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[发明专利]一种面向飞机表面检查的无人机自适应覆盖路径规划方法-CN202310372080.2在审
发明人：陈威;王从庆;慕佳伟 -专利权人：南京航空航天大学
申请日： 2023-04-07 - 公布日： 2023-09-22 - 主分类号： G06T7/80 文献下载
摘要：本专利公开了一种面向飞机表面检查的无人机自适应覆盖路径规划方法，采用无人机搭载相机进行飞机表面损伤的视觉检查；视点生成模块基于已有飞机点云模型进行曲面自适应离散化采样生成位姿样本集和对应视点样本集，并根据距离，碰撞和覆盖面积进行样本筛选；搜索空间构造模块对筛选后的位姿样本进行连接构建无人机搜索空间；路径搜索模块根据构建的加权启发奖励函数在搜索空间中进行路径搜索；覆盖评估模块在路径搜索时中采用体素体积法计算覆盖率，最后生成满足目标覆盖率的无人机损伤检查路径。
一种面向飞机表面检查无人机自适应覆盖路径规划方法

[发明专利]一种基于信号门限技术的靶机安控器全自动检测方法-CN202211691714.2在审
发明人：李志宇;石峰;高艳辉;王从庆;刘蓉;郭剑东;孙晓媛;孙占杰 -专利权人：南京航空航天大学
申请日： 2022-12-27 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： G05B23/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于信号门限技术的靶机安控器全自动检测方法，所述自动检测系统完成所有检测项目单次消耗时间少于5分钟，所需时间成本大大减少。本发明分析了所述安控器可能出现故障的原因，引入故障码机制，每一种故障原因对应唯一的故障码，当出现故障时，所述自动检测系统将故障码发送给上位机，与人工检测相比能够更快速地定位故障原因，节省检测时间，而且容易受到检测时目视观察的局限性影响，所述自动检测系统实现了真正意义上的周期性检测与单项检测叠加进行，提升了对安控器检测的全面性和实时性，能够发现人工检测方式无法感知的潜在故障，实现了人工检测无法达到的精准检测效果。
一种基于信号门限技术靶机安控器全自动检测方法

[发明专利]一种面向客机机身表面检查的无人机全覆盖路径规划方法-CN202310113011.X在审
发明人：陈威;王从庆;金凌云;沈佳瑜;慕佳伟;叶逸涛;韩笑 -专利权人：南京航空航天大学
申请日： 2023-02-14 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： G05D1/08 文献下载
摘要：本发明公开了一种面向客机机身表面检查的无人机全覆盖路径规划方法，基于待检查客机机身结构模型，构造针对客机机身的类三维地图，在传统栅格地图的基础上，给所有栅格点赋予高度值和方位信息；基于客机机身类三维地图，采用一种改进牛耕法与模板法结合的混合算法对任务栅格进行逐行遍历；针对遇到障碍栅格无法继续遍历即死区问题，引入路径转向代价乘子和路径高度代价函数，构造路径综合代价优先级启发规则，利用改进后的A*算法搜索最优绕行路径，基于类三维地图改变航路点高度的方式飞跃障碍物，实现机身表面全覆盖检查。
一种面向客机机身表面检查无人机覆盖路径规划方法

[发明专利]一种基于深度强化学习的无人机未知环境路径规划方法-CN202310152546.8在审
发明人：金凌云;王从庆;李宏光;李志宇 -专利权人：南京航空航天大学
申请日： 2023-02-22 - 公布日： 2023-06-13 - 主分类号： G05D1/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度强化学习的无人机未知环境路径规划方法，包括：在仿真引擎中设计逼真的无人机避障环境，确定无人机的起始点和目标点；根据无人机的飞行特点和仿真环境设计相应的动作空间和奖励函数；基于传统PPO算法在Actor‑Critic网络结构中加入自注意力模块，形成改进的PPO算法；在仿真环境中基于改进的PPO算法进行无人机的路径规划；将训练得到的权重文件放入无人机机载计算机中，进行实际环境的路径规划验证。本发明提出的改进Actor‑Critic网络结构可以减少训练时间，提高网络的收敛速度，且网络结构稳定、参数量少，适合部署于机载计算机等算力较小的移动设备上。
一种基于深度强化学习无人机未知环境路径规划方法

