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公开(公告)号：CN114167748B
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202111247331.1
申请日：2021-10-26
申请人： 北京航天自动控制研究所
IPC分类号： G05B17/02
摘要： 本发明公开了一种飞行控制算法一体化训练平台，属于机器学习技术领域，能够保证飞行控制算法训练，以及验证设计的通用性和易用性，进而提高了飞行控制算法一体化训练和验证设计的效率。平台包括：控制器、机器学习框架模块和可视化飞行仿真环境；其中：所述可视化飞行仿真环境包括动力学模型、视景仿真模型和调用接口；所述可视化飞行仿真环境通过所述调用接口与所述机器学习框架模块相连接；所述机器学习框架模块用于实现所述控制器和所述可视化飞行仿真环境之间的数据交互；所述视景仿真模型用于展示飞行控制算法的一体化训练过程中的飞行状态信息；所述动力学模型与所述视景仿真模型之间建立通讯连接。
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公开(公告)号：CN114047786B
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202111425356.6
申请日：2021-11-26
申请人： 北京航天自动控制研究所
IPC分类号： G05D1/695 , G05D109/20
摘要： 本发明涉及一种用于集散式异构无人机集群的协同处理系统和方法，属于无人机技术领域，解决现有系统缺乏自组织能力和无法根据战场态势进行人为的任务信息修改的问题。该系统包括：多个无人机和与多个无人机通信连接的地面站，每个无人机包括：飞行控制器用于控制无人机姿态并且调整无人机的速度和飞行方向；光电吊舱用于实时拍摄视频帧并进行目标跟踪；以及信息处理模块用于主机根据地面站的任务信息规划整体航迹，多个无人机根据整体航迹规划自身航迹并将自身航迹发送给飞行控制器执行，基于视频帧进行目标识别和目标定位，通过地面站随时修改任务信息，实时根据修改的任务信息规划出修改航迹。能够根据战场态势实时根据修改的任务信息规划出修改航迹。
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公开(公告)号：CN114200950B
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202111248696.6
申请日：2021-10-26
申请人： 北京航天自动控制研究所
IPC分类号： G05D1/08
摘要： 本发明公开了飞行姿态控制方法，属于机器学习技术领域，方法包括：构建飞行姿态控制律的学习所需的探索环境；根据所述探索环境输出的姿态角、姿态角速度，以及期望姿态角指令，构建所述飞行姿态控制律的学习所需的输入信号；将从所述飞行姿态控制律得到的舵机理论输出指令输入至舵机限幅单元，获取所述舵机限幅单元的输出结果，并将所述输出结果输入至所述探索环境；构建奖励回报单元，所述奖励回报单元反馈所述探索环境的姿态角的当前时刻奖励至所述飞行姿态控制律，并通过最大化总奖励优化所述飞行姿态控制律的学习；对所述飞行姿态控制律进行学习，获取最终的飞行姿态控制律，基于所述飞行姿态控制律对飞行姿态进行控制。
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公开(公告)号：CN114153193A
公开(公告)日：2022-03-08
申请号：CN202111431027.2
申请日：2021-11-29
申请人： 北京航天自动控制研究所
IPC分类号： G05B23/02
摘要： 本申请实施例提供一种结合扩张状态观测器和BP神经网络的极性故障识别方法，包括：获取姿态控制系统发生极性故障的情况下飞行器对应的箭体角速度、姿态角偏差和受控指令，并获取极性故障的极性故障类型；将箭体角速度、箭体角加速度、姿态角偏差和受控指令确定为模型输入训练数据，将带有极性故障类型的模型输入训练数据确定为第一训练样本；利用第一训练样本构建姿态控制系统极性故障类型识别模型；利用姿态控制系统极性故障类型识别模型进行极性故障类型识别。这样能够识别姿态控制系统发生的极性故障类型并在线完成重构，避免故障产生更深远的影响。本申请还公开一种结合扩张状态观测器和BP神经网络的极性故障识别装置、电子设备、存储介质。
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公开(公告)号：CN110963409A
公开(公告)日：2020-04-07
申请号：CN201911206715.1
申请日：2019-11-29
申请人： 北京航天自动控制研究所
发明人： 张伯川 , 唐波 , 刘燕欣 , 高仕博 , 张聪 , 肖利平 , 胡瑞光 , 闫涛 , 徐安盛 , 闫威 , 李飞 , 王硕 , 张海荣 , 朱泽林 , 苏晓静 , 魏小丹 , 刘国明 , 李宇明 , 熊寸平
摘要： 本发明涉及一种轮胎吊机器视觉自动纠偏偏差测量方法，通过下述方式实现：在轮胎吊陆侧两个轮组前方安装左右探测器，满足探测器成像中路面两条行进线的像素分辨率优于2毫米；对左右探测器进行标定，确定探测器图像中像素坐标与其对应的地面测量坐标系位置关系；所述的地面测量坐标系原点为左/探测器底面投影点，Y轴为探测器的视场中心线在地面投影，X轴为地面与Y轴垂直方向，定义趋向陆地的位置偏差为正；根据轮胎吊的当前行驶方向，从探测器图像中的路面行进线上任意选取两点，根据上述标定关系，由两点确定的直线与地面测量坐标系的关系确定轮胎吊当前位置偏差和角度偏差。
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公开(公告)号：CN114237269B
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202111429113.X
