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[发明专利]一种基于大数据的无人机控制方法-CN202210389987.5在审
发明人：张元献 -专利权人：张元献
申请日： 2022-04-14 - 公布日： 2022-07-22 - 主分类号： G05D1/10 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于大数据的无人机控制方法，其包括：接收飞行动作测量数据和避障测试图像；对飞行动作测量数据进行第一飞行动作分解得到飞行动作测量矩阵，并根据飞行动作测量数据得到飞行动作估算矩阵，然后根据飞行动作估算矩阵和飞行动作测量矩阵构建飞行动作损失函数；对避障测试图像进行第二飞行动作分解得到飞行位移测量矩阵，并根据避障测试图像得到飞行位移估算矩阵，然后根据飞行位移测量矩阵和飞行位移估算矩阵构建飞行视觉损失函数；根据避障测试图像构建飞行动作约束条件，并根据飞行动作损失函数、飞行视觉损失函数和飞行动作约束条件生成无人机的实时飞行动作。
一种基于数据无人机控制方法

[发明专利]一种飞行动作实时识别方法-CN202110603210.X有效
发明人：王豪 -专利权人：北京军懋国兴科技股份有限公司
申请日： 2021-05-31 - 公布日： 2022-12-23 - 主分类号： G08G5/00 文献下载
摘要：为了克服现有技术的不足，解决飞机飞行动作实时识别的问题，本发明提出一种飞行动作实时识别方法，可以基于实时传输得到的飞参数据，实时地识别出飞机的飞行动作。本发明将飞机飞行航迹的直线、曲线特征判定归结为不同时间点的位移点积与叉积的模值和角度的判断，简捷地解决了航迹的直行、转向的判定难题，计算方法直观高效。将飞机飞行动作划分为单一飞行动作和复合飞行动作，解决了飞行动作识别多层次判断难题，条理清晰，建模容易。通过多个单一飞行动作、复合飞行动作的组合，可以演绎出各种飞行动作，适于任意飞行动作的识别，便于飞行动作种类的拓展。该飞行动作识别方法的概念清晰、设计严密、算法完整、过程直观、建模简捷，可实现飞行动作的实时识别，显著提高飞行管控能力和飞行评价能力。
一种飞行动作实时识别方法

[发明专利]飞行器的飞行控制方法及装置-CN201610559821.8在审
发明人：王军 -专利权人：深圳曼塔智能科技有限公司
申请日： 2016-07-15 - 公布日： 2017-04-26 - 主分类号： G05D1/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种飞行器的飞行控制方法及装置。该飞行器的飞行控制方法包括接收用户输入的拟飞行动作指令，每一拟飞行动作指令包括至少两个基本飞行动作和所述基本飞行动作之间的执行顺序；判断所述拟飞行动作指令是否可执行；若所述拟飞行动作指令可执行，则接收用户输入的确认信息，将所述拟飞行动作指令作为飞行控制指令发送给飞行器。本发明飞行控制方法控制飞行器自动完成多个连续型基本飞行动作，无需手动控制，更有利于保障飞行器的飞行安全。
飞行器飞行控制方法装置

[发明专利]飞行控制方法、装置及无人机-CN201610614706.6在审
发明人：赵国栋;郑艺强;杨建军 -专利权人：零度智控（北京）智能科技有限公司
申请日： 2016-07-28 - 公布日： 2016-12-14 - 主分类号： G05D1/08 文献下载
摘要：本发明实施例提供了一种飞行控制方法、装置及无人机，所述方法包括：接收控制设备发送的控制指令，该控制指令包括一个或多个飞行动作指令，其中，所述一个或多个飞行动作指令中包括用于控制所述无人机执行预设的曲线飞行动作的飞行动作指令；根据该控制指令控制所述无人机执行所述一个或多个飞行动作指令，以完成与每个飞行动作指令对应的飞行动作。使无人机在接收到控制指令后，可根据控制指令自动完成控制指令包括的多个飞行动作指令对应的飞行动作。
飞行控制方法装置无人机

[发明专利]一种基于强化学习的无人机路径规划方法和装置-CN201710096811.X在审
发明人：郝祁;张志建;杨云波 -专利权人：南方科技大学
申请日： 2017-02-22 - 公布日： 2017-04-26 - 主分类号： G01C21/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于强化学习的无人机路径规划方法和装置，所述方法包括执行单次飞行动作前感知无人机的当前环境状态，根据Q函数和所述当前环境状态选择飞行动作；执行所述飞行动作，根据执行所述飞行动作得到的回报更新所述Q函数；判断所述飞行动作是否达到预设条件；若是，则飞行结束，否则进行下一次飞行动作。实现了未知环境下对无人机飞行动作进行选择，进而对其路径进行规划，计算量小，成本低。
一种基于强化学习无人机路径规划方法装置