[发明专利]一种基于帧间约束的深度学习视觉SLAM方法-CN202310152599.X在审
发明人：李志宇;李宏光;王从庆;金凌云;高艳辉;郭剑东 -专利权人：南京航空航天大学
申请日： 2023-02-22 - 公布日： 2023-05-23 - 主分类号： G06T7/70 文献下载
摘要：本专利公开了一种基于帧间约束的深度学习视觉SLAM技术及方法，使用相机采集环境图像信息；深度学习视觉里程计模块接收相机传输的图像信息，并输出待约束的位姿信息；位姿局部约束模块接收IMU的数据信息，进行积分计算，将积分结果作为约束块约束两帧位姿；关键帧判断模块对图像序列判断并提取关键帧，用于后续的回环检测模块；深度学习回环检测模块接收关键帧图像，输出对应的图像特征矩阵，通过特征哈希法判断是否发生回环，进行位姿修正；重定位模块检查系统是否出现“跑丢”的情况，通过建立新系统和回环检测的方法进行多重地图的融合。
一种基于约束深度学习视觉 slam 方法

[发明专利]一种深度神经网络融合的飞机蒙皮损伤图像增强方法-CN202310152464.3在审
发明人：慕佳伟;王从庆;沈佳瑜;陈威 -专利权人：南京航空航天大学
申请日： 2023-02-22 - 公布日： 2023-05-16 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种深度神经网络融合的飞机蒙皮损伤图像增强方法，采用自动色彩均衡方法构建色彩校正模块，以对原始低质图像进行初步增强；针对色彩校正后的图像进行尺寸规范，搭建出Swin‑Transformer和RefineNet融合模型；在Swin‑Transformer模块中采用一个卷积层替换原始结构以降低计算量，并搭建6层结构的深度细节增强模块以提取图像更深层次的细节特征；在RefineNet模块中将残差卷积层的模块个数减半而添加至多分辨率融合模块之后，并引入两个不同尺度的图像以提升图像结构特征的准确率；基于所搭建的Swin‑Transformer和RefineNet融合模型，实现从端到端的飞机蒙皮损伤图像增强。本发明提出的网络模型以增强低质飞机蒙皮损伤图像为目标，将深度神经网络应用于图像增强领域，能够达到很好的效果；同时，也为提升后续目标检测、图像分类等高级任务的检测精度作出了重大贡献。
一种深度神经网络融合飞机蒙皮损伤图像增强方法

[发明专利]一种基于时频特征融合的肌电信号解码方法-CN201911029831.0有效
发明人：滑少扬;王从庆 -专利权人：南京航空航天大学
申请日： 2019-10-28 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06F18/213 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于时频特征融合的肌电信号解码方法，步骤为：采集时域肌电信号，并将时域信号转换为频域信号，对时域信号和频域信号分别进行信号预处理；根据预处理后的时域信号和频域信号，分别构造并训练初始时域特征提取网络和初始频域特征提取网络；采用迁移学习技术，将初始时域特征提取网络和初始频域特征提取网络在其最后一层进行连接，并添加新的全连接层进行整体训练，得到最终的时域特征提取网络和频域特征提取网络，并将其融合为一个网络，利用融合后的网络进行测试，实现肌电信号解码。本发明将预处理后的时域和频域信息进行融合，形成信息互补，提供识别准确率。
一种基于特征融合电信号解码方法

[发明专利]剑麻毛羽测试仪-CN202210791245.5在审
发明人：刘萧;张锡科;黄华;韩杰;胡广;王从庆 -专利权人：南通宏大实验仪器有限公司
申请日： 2022-07-07 - 公布日： 2022-10-21 - 主分类号： G01N21/88 文献下载
摘要：本发明公开了剑麻毛羽测试仪，涉及剑麻毛羽测试仪技术领域，包括导线盘主体和仪器主体，所述导线盘主体包括导线盘底座，导线盘底座上通过螺栓固定有轴承座，导线盘底座上通过轴承座转动连接有旋转架，旋转架的底端通过螺栓固接有挡板一，挡板一与轴承座之间设有套设在旋转架外侧的同步轮一，旋转架的外侧固接有支撑块，支撑块和锁紧块之间设有套设在旋转架外侧的剑麻，此剑麻毛羽测试仪，区别于现有技术，该测试仪通过摄像头及其补光灯作用，采用清楚地图像处理技术，将毛羽测试、条干测试、捻度测试综合在一起，实现全新的剑麻毛羽测试仪设备，以提高测试效率，并满足现有毛羽测试的使用需求，使用效果好。
剑麻毛羽测试仪

