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[发明专利]基于强化学习和迁移学习的飞行器全自动气动优化方法-CN201811217192.6有效
发明人：闫星辉;朱纪洪;匡敏驰;王吴凡;史恒 -专利权人：清华大学
申请日： 2018-10-18 - 公布日： 2022-10-14 - 主分类号： G06F30/15 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于强化学习和迁移学习的飞行器全自动气动优化方法，用于解决现有气动优化方法存在的容易陷入局部最优或收敛速度缓慢的问题，同时该优化方法在最后的高精度优化阶段将人工干预排除在外，进一步提高了优化效率。技术方案是首先分别建立基于半经验估算和高精度流体仿真的强化学习环境，然后构建强化学习神经网络、设置奖励函数，利用强化学习的全局寻优能力，在网络训练的过程中从半经验估算方法中提取优化经验并储存于网络参数中，然后构建另一个强化学习神经网络，并使用迁移学习将提取的优化经验迁移到该网络，再将其运用到基于高精度流体仿真的气动优化中，最后通过训练该网络获取气动性能优异的高精度设计参数。相对于背景技术方法，本发明提高了收敛速度，同时具备强大的全局寻优能力，对高精度气动优化具有很大的工程价值。
基于强化学习迁移飞行器全自动气动优化方法

[发明专利]一种结合全局和局部特征的鲁棒回环检测方法-CN202110318714.7有效
发明人：张磊;于明菲;王吴凡;黄华 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2021-03-25 - 公布日： 2022-09-06 - 主分类号： G06V20/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种结合全局和局部特征的鲁棒回环检测方法，属于同时定位与地图构建技术领域。该方法包括以下步骤：步骤1、图像处理；步骤2、获得多维特征信息；步骤3、计算全局特征；步骤4、划定局部区域；步骤5、计算相对像素强度关系；步骤6、计算曲率特征关系；步骤7、计算共面性特征关系；步骤8、计算局部特征；步骤9、将全局特征和局部特征相结合共同进行回环检测任务。相比现有技术，本发明在构造全局和局部特征过程中充分考虑了对光照和视点变化具有一定不变性的特征信息，且用局部特征弥补了全局特征的不足，使得该回环检测方法对环境外观变化和相机视点变化具有一定的鲁棒性，提高了算法的有效性。
一种结合全局局部特征回环检测方法

[发明专利]基于数据挖掘和遗传算法的飞行器气动优化方法-CN201811216160.4有效
发明人：闫星辉;朱纪洪;匡敏驰;王吴凡;史恒 -专利权人：清华大学
申请日： 2018-10-18 - 公布日： 2022-06-03 - 主分类号： G06F30/17 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于数据挖掘和遗传算法的飞行器气动优化方法，用于解决使用传统遗传算法进行气动优化时收敛速度缓慢的问题，且该方法在最终优化进行阶段无需人工干预，能实现自动迭代计算，提高了优化效率。技术方案为首先通过半经验估算的方法获取设计样本库，然后对样本库进行数据挖掘，利用聚类分析、方差分析和决策树分析获取高可信度的优化规则，再将这些规则作为先验知识融合到遗传算法中，具体表现为根据先验规则对交叉规则、变异规则进行动态设置，最后将融合改进后的遗传算法用于基于高精度流体仿真的气动优化，获取优异的设计参数。相较于传统的基于遗传算法的优化方法，本发明大大提高了收敛速度，对飞行器气动优化具有很大的工程价值。
基于数据挖掘遗传算法飞行器气动优化方法

[发明专利]一种基于静态置信度传播的动态特征点筛选方法-CN202111237431.6在审
发明人：张磊;于明菲;王吴凡;黄华 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2021-10-22 - 公布日： 2022-01-18 - 主分类号： G06F16/9537 文献下载
摘要：本发明公开的一种基于静态置信度传播的动态特征点筛选方法，属于动态同时定位与地图构建领域。本发明通过创建一个网络线程，并且仅在关键帧上进行语义分割，同时在置信度线程上在非关键帧上通过静态置信度的传播来跟踪和预测特征点的状态，通过帧之间的刚体变换以及上一帧的特征点状态结果确定当前帧的静态置信度，通过当前帧的静态置信度和距离当前帧最邻近的关键帧的语义分割结果确定当前帧中的特征点状态，将当前帧中的特征点状态结果用于确定下一帧的静态置信度，能够快速、有效地判断特征点的状态，从而能够实现运动物体区域的快速检测和滤除。本发明在保证定位精度的情况下，有效降低动态特征点筛选的时间复杂度，提高视觉SLAM的高效性。
一种基于静态置信传播动态特征筛选方法

