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公开(公告)号：CN113487672A
公开(公告)日：2021-10-08
申请号：CN202110672038.3
申请日：2021-06-17
Applicant: 北京控制工程研究所
Abstract: 一种复杂场景下行为关联的对象特征提取方法，对箱子的定位及箱内未知物体行为关联的状态检测，包括以下步骤：(1)利用RGB‑D深度相机获取场景深度信息和彩色图像，检测场景中圆形标志；(2)针对步骤(1)筛选出贴在箱子上边缘四角位置的圆形标志物，解算目标箱子空间位置与姿态；(3)针对步骤(2)获取的目标箱体，对箱子内物体进行检轮廓检测，并对其进行长方形拟合和姿态位置估计；(4)针对步骤(3)获取的根据每个独立物体在箱子里的位置与姿态，得到箱子空置区域。
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公开(公告)号：CN109062047B
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN201810940326.0
申请日：2018-08-17
Applicant: 北京控制工程研究所
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明的动态逆控制中基于加计信息解算慢回路控制指令的方法及系统，获取飞行器导航系统输出的导航信息，三轴加计输出的测量信息，以及制导系统输出的期望姿态控制指令；对三轴加计输出的测量信息进行滤波处理；根据导航信息和滤波后的三轴加计测量信息，建立慢回路逆模型；根据飞行器的导航系统输出的导航信息和制导系统输出的期望姿态控制指令，生成伪控制指令；最后生成慢回路控制指令，避免了慢回路复杂逆模型的解算及误差的在线补偿，同时可以抵抗除导航系统误差(含重力计算误差)以外的干扰，实现了低耗时、高精度的慢回路控制律解算。
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公开(公告)号：CN113325704A
公开(公告)日：2021-08-31
申请号：CN202110450164.4
申请日：2021-04-25
Applicant: 北京控制工程研究所
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明实施例提供一种航天器逆光抵近智能轨道控制方法，包括：根据开普勒轨道动力学方法在仿真环境中建立自身航天器运动轨迹与目标航天器运动轨迹的运动学模型；从所述运动学模型中获取自身航天器及目标航天器在t0时刻的观测量以及所述目标航天器在t0时刻的速度增量；将所述自身航天器的t0时刻的观测量输入训练效果收敛的动作网络计算t0时刻所述自身航天器的速度增量，根据所述速度增量对所述自身航天器的轨道进行控制；根据t0+T时刻所述自身航天器和目标航天器的观测量、方位角，判断速度增量进行轨道控制后自身航天器是否处于目标航天器的逆光观测范围内。利用本发明实施例可实现航天器间的逆光观测范围判断。
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公开(公告)号：CN113268859A
公开(公告)日：2021-08-17
申请号：CN202110448705.X
申请日：2021-04-25
Applicant: 北京控制工程研究所
Abstract: 本发明实施例提供一种航天器在轨博弈的仿真模拟系统，包括实时解算航天器随时间变化的位置、速度、姿态、姿态角信息的运动学模型装置，对航天器数量、机动能力、速度增量幅值、即时奖励函数、太阳方位角、碰撞情况、通讯网络、观测量进行定义的场景定义装置，建立智能算法的神经网络模型的神经网络模型建立装置，调用神经网络模型并根据航天器观测量及速度增量、t0+T时刻航天器观测量及即时奖励函数对动作网络、评价网络进行训练的智能算法装置，将神经网络模型的训练过程数据通过图形方式呈现的结果输出与性能评估装置，可视化地呈现所述航天器的运动轨迹的场景实时显示装置，利用本技术方案可以实现航天器运行状态及运动轨迹的精确模拟与评估。
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公开(公告)号：CN109483530A
公开(公告)日：2019-03-19
申请号：CN201811216658.0
申请日：2018-10-18
Applicant: 北京控制工程研究所
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明公开了一种基于深度强化学习的足式机器人运动控制方法及系统，其中，该方法包括：构建足式机器人3D模型；设计奖惩函数；构建动作网络和目标动作网络，并完成网络初始化；用动作网络生成控制量，得到下一时刻机器人的状态，计算奖惩值；随机选取一定数量的样本，计算目标评价网络的状态-动作值，并根据Bellman方程更新评价网络的输出；利用评价网络对动作网络的权值进行更新；利用评价网络和动作网络权值更新目标评价网络和目标动作网络；重复上述步骤，直至网络收敛；根据动作网络，得到机器人运动的控制指令。本发明使得足式机器人实现在未知环境下的高效平稳移动。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107966901A
公开(公告)日：2018-04-27
申请号：CN201711076772.3
申请日：2017-11-06
Applicant: 北京控制工程研究所
Inventor： 黄煌
IPC: G05B13/02
Abstract: 结合连续控制和相平面法的RLV反推力器控制方法及系统，建立了侧滑角的黄金分割自适应控制器，利用相平面法将连续控制量转化为开关控制量，进而通过所述开关控制量生成RLV反推力器开关控制指令，对RLV的反推力器进行控制。本发明实现了RLV姿态子系统反推力控制器开关量的解算，兼顾闭环系统稳定性和动态性能，能够有效提高RCS控制下RLV对环境和任务的适应能力。
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公开(公告)号：CN115302511B
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202211001178.9
申请日：2022-08-19
Applicant: 北京控制工程研究所
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明公开了一种基于图像域的机械臂高效操控归置学习奖励训练方法，实现杂乱场景中机械臂自主归置物体任务。该任务中，由于空间受限、复杂碰撞等约束的存在，导致终止状态是不可预测的，从而对奖励函数的设计带来了困难。本专利对强化学习的奖励是“步骤奖励”和“完成奖励”的组合，通过在图像域中合并来量化终端状态的性能，这将引导终端状态收敛到一个更好的域，而不是特定的值。以鼓励快速排列盒子中分散的对象，同时最小化对象之间的间隙，对不同数量、不规则形状的物体以及间断情况具有更好的适应性。
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公开(公告)号：CN113487672B
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202110672038.3
申请日：2021-06-17
Applicant: 北京控制工程研究所
Abstract: 一种复杂场景下行为关联的对象特征提取方法，对箱子的定位及箱内未知物体行为关联的状态检测，包括以下步骤：(1)利用RGB‑D深度相机获取场景深度信息和彩色图像，检测场景中圆形标志；(2)针对步骤(1)筛选出贴在箱子上边缘四角位置的圆形标志物，解算目标箱子空间位置与姿态；(3)针对步骤(2)获取的目标箱体，对箱子内物体进行检轮廓检测，并对其进行长方形拟合和姿态位置估计；(4)针对步骤(3)获取的根据每个独立物体在箱子里的位置与姿态，得到箱子空置区域。
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公开(公告)号：CN116225052A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202211689776.X
申请日：2022-12-27
Applicant: 北京控制工程研究所
Abstract: 本发明涉及一种无人系统智能架构及智能生成方法，属于无人系统领域。本发明的无人系统智能架构包括环境获取模块、知识库、动作库、特征提取模块、知识搜索模块、动作生成模块、过程记录模块、任务评估模块、更新扩展模块。学习能力和推理能力是本架构的两个典型特征；本架构中智能体通过环境获取模块和任务评估模块实现与环境和任务的交互，通过对动作库和知识库的合理组织产生智能，实现本架构的学习和推理能力，提高智能体适应未知环境和处理复杂任务的能力。
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