[发明专利]基于无人机和多视角几何的飞机蒙皮缺陷识别与定位方法-CN202210585119.4在审
发明人：韩笑;王从庆 -专利权人：南京航空航天大学
申请日： 2022-05-27 - 公布日： 2022-08-23 - 主分类号： G06T17/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于无人机和多视角几何的飞机蒙皮缺陷识别与定位方法，使用无人机携带相机拍摄飞机蒙皮图像和视频，获取飞机蒙皮缺陷数据；采用ROS系统进行多进程管理，包含PCL点云库和用TensorRT部署的YOLOv5深度学习目标检测模型；使用无人机携带相机环绕飞机进行拍摄，并利用拍摄的图像通过多视角三维重建方法建立三维点云模型；用重建时得到的相机空间参数还原成像过程，将二维数字图像中识别的缺陷与三维模型上的位置匹配，将缺陷标记并还原于三维模型中。本发明避免了检测过程中与飞机蒙皮表面的接触，极大降低了维护成本和检测过程中对飞机不必要的损伤；且使缺陷更加直观清晰，便于工作人员分析。
基于无人机视角几何飞机蒙皮缺陷识别定位方法

[发明专利]一种基于解析预测的航天器变轨控制方法-CN202210340070.6在审
发明人：彭秀辉;解元博;王增茂;陈啸林;周艺嘉;王从庆 -专利权人：南京航空航天大学
申请日： 2022-04-01 - 公布日： 2022-08-05 - 主分类号： B64G1/24 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于解析预测的航天器变轨控制方法，包括以下步骤：1、建立以刚体运动群SE(3)刻画姿轨状态的系统动力学模型；2、分析基于经典PD控制律的闭环系统的不变性特征，求解得到动力学模型下闭环系统的解析解形式；3、针对具有执行器时延干扰的航天器系统，设计基于解析预测补偿的航天器变轨控制律，同时分析系统的稳定性及稳定条件。本发明针对具有执行器时延干扰的航天器系统变轨控制问题，通过求解闭环系统解析解预测了航天器姿轨状态，并设计基于解析预测的补偿变轨控制律。无论执行器时延干扰完全已知或区间已知，本发明均能够提高航天器变轨任务的稳定控制效果。
一种基于解析预测航天器控制方法

[发明专利]一种公路自动侧方停车路径规划及控制方法-CN202210205643.4在审
发明人：彭秀辉;解元博;王增茂;陈啸林;王从庆 -专利权人：南京航空航天大学
申请日： 2022-03-03 - 公布日： 2022-07-29 - 主分类号： B60W30/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种公路自动侧方停车路径规划及控制方法，属于自主智能停车技术领域。所述方法包括以下步骤：当无人驾驶车辆接收到自动停车指令后，进入路径规划过程，利用路径规划算法自动规划可行的停车路径；若目标车辆所在区域能够规划出可行的停车路径，则进入停车过程，利用停车控制算法沿所述停车路径执行自动停车任务；若目标车辆所在区域因环境约束无法规划出可行的停车路径，则进入停车引导过程，引导驾驶员前往可行区域；此外，本发明在停车过程中，若环境出现干扰，则进入停车等待过程，直到干扰消失。本发明所述方法无需进一步获取路径上的期望速度，所设计的停车控制算法提高了停车准确度，使车辆能够自主地完成停车任务，具有智能性、实用性和安全性。
一种公路自动停车路径规划控制方法

