专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]一种基于DW1000的UWB超宽带定位系统-CN202310250388.X在审
  • 吴恩铭;孙艺东;罗飞扬;王思源;唐昊;李光印;刘滨;陆汇全;邓皓文;鲍宇飞;蔡琪 - 中国民航大学
  • 2023-03-16 - 2023-06-27 - G01C21/20
  • 本发明属于UWB定位技术领域,具体公开了一种面向无人机的自动部署UWB惯性室内定位系统,包括:定位拓扑层,使用以DW1000芯片为收发媒介,STM32F103C8T6为计算中心的UWB定位组模组成,同时为提高精度,将中心处理层的结果送入拓扑算法进行最短距离计算和基站点位选取;本专利用多节点相对距离数据进行解算:其中空间中各节点数据初步选择测量范围内各点测量数据,从网络获得选定点两两之间测距信息,依据三点定位确定各组空间中相对位置,并将位置信息上传至网络中,根据项目设计的定位算法进行多次空间几何关系闭环运算,将三点定位获得位置关系信息元合成高精度的相对位置信息,实现多点空间坐标的厘米级定位。
  • 一种基于dw1000uwb宽带定位系统
  • [发明专利]一种用于飞行器勘测的多传感状态估计器-CN202310243900.8在审
  • 孙艺东;吴恩铭;唐昊;吴皓楠;李光印;罗飞扬;马世超;许悰瑞;符椿梅;王晓娜;张馨玥 - 中国民航大学
  • 2023-03-15 - 2023-06-23 - G01C21/00
  • 本发明公开了一种用于飞行器勘测的多传感状态估计器,包括对四旋翼无人机建立详细的数学模型,对基于优化的多传感器状态估计器进行模型描述,解决无人机对未知环境的探索问题,实现图像与IMU数据的紧耦合估计、视觉图像跟踪,完成惯性传感预积分,在完成上述步骤后,进入初始化,包含三个环节。本发明结合紧耦合和松耦合的优势,利用低成本的惯性测量单元(InertialMeasurementUnit,IMU)在图像采样间隔时间内的短时平稳性,从而实现更高的视觉系统的采样频率,并使无人机在加速和急转的情况下都能进行稳定的位姿跟踪。最终结合无人机集群控制算法和策略,深入研究基于该融合框架理论的集群无人机同时定位与地图构建方法,从而设计出一款精度高、实时性好的多传感状态估计器。
  • 一种用于飞行器勘测传感状态估计
  • [发明专利]一种无人机飞行状态在线监测系统-CN202210849065.8在审
  • 吴恩铭;孙艺东;张超;程争 - 中国民航大学
  • 2022-07-19 - 2022-10-11 - G01C21/16
  • 本发明公开了一种无人机飞行状态在线监测系统,包括地面控制平台和无人机本体,所述地面控制平台的连接端与无人机本体的连接端双向无线连接,所述地面控制平台和无人机本体的输出端均连接有数据收集模块,所述数据收集模块的输出端连接有数据分析模块。本发明通过数据收集模块对无人机本体监测的数据建立分布式传感器网络,然后数据分析模块采用人工智能算法根据数据收集模块收集的数据计算无人机本体状态,并通过数据挖掘模块将无人机本体状态按照姿态控制模块、速度预测模块、位置预测模块和航迹规划模块相对应的进行分类,最终通过故障预测与诊断模块进行组合惯性导航系统的故障预测与诊断,实现了对整个无人机系统的评估和预判的目的。
  • 一种无人机飞行状态在线监测系统
  • [发明专利]一种基于模型与神经网络组合的无人机故障诊断系统-CN202210847888.7在审
  • 吴恩铭;孙艺东;张超;程争 - 中国民航大学
  • 2022-07-19 - 2022-09-30 - G05B23/02
  • 本发明公开了一种基于模型与神经网络组合的无人机故障诊断系统,包括地面控制平台和无人机本体,所述地面控制平台的连接端与无人机本体的连接端双向无线连接,所述地面控制平台和无人机本体的输出端均连接有数据收集模块,所述数据收集模块的输出端连接有数据挖掘模块。本发明通过数据挖掘模块借助人工智能方法充分挖掘数据隐含信息,改善数据质量,通过特征识别模块提取相似特征并传递至PHM系统处建立对应模型,最后通过组合预测模块进行组合,实现旋翼无人机组合惯性导航系统的故障预测与诊断,相对于单一方法的无人机PHM,通过将灰色模型与神经网络组合,建立组合预测模型,进行相应的权重选择训练,优化预测精度,实现更好的预测效果。
  • 一种基于模型神经网络组合无人机故障诊断系统
  • [发明专利]一种基于管理大数据的无人机故障预测系统-CN202210849068.1在审
  • 吴恩铭;孙艺东;张超;程争 - 中国民航大学
  • 2022-07-19 - 2022-09-20 - G06Q10/04
  • 本发明公开了一种基于管理大数据的无人机故障预测系统,包括:数据采集层,用于采集无人机本体组件的健康动态数据;存储层,用于存储数据采集终端采集到的数据,所述存储层包括有若干子存储层,用于分类存储数据;数据传输层,用于传输数据采集终端采集的数据信息;数据处理层,用于对数据进行融合、挖掘以改善数据质量;数据诊断层,用于对数据进行分析诊断实现对故障的检查、定位、隔离和自修复;决策层,根据数据反应的健康信息,结合飞行任务进行预测、决策和规划。本发明分析并挖掘组合无人机常见故障和输出数据,确定影响无人机稳定性和潜在故障影响因子的关键指标,确定无人机组合惯性导航系统失效评估指标,建立失效评估体系。
  • 一种基于管理数据无人机故障预测系统

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