申请日：2021-11-29
申请人： 北京航天自动控制研究所
IPC分类号： G05D1/495 , G05D1/46 , G05D101/15 , G05D109/20
摘要： 本申请涉及空间飞行器控制技术领域，公开一种用于构建姿态控制系统极性故障模式识别模型的方法，包括：获取多个训练样本和各训练样本分别对应的样本标签；各训练样本包括样本姿态控制参数数据；将带有样本标签的训练样本输入预设的神经网络进行训练，获得姿态控制系统极性故障模式识别模型。以能够通过姿态控制系统极性故障模式识别模型对姿态控制系统的各种极性故障模式进行识别。本申请还公开一种用于构建姿态控制系统极性故障模式识别模型的装置及电子设备、存储介质，一种用于识别姿态控制系统极性故障模式的方法及装置、电子设备、存储介质。
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公开(公告)号：CN114239134A
公开(公告)日：2022-03-25
申请号：CN202111431112.9
申请日：2021-11-29
申请人： 北京航天自动控制研究所
摘要： 本申请实施例涉及飞行器故障辨识技术领域，公开一种用于构建控制极性故障辨识样本数据的方法，包括：对预设的第一仿真飞行模型中的各模型参数进行拉偏，获得第二仿真飞行模型；按照预设的极性故障模式利用第二仿真飞行模型进行飞行器模拟飞行，并获取模拟飞行过程中飞行器的飞行姿态信息和四路舵指令信息；根据模拟飞行过程中飞行器的飞行姿态信息和四路舵指令信息构建样本数据。通过对预设的仿真飞行模型中的各模型参数进行拉偏来实现在不同飞行环境下的飞行模拟，提高了样本数据对应的飞行环境的丰富程度，使得通过样本数据训练出来的模型对真实飞行环境下的姿态控制系统极性故障模式识别更加准确。
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公开(公告)号：CN110963409B
公开(公告)日：2021-02-09
申请号：CN201911206715.1
申请日：2019-11-29
申请人： 北京航天自动控制研究所
发明人： 张伯川 , 唐波 , 刘燕欣 , 高仕博 , 张聪 , 肖利平 , 胡瑞光 , 闫涛 , 徐安盛 , 闫威 , 李飞 , 王硕 , 张海荣 , 朱泽林 , 苏晓静 , 魏小丹 , 刘国明 , 李宇明 , 熊寸平
摘要： 本发明涉及一种轮胎吊机器视觉自动纠偏偏差测量方法，通过下述方式实现：在轮胎吊陆侧两个轮组前方安装左右探测器，满足探测器成像中路面两条行进线的像素分辨率优于2毫米；对左右探测器进行标定，确定探测器图像中像素坐标与其对应的地面测量坐标系位置关系；所述的地面测量坐标系原点为左/探测器底面投影点，Y轴为探测器的视场中心线在地面投影，X轴为地面与Y轴垂直方向，定义趋向陆地的位置偏差为正；根据轮胎吊的当前行驶方向，从探测器图像中的路面行进线上任意选取两点，根据上述标定关系，由两点确定的直线与地面测量坐标系的关系确定轮胎吊当前位置偏差和角度偏差。
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公开(公告)号：CN109410175B
公开(公告)日：2020-07-14
申请号：CN201811123271.0
申请日：2018-09-26
申请人： 北京航天自动控制研究所 , 中国运载火箭技术研究院
发明人： 王浩 , 郑文娟 , 孙芃 , 张立家 , 高琪 , 刘跃成 , 韦海萍 , 郝梦茜 , 张伯川 , 张辉 , 周斌 , 靳松直 , 张聪 , 郑智辉 , 李少军 , 高仕博 , 胡瑞光 , 蔡伟 , 崔广涛 , 丛龙剑 , 刘燕欣 , 肖利平 , 唐波
摘要： 一种基于多子区图像匹配的SAR雷达成像质量快速自动评价方法，首先人工制备带有特殊几何形状信标的SAR基准图像，通过雷达回波电磁仿真得到基准图像的基准雷达回波信号，完成雷达测试基准数据制备。在SAR雷达成像质量测试中，将基准雷达回波信号注入SAR雷达，由被测试雷达成像生成SAR实时图。随后使用SAR实时图和SAR基准图像进行多子区图像匹配，得到信标在SAR实时图中的精确位置。通过信标在SAR图像中几何位置和形状的变化，完成SAR雷达成像质量的量化评价。本发明提出的基于多子区图像匹配的SAR雷达成像质量快速自动评价方法大大提高了SAR雷达单机测试的自动化程度，在提高判读精度的同时降低了人力以及时间成本。
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公开(公告)号：CN109410175A
公开(公告)日：2019-03-01
申请号：CN201811123271.0
申请日：2018-09-26
申请人： 北京航天自动控制研究所 , 中国运载火箭技术研究院
发明人： 王浩 , 郑文娟 , 孙芃 , 张立家 , 高琪 , 刘跃成 , 韦海萍 , 郝梦茜 , 张伯川 , 张辉 , 周斌 , 靳松直 , 张聪 , 郑智辉 , 李少军 , 高仕博 , 胡瑞光 , 蔡伟 , 崔广涛 , 丛龙剑 , 刘燕欣 , 肖利平 , 唐波
摘要： 一种基于多子区图像匹配的SAR雷达成像质量快速自动评价方法，首先人工制备带有特殊几何形状信标的SAR基准图像，通过雷达回波电磁仿真得到基准图像的基准雷达回波信号，完成雷达测试基准数据制备。在SAR雷达成像质量测试中，将基准雷达回波信号注入SAR雷达，由被测试雷达成像生成SAR实时图。随后使用SAR实时图和SAR基准图像进行多子区图像匹配，得到信标在SAR实时图中的精确位置。通过信标在SAR图像中几何位置和形状的变化，完成SAR雷达成像质量的量化评价。本发明提出的基于多子区图像匹配的SAR雷达成像质量快速自动评价方法大大提高了SAR雷达单机测试的自动化程度，在提高判读精度的同时降低了人力以及时间成本。
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