[发明专利]一种基于改进Scaled-YOLOv4的伪装人员目标检测方法-CN202210256543.4在审
发明人：许彬;王从庆;刘杨 -专利权人：南京航空航天大学
申请日： 2022-03-16 - 公布日： 2022-07-01 - 主分类号： G06V20/17 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于改进Scaled‑YOLOv4的伪装人员目标检测方法，对预先获取的伪装人员活动图像进行预处理，并划分为训练集和测试集；构建包括骨干网络、路径聚合网络和检测头的扩展跨阶段网络Scaled‑YOLOv4模型；在Scaled‑YOLOv4模型中设计一个包括两个感受野区块和两个有效通道注意力模块的自上而下路径特征增强网络结构以代替原路径聚合网络，形成改进的Scaled‑YOLOv4模型；基于改进的Scaled‑YOLOv4模型，进行伪装人员的目标检测。本发明提出的网络结构的优化可以增强伪装目标的特征图，得到伪装目标在原始图像中的位置信息，以降低网络的漏检率和误检率；且网络结构稳定，实用性强等特点，进一步提升了对树林中伪装目标图像中多尺度目标的检测精度。
一种基于改进 scaled yolov4 伪装人员目标检测方法

[发明专利]一种面向空地协同作战的无人机动平台自主降落方法-CN202111558155.3在审
发明人：解明扬;曹宇辉;李嘉铭;张民;陈谋;王从庆 -专利权人：南京航空航天大学
申请日： 2021-12-17 - 公布日： 2022-04-08 - 主分类号： G05D1/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种面向空地协同作战的无人机动平台自主降落方法，属于多智能体目标识别、自主降落和运动控制领域，针对传统无人机自主降落时仅仅依靠视觉信息引导无人机降落而易受到环境光线的影响的缺点，引入了空地协同自主降落系统。本发明通过目标检测与坐标变化，获得无人机与动平台相对位置信息，在设计无人机自主降落策略时，不仅考虑了相对位置信息，而且通过无人车与无人机的协同，将无人车的实时速度反馈给无人机，最后在真实实验场景中动平台不同速度运动情况下进行了实验验证，无人机都能精准的降落到无人车上，表现出很好的稳定性和快速性。
一种面向空地协同作战无人机动平台自主降落方法

[发明专利]一种基于递归神经网络与集成学习的肌电信号解码方法-CN202111384906.4在审
发明人：滑少扬;王从庆 -专利权人：南京航空航天大学
申请日： 2021-11-22 - 公布日： 2022-04-01 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于递归神经网络与集成学习的肌电信号解码方法，包括肌电信号与力量信号预处理，肌电通道选择，递归神经网络构建和集成学习算法构建四部分；将递归神经网络作为弱回归器，在训练上采用力量信号所对应的之前一段时间的肌电信号作为输入；采用改进的集成学习算法，在赋予新一轮数据样本权重时，针对误差较大的训练数据，将考虑在其他力量大小相似的训练样本中是否也存在较大差异，从而寻找对于肌肉疲劳具有抗性的肌电信号特征；在弱回归器的训练过程中采用迁移学习方法，减少计算负担。本发明能提高训练效率，最终实现对于肌电信号中所包含的力量信息的解码任务。
一种基于递归神经网络集成学习电信号解码方法

[发明专利]一种面向空间机械臂在轨操作的多模态神经解码控制系统及方法-CN202011312820.6有效
发明人：曲思霖;王从庆;展文豪;李建亮 -专利权人：南京航空航天大学
申请日： 2020-11-20 - 公布日： 2022-04-01 - 主分类号： B25J9/16 文献下载
摘要：本发明公开了一种面向空间机械臂在轨操作的多模态神经解码控制系统及方法，利用Emotiv Epoc+脑电仪采集脑电信号和眼电信号，用电脑自带的麦克风采集语音信号；模式识别模块将四类脑电信号和四类语音信号融合解码，识别有意识眨眼信号；控制模块将脑电信号和语音信号的融合解码结果以及有意识眨眼信号通过UDP网络通信传入构建的unity环境中，转换为控制信号，控制虚拟环境中的空间机械臂移动并抓取目标物品。本发明针对航天员在太空中失重的情况，采用通过生物信息控制虚拟环境下的空间机械臂移动的方法完成移动指定目标的任务，达到较好的人‑机交互效果。
一种面向空间机械操作多模态神经解码控制系统方法

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