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公开(公告)号：CN116338716A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310160117.5
申请日：2023-02-24
申请人： 中国人民解放军国防科技大学
摘要： 本发明公开了一种基于方位角拓扑结构的空地无人系统多目标关联方法，本发明属于多传感器目标关联领域，包括：构建空中无人平台的视觉探测模型，基于视觉探测模型，得到无人机视觉图像中多目标的相对位置；构建地面无人平台的激光雷达探测模型，基于激光雷达探测模型，得到无人车激光雷达中多目标的相对位置；基于两种相对位置，构建方位角拓扑结构，基于方位角拓扑结构中的约束条件，构建双环匹配模型；基于双环匹配模型，计算旋转步长，基于旋转步长，得到多目标的关联结果。本发明通过双环旋转匹配模型，能够实现拓扑序列的匹配和目标关联，同时能够在最少旋转步数内获取全部关联结果，且内环旋转总步长小于2π。
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公开(公告)号：CN116321418A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310188403.2
申请日：2023-03-02
申请人： 中国人民解放军国防科技大学
IPC分类号： H04W64/00
摘要： 本发明公开了一种基于节点构型优选的集群无人机融合估计定位方法，包括：获取参考节点位置和参考节点与被测节点的距离测量值，获得精度最高的参考节点位置与被测节点的距离测量值，输入至融合估计定位模块中进行计算，结合UWB信道特性带来的约束，获得UWB位置信息；计算IMU的加速度和角速度测量值，并通过位姿方程估算出IMU位姿估计信息；将UWB位置信息与所述IMU位姿估计信息的差值作为误差状态数据，并将误差状态数据输入误差状态卡尔曼滤波器中进行滤波处理，将滤波后的结果对IMU传感器误差进行补偿，同时不断输出位姿方程估算的位姿信息结果，确定无人机位置。
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公开(公告)号：CN115862629A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202211482637.X
申请日：2022-11-24
申请人： 中国人民解放军国防科技大学
摘要： 本发明公开一种基于语音识别的有人机与无人机协同交互方法及系统，该方法包括：在有人机端，采集操作员对被控无人机的控制指令的语音信号，并根据预先基于无人机协同任务指令集构建的语音识别模型进行语音识别，转换得到文本数据；对转换得到的文本数据进行语义理解，转换为任务命令以及对应的控制参数；将转换得到的任务命令和控制参数进行编码后发送给被控无人机，以控制被控无人机按照任务命令和控制参数进行动作；以及在有人机端，采集被控无人机的反馈信息编码形成的反馈指令，对反馈指令进行解析后，得到被控无人机的反馈信息。本发明具有实现方法简单、智能化程度以及交互控制效率高、灵活性强且安全可靠等优点。
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公开(公告)号：CN110806758B
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN201911100195.6
申请日：2019-11-12
申请人： 中国人民解放军国防科技大学
IPC分类号： G05D1/10
摘要： 本发明公开一种基于情景模糊认知图的无人机群自主等级自适应调整方法，步骤包括：S1.建立针对当前任务的情景模糊认知图模型；S2.在无人机上布置用于采集外界环境信息的传感器，以及在操作员身上布置用于采集状态数据的传感器；执行任务过程中，通过各传感器采集无人机的外界环境信息以及操作员的状态数据；S3.使用情景认知模糊认知图模型根据当前任务阶段、各传感器采集到的无人机的外界环境信息以及操作员的状态数据控制调整无人机的自主等级。本发明能够利用情景模糊认知图实现无人机机群的动态自主等级自适应切换，且执行效率高、实现灵活。
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公开(公告)号：CN111857184A
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN202010761043.7
申请日：2020-07-31
申请人： 中国人民解放军国防科技大学
IPC分类号： G05D1/10
摘要： 本发明公开一种基于深度强化学习的固定翼无人机群集控制避碰方法及装置，该方法步骤包括：S1.建立无人机运动学模型以及D3QN，并使用各僚机与环境交互过程中的历史交互数据更新网络参数，训练形成D3QN模型，其中交互过程中根据环境状态构建僚机与长机之间的联合状态，同时进行态势评估构建得到局部地图，输入至D3QN模型得到各僚机的控制指令输出；S2.各僚机分别实时获取状态信息构成当前僚机与长机之间联合状态，实时进行态势评估构建得到局部地图；将实时构建的联合状态、局部地图输入至D3QN网络模型得到各僚机的控制指令。本发明具有实现方法简单、可扩展性好，能够实现固定翼无人机群集控制，同时避免碰撞等优点。
