢罐脱离装置、无人机及脱离方法，无人机外部储氢罐脱离装置包括安装座、脱连组件、管路锁分组件；脱连组件包括连接于安装座的所述脱连驱动、连接于所述脱连驱动输出端的脱连件，所述脱连驱动能够驱动所述脱连件连接和脱离外部储氢罐；管路锁分组件包括连接于安装座的锁分驱动、连接于所述锁分驱动输出端的锁分器，所述锁分驱动能够驱动所述锁分器与外部储氢罐的管路接头锁紧和分离。本发明的脱连组件和管路锁分组件从而在前后与上下两个方向实现了对外部储氢罐自由度的松绑，外部储氢罐能够在自身重力的作用下以自由落体的方式投下，对无人机整体自重、飞行阻力有极大的降低。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118884979A
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202411375346.X
申请日：2024-09-30
Applicant: 天目山实验室
Abstract: 本申请公开了一种无人机降落航路规划方法、装置、设备、介质及产品，涉及无人机飞行控制领域，该方法包括按照无人机高度，确定多架目标无人机的着降引导阶段，构建待引导无人机集合；所述着降引导阶段包括初始进近阶段、中间进近阶段、最终进近阶段以及着降对接阶段；按照降落顺序，依次从所述待引导无人机集合中筛选出待引导无人机，并将所述待引导无人机与目标着降位置绑定；基于所述目标着降位置以及所述待引导无人机的当前位置，规划着降引导安全区域；基于所述着降引导安全区域，规划所述待引导无人机的引导轨迹；令所述待引导无人机按照所述引导轨迹自主导航，降落至所述目标着降位置，本申请能够更好的适应复杂低空环境。
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公开(公告)号：CN118690185B
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202411180758.8
申请日：2024-08-27
Applicant: 天目山实验室
IPC: G06F18/2132 , G06F18/10 , G06F18/2413
Abstract: 本发明公开了一种低空空域监管员注意策略的在线判定系统及方法，包括在线测量模块、特征选定模块和注意策略判定模块，在线测量模块包括监管绩效测量子模块和眼动测量子模块，特征选定模块包括监管绩效选定子模块和眼动特征选定子模块，注意策略判定模块包括特征预处理子模块、K近邻模型设置子模块和注意策略判定子模块；可实现基于绩效和眼动特征的监管员注意策略判定，具有在线判定、客观性强等特点，可为典型低空空域监管任务下监管员注意策略的培训优化以及动态人机功能分配的触发机制设计提供支撑。
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公开(公告)号：CN118821330A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202411304042.4
申请日：2024-09-19
Applicant: 天目山实验室
IPC: G06F30/15 , G06F30/27 , G06F30/25 , G06N3/126 , B64F5/00 , G06F113/28 , G06F111/04 , G06F111/06
Abstract: 本发明涉及一种不确定环境下的旋翼气动外形稳健设计优化方法，包括如下步骤：S1：建立大气密度不确定性模型，S2：采用黏性涡粒子算法构建旋翼气动模型，S3：采用4次和3次的B‑样条曲线描述桨叶的弦长和扭转角的展向分布，S4：据飞行器的相关参数和任务剖面，确定桨叶外形的设计约束以及优化目标，S5、进行旋翼优化目标的计算，S6、通过NSGA‑II开展多目标优化设计，得到Pareto最优解集，S7、判断优化是否收敛，若是则输出优化结果，否则进一步优化；本发明具有综合考虑了大气密度的不确定性和旋翼气动性能，设计得到的旋翼在不确定大气密度的环境下兼具良好的气动性能和环境适应性。
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公开(公告)号：CN118568865B
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202411041503.3
申请日：2024-07-31
Applicant: 天目山实验室
IPC: G06F30/15 , G06F30/23 , G06F30/27 , G06N3/042 , G06N3/048 , G06F119/14 , G06F113/26
Abstract: 本发明公开了一种用深度学习预测滑橇式起落架应力的方法，包括建立复合材料滑橇式起落架准静态压载仿真有限元模型、调整不同复合材料铺层参数，计算出对应的危险位置应力，以建立训练数据集、构建并获取最佳深度神经网络模型、通过深度学习方法训练深度神经网络模型，使其能够准确地预测滑橇式起落架危险处最大应力的步骤；该方法准确性高、速度快、操作简单，可以快速有效预测滑橇式起落架的应力，为快速设计制造滑橇式起落架提供支持。
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公开(公告)号：CN118568865A
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202411041503.3
申请日：2024-07-31
Applicant: 天目山实验室
IPC: G06F30/15 , G06F30/23 , G06F30/27 , G06N3/042 , G06N3/048 , G06F119/14 , G06F113/26
Abstract: 本发明公开了一种用深度学习预测滑橇式起落架应力的方法，包括建立复合材料滑橇式起落架准静态压载仿真有限元模型、调整不同复合材料铺层参数，计算出对应的危险位置应力，以建立训练数据集、构建并获取最佳深度神经网络模型、通过深度学习方法训练深度神经网络模型，使其能够准确地预测滑橇式起落架危险处最大应力的步骤；该方法准确性高、速度快、操作简单，可以快速有效预测滑橇式起落架的应力，为快速设计制造滑橇式起落架提供支持。
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