[发明专利]一种野外环境下无人车局部行驶路线实时规划方法-CN201911220761.7有效
发明人：武丹凤;朱纪洪;叶松发;肖尧;王吴凡 -专利权人：清华大学
申请日： 2019-12-03 - 公布日： 2022-01-04 - 主分类号： G01C21/34 文献下载
摘要：本发明提供了一种野外环境下无人车局部行驶路线实时规划方法，主要面向野外环境下无人车感知范围有限、局部地图实时生成、地面属性多样的路线规划场景。本发明在划分完小单元栅格的实时地图基础上，通过考虑以每个可行驶单元栅格为中心点的不同区域大小的周围栅格的障碍物标识，增加了两类单元栅格标识；在此基础上，灵活利用不同标识对应的单元栅格，综合考虑距离以及可行驶子区域的横滚角、俯仰角、粗糙度等地面属性，利用改进后的A*算法，实时规划了局部可行驶路线，提高了路线规划的成功率，优化了到达局部终点的距离和时间成本；当在路线规划过程中失败时，设计了路线再规划策略。
一种野外环境无人局部行驶路线实时规划方法

[发明专利]一种半直接法的视觉里程计实现方法-CN202110872808.9在审
发明人：张磊;秦梦泽;王吴凡 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2021-07-30 - 公布日： 2021-11-02 - 主分类号： G06T7/73 文献下载
摘要：本发明涉及一种半直接法的视觉里程计实现方法，属于视觉空间定位技术领域。本发明针对动态场景，为了利用大部分有用的图像信息并减轻最小化光度误差的非凸性效应，采用高梯度点和ORB角点相结合的混合点提取方法，利用最小化重投影误差得到的位姿作为初始值来最小化光度误差，得到最终的相机姿态。此外，利用语义信息从点选择和光度误差生成的过程中有效消除动态特征，从而在动态场景下实现鲁棒和准确的位姿估计。本方法能够有效的降低动态物体对视觉里程计系统定位精度和鲁棒性的不利影响，在动态场景下保留了直接法的鲁棒性的同时，又提高了相机姿态估计的精确性。
一种直接视觉里程计实现方法

[发明专利]采用预测制导的主动防御导弹最优发射时机搜索方法-CN201910739750.3有效
发明人：史恒;朱纪洪;匡敏驰;王吴凡;闫星辉 -专利权人：清华大学
申请日： 2019-08-12 - 公布日： 2020-10-16 - 主分类号： F41H11/02 文献下载
摘要：本发明涉及飞行器制导与控制技术领域，公开了一种采用预测制导的主动防御导弹最优发射时机搜索方法，包括：主动防御的三体对抗运动学模型，由载机和来袭导弹的飞行状态求解来袭导弹在已知制导律下的飞行弹道，计算在不同防御导弹发射时间下的预测拦截点序列，计算防御导弹与预测拦截点所形成的预测航向偏差角序列，搜索防御导弹最优发射时机。本方法搜索得到了主动防御问题中防御导弹的最优发射时机，为载机提供了智能发射的能力，相对于非最优发射时机的情况，防御导弹的制导过载为最优，制导能量损耗最小，降低了对防御导弹的性能需求，从而提升了载机的存活概率。
采用预测制导主动防御导弹最优发射时机搜索方法