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公开(公告)号：CN114167892B
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202111467822.7
申请日：2021-12-02
申请人： 中国人民解放军国防科技大学
IPC分类号： G05D1/46
摘要： 无人机感知规避系统的传感器优化配置方法、设备及介质，以无人机平台对传感器的重量、体积和功率的限制为约束条件，选用传感器检测范围和碰撞检测水平两个综合评价指标设计目标函数，构建传感器配置问题的多目标优化数学模型，通过帕累托优化求解从可行解中选择最优的传感器配置方案，确定适用于具体应用场景的最优的传感器组合形式和传感器参数。本发明提出的方法可用于载荷有限的无人机平台感知与规避系统的机载传感器配置。
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公开(公告)号：CN115903900A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211483287.9
申请日：2022-11-24
申请人： 中国人民解放军国防科技大学
IPC分类号： G05D1/10
摘要： 本发明公开一种基于语义理解的无人机航线规划方法及系统，该方法步骤包括：S01.输入无人机的航线规划指令的语音信号，并将语音信号转换为文本数据；S02.将转换得到的文本数据进行语义理解，提取出无人机的航线规划指令的关键词；S03.根据当前威胁区域以及无人机的航线规划指令的关键词进行航线规划，输出无人机的规划点坐标；S04.根据无人机的规划点坐标在无人机的仿真环境中生成无人机的规划轨迹，并在仿真环境中将障碍物、指定目标以及威胁区域的位置信息映射到无人机的规划轨迹中。本发明能够实现面向复合型自然语言指令理解的无人机自动航线规划，且具有实现方法简单、成本第、智能化程度以及效率高且灵活性强等优点。
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公开(公告)号：CN114722946B
公开(公告)日：2022-12-20
申请号：CN202210382371.5
申请日：2022-04-12
申请人： 中国人民解放军国防科技大学
摘要： 本发明公开了基于概率模型检测的无人机异步行动与协同策略合成方法，属于无人机集群任务规划技术领域，包括如下步骤：利用马尔可夫决策过程MDP模型建模无人机行为；基于多马尔科夫决策过程MDP模型，建立无人机集群的全局异步行为模型；利用扩展概率计算树逻辑描述无人机集群的全局异步行为模型，并将无人机集群的全局异步行为模型转化为具有概率约束的乘积自动机；基于概率模型检测理论和乘积自动机，得到无人机集群全局异步多行动策略；定义互模拟映射；利用互模拟映射控制若干无人机执行无人机集群全局异步多行动策略；本发明解决了无人机异步行动与协同时对通信等资源的需求高的问题，并可用于提高多智能体系统的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN110502034A
公开(公告)日：2019-11-26
申请号：CN201910832120.0
申请日：2019-09-04
申请人： 中国人民解放军国防科技大学
IPC分类号： G05D1/10
摘要： 本发明公开了一种基于深度强化学习的固定翼无人机群集控制方法，其步骤包括：步骤S1、离线训练阶段：建立随机无人机动力学模型，基于竞争双重Q网络的Q函数评估之后，进行动作选择；所述竞争双重Q网络为D3QN网络；步骤S2、在线执行阶段：构建竞争双重Q网络，并载入训练好的网络模型，所述网络模型和动作选择策略运行在僚机的机载电脑上，长机滚转动作由操控员给出，长机和僚机的自驾仪分别根据各自的滚转动作，直至完成飞行任务。本发明具有较强的实时性和适应性，能够将仿真中训练得到的策略迁移到真实环境等优点。
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公开(公告)号：CN110502033A
公开(公告)日：2019-11-26
申请号：CN201910832116.4
申请日：2019-09-04
申请人： 中国人民解放军国防科技大学
IPC分类号： G05D1/10
摘要： 本发明公开了一种基于强化学习的固定翼无人机群集控制方法，其包括：步骤S1、训练阶段：建立随机无人机动力学模型、执行器深度神经网络和评价器深度神经网络，持续采集智能体与环境进行交互的历史经验，并存储到经验池中；从经验池中随机进行批次采样，不断更新执行器和评价器的网络参数，最终形成保存评价器网络模型；步骤S2、执行阶段：僚机通过传感器获取自身位置和姿态信息，载入评价器网络模型，评价器根据当前系统联合状态输出僚机最佳滚转动作，长机滚转角设定值由操控员给出；直至完成飞行任务。本发明具有较强的实时性和适应性、能够将仿真中训练得到的策略迁移到真实环境中等优点。
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