[发明专利]一种采用注意力机制的金字塔池化多尺度特征学习方法-CN201910779135.5在审
发明人： 王吴凡;朱纪洪;杨佳利;匡敏驰;闫星辉;史恒 -专利权人：清华大学
申请日： 2019-08-22 - 公布日： 2020-01-17 - 主分类号： G06K9/46 文献下载
摘要：本发明公开了一种采用注意力机制的金字塔池化多尺度特征学习方法，其特征在于含有：金字塔池化模型和注意力模型。所述金字塔池化模型由多条具有不同池化窗口大小的自适应池化通路并联组成，用于提取多尺度上下文特征。所述注意力模型通过非线性函数表征金字塔池化模型所生成的不同通道特征之间的关系，并对各个通道分配权重以强化有用特征同时抑制无用特征。本发明的一种采用注意力机制的金字塔池化多尺度特征学习方法可以增强金字塔池化模型的多尺度特征学习能力，并能灵活嵌入到卷积神经网络模型中，适用于图像语义分割、目标检测、图像分类等多种任务。
池化金字塔多尺度特征注意力机制注意力模型卷积神经网络非线性函数上下文特征并联组成分配权重目标检测通道特征图像分类图像语义学习能力多尺度自适应嵌入分割灵活学习

[发明专利]一种采用概率图梯度损失函数的图像语义分割方法-CN201910779851.3在审
发明人： 王吴凡;朱纪洪;杨佳利;匡敏驰;史恒;闫星辉 -专利权人：清华大学
申请日： 2019-08-22 - 公布日： 2020-01-07 - 主分类号： G06T7/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种采用概率图梯度损失函数的图像语义分割方法，其特征在于含有：图像语义分割数据集，卷积网络，归一化指数函数，概率图损失以及概率图梯度损失。所述卷积网络用于从所述图像语义分割数据集中提取特征，这些特征经过所述归一化指数函数处理形成预测概率图。用于训练网络模型的损失函数由所述概率图损失与所述概率图梯度损失两部分构成。所述概率图损失使预测概率图中单个像素的概率值尽可能接近真实概率值，所述概率图梯度损失使预测概率图梯度尽可能接近真实概率图梯度。本发明的一种采用概率图梯度损失函数的图像语义分割方法能够有效学习语义分割图的局部细节特征，适用于推广应用。
概率图图像语义损失函数归一化指数分割数据真实概率卷积预测训练网络模型单个像素函数处理局部细节提取特征有效学习语义分割分割网络概率

[发明专利]一种多源数据迁移的无人机密集树林感知技术-CN201910350969.4在审
发明人：陈吕劼;朱纪洪;王吴凡;匡敏驰 -专利权人：清华大学
申请日： 2019-04-28 - 公布日： 2019-11-01 - 主分类号： G05D1/12 文献下载
摘要：本发明公开了一种多源数据迁移的无人机密集树林感知技术，特征是包含：多源域数据迁移模型和无人机在密集树林中避障寻路的感知技术。所述多源数据迁移的无人机密集树林感知技术使用在虚拟环境中收集的无人机飞行数据，利用深度学习方法将无人机避障寻路问题转换为多方向运动概率分类问题，再将单源深度自适应网络中的源域数据分隔为多源数据域，降低数据统一学习中的负向迁移错误，能够在不引入额外训练量的情况下提高数据有效率，从而提升无人机自主感知能力。本发明的多源数据迁移方案可快速适应不同无人机任务，灵活性高，适用于推广应用。
多源数据迁移感知树林避障寻路多方向运动无人机飞行自适应网络额外训练分类问题感知能力技术使用数据分隔数据统一问题转换虚拟环境域数据多源负向源域学习概率引入

[发明专利]一种基于注意力机制的空洞卷积空间金字塔池化上下文学习方法-CN201910351669.8在审
发明人： 王吴凡;朱纪洪;匡敏驰;陈吕劼;闫星辉 -专利权人：清华大学
申请日： 2019-04-28 - 公布日： 2019-10-25 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于注意力机制的空洞卷积空间金字塔池化上下文学习方法，特征是包含：空洞卷积空间金字塔池化模型和注意力模型。所述空洞卷积空间金字塔池化模型由多条带有不同扩张率的空洞卷积通路并联组成，用于提取多尺度上下文信息。所述注意力模型通过非线性函数表征不同通道上下文信息之间的关系，进而对各个通道的多尺度信息分配权重。本发明的基于注意力机制的空洞卷积空间金字塔池化上下文学习方法可以增强空洞卷积空间金字塔池化模型的上下文特征学习能力，并能灵活嵌入到神经网络模型中，适用于图像语义分割、目标检测、图像分类等多种任务，适用于推广应用。
卷积池化空洞金字塔注意力机制上下文信息注意力模型多尺度神经网络模型非线性函数上下文特征并联组成分配权重目标检测图像分类图像语义学习能力嵌入学习分割灵活

[发明专利]一种自适应形变空洞卷积方法-CN201910049890.8在审
发明人： 王吴凡;朱纪洪;匡敏驰;闫星辉 -专利权人：清华大学
申请日： 2019-01-18 - 公布日： 2019-06-07 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种自适应形变空洞卷积方法，包括：自适应形变空洞卷积前向推导模型和自适应形变空洞卷积梯度反向传播模型。特征是所述自适应形变空洞卷积方法将空洞卷积的扩张率作为模型未知参数，通过训练数据自主学习扩张率。所述自适应形变空洞卷积前向推导模型将传统空洞卷积中的离散超参数扩张率转换为连续模型参数，从而将空洞卷积的输入由离散空间扩展到连续空间，并且使得自适应形变空洞卷积的扩张率能够通过所述自适应形变空洞卷积梯度反向传播模型来学习。本发明的自适应形变空洞卷积方法能够自主学习扩张率，灵活性高，适用于推广应用。
卷积空洞形变自适应反向传播推导模型前向离散空间连续空间连续模型未知参数训练数据学习转换

[发明专利]一种气动力/推力矢量复合控制的尾座式无人机-CN201811109832.1在审
发明人： 王吴凡;朱纪洪;匡敏驰;史恒;闫星辉 -专利权人：清华大学
申请日： 2018-09-21 - 公布日： 2019-02-19 - 主分类号： B64C39/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种气动力/推力矢量复合控制的尾座式无人机，其特征在于含有：机身、旋翼发动机、升降副翼、舵机、起落架。所述旋翼发动机安装在所述机身尾部，所述舵机安装在所述旋翼发动机内侧，所述舵机通过舵机摇臂驱动拉杆操纵所述升降副翼，所述升降副翼安装在所述旋翼发动机正下方，所述起落架安装在所述机身两侧。本发明的无人机在过失速飞行状态下，通过所述升降副翼偏转所述旋翼发动机产生的高速滑流实现推力矢量控制，提高所述升降副翼的操控能力；在高速平飞状态下，主要通过所述升降副翼偏转来流实现气动力控制，提升巡航飞行效率。本发明的无人机构型简单、使用安全、姿态控制能力强，兼具垂直起降与高效巡航能力，适用于推广应用。
升降副翼旋翼发动机舵机起落架复合控制推力矢量机身尾座气动力偏转推力矢量控制操控能力飞行状态机身尾部巡航飞行摇臂驱动姿态控制能力强构型拉杆巡航速滑垂直

[发明专利]一种双余度作动的尾座式无人机-CN201811160531.1在审
发明人： 王吴凡;朱纪洪;匡敏驰;史恒;闫星辉 -专利权人：清华大学
申请日： 2018-09-30 - 公布日： 2019-02-19 - 主分类号： B64C39/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种双余度作动的尾座式无人机，其特征在于含有：机身、机翼、旋翼发动机、二自由度矢量基座、矢量舵机、副翼、升降舵、方向舵、舵面舵机。所述旋翼发动机安装在所述二自由度矢量基座上，所述二自由度矢量基座固定在所述机身前部，所述矢量舵机驱动所述旋翼发动机全向偏转，所述副翼安装在所述机翼下方，所述升降舵和所述方向舵安装在机身尾部，所述舵面舵机驱动所述副翼、所述升降舵和所述方向舵偏转。本发明的无人机采用二自由度推力矢量和控制舵面相结合的双余度作动方式，保证了整个飞行包线姿态控制的可靠与高效，适用于推广应用。
矢量二自由度旋翼发动机方向舵升降舵双余度副翼偏转舵机驱动舵机舵面机翼尾座机身前部机身尾部推力矢量姿态控制机身包线全向飞行保证

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