[发明专利]一种飞行器的飞行控制方法和移动终端以及飞行控制端-CN201610343359.8有效
发明人：杨夏;杨瑞波;王斌;魏学峰 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2016-05-20 - 公布日： 2019-04-02 - 主分类号： G05D1/08 文献下载
摘要：本发明公开了一种飞行器的飞行控制方法和移动终端以及飞行控制端，用于简化用户对飞行器的操作难度，提高飞行器玩法的灵活性。本发明实施例提供一种飞行器的飞行控制方法，包括：移动终端通过所述移动终端的用户界面UI获取编辑完成的动作脚本；所述移动终端从所述动作脚本中解析出飞行动作信息，所述飞行动作信息包括：为飞行器配置的至少一种飞行动作和所述飞行动作的不同动作类型分别对应的动作参数；所述移动终端调用所述移动终端的编程接口来执行向飞行控制端发送所述飞行动作信息，所述飞行控制端设置在所述飞行器上，由所述飞行控制端按照所述飞行动作信息调整所述飞行器的飞行姿态。
一种飞行器飞行控制方法移动终端以及

[发明专利]基于工作流的无人机飞行动作规划方法-CN201410574532.6在审
发明人：张万鹏;谷学强;陈浩;陈璟 -专利权人：中国人民解放军国防科学技术大学
申请日： 2014-10-24 - 公布日： 2015-02-04 - 主分类号： G06F17/50 文献下载
摘要：本发明公开一种基于工作流的无人机飞行动作规划方法，包括飞行动作设计流程和飞行动作规划流程，所述飞行动作设计流程首先定义元动作库，利用元动作库中的动作进行飞行动作序列的设计，进而设计动作序列中各动作的参数关系并设计对应的规划界面；所述飞行动作规划流程是针对设计好的飞行动作序列，在对应的规划界面中进行参数设置，利用工作流引擎驱动进行规划，计算出详细的飞行轨迹，在显示界面中进行显示。
基于工作流无人机飞行动作规划方法

[发明专利]一种飞行器的飞行控制方法和移动终端以及飞行控制端-CN201611044188.5在审
发明人：杨夏;杨瑞波 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2016-11-24 - 公布日： 2017-03-22 - 主分类号： G05D1/12 文献下载
摘要：本发明公开一种飞行器的飞行控制方法和移动终端以及飞行控制端，用于简化用户对飞行器的操作难度，提高飞行器玩法的灵活性。本发明提供一种飞行器的飞行控制方法中，移动终端对输入的音乐文件进行分片处理，得到N个音乐片段；移动终端从飞行动作序列候选库中为N个音乐片段中的每个音乐片段分别匹配出一个飞行动作序列，得到与N个音乐片段匹配的N个已选飞行动作序列；移动终端根据N个已选飞行动作序列生成音乐控制脚本，并从音乐控制脚本中解析出飞行动作信息；移动终端调用移动终端的编程接口来执行向飞行控制端发送飞行动作信息，飞行控制端设置在飞行器上，由飞行控制端按照飞行动作信息调整飞行器的飞行姿态。
一种飞行器飞行控制方法移动终端以及

[发明专利]飞行质量自适应评估方法-CN202111560425.4在审
发明人：朱兴动;田伟;李辉;范加丽;刘玉杰;王磊;顾曦文;于开民 -专利权人：中国人民解放军海军航空大学
申请日： 2021-12-20 - 公布日： 2022-04-08 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：飞行质量自适应评估方法，首先整理待评估的飞行动作，再从历史飞行数据中选择与之相关标准的飞行动作条目，建立标准动作基准库；构造深度变分自编码网络，而后将整理的待评估飞行动作与经过深度变分自编码网络处理后得到的对应标准动作压缩特征采用动态规划的方式计算距离度量，再计算待评估飞行动作与标准动作间的相似性度量，而后根据待评估飞行动作与标准动作间的相似性度量，同时考虑全局信息和局部信息，形成多视角融合评分规则，从而构建评分模型，即考虑单项动作完成情况，又结合完整飞行架次内的表现进行打分，从而实现飞行动作质量的多视角自动化综合评定。
飞行质量自适应评估方法

[发明专利]基于飞行参数的直升机飞行动作识别方法-CN202310931417.9在审
发明人：王国涛;刘源松;王世成;节艳红;王佳琦 -专利权人：黑龙江大学
申请日： 2023-07-27 - 公布日： 2023-10-03 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：基于飞行参数的直升机飞行动作识别方法，涉及飞行动作识别领域。本发明是为了解决现有直升机动作识别方法还存在识别准确率低以及资源浪费的问题。本发明所述包括：获得直升飞机的飞行参数数据，并为飞行参数数据标注飞行动作标签；对标注飞行动作标签的飞行参数数据进行预处理，获得预处理后的飞行参数数据；对预处理后的飞行参数数据进行特征组合获得特征数据集，将特征数据集划分为训练集、验证集和测试集；利用训练集训练BiLSTM‑gMLP深度神经网络模型；利用验证集和测试集对训练好的BiLSTM‑gMLP深度神经网络模型进行验证和测试，获得飞行动作识别模型。将待识别的飞行参数数据输入到飞行动作识别模型中，获得识别结果。本发明用于识别直升机飞行动作。
基于飞行参数直升机动作识别方法

[发明专利]一种基于实际飞行动作的航空发动机载荷谱任务段划分方法-CN202010817503.3在审
发明人：宋迎东;靳彧;孙志刚;牛序铭;丁俊杰;林鑫 -专利权人：南京航空航天大学
申请日： 2020-08-14 - 公布日： 2020-12-22 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于实际飞行动作的航空发动机载荷谱任务段划分方法，步骤为：对航空发动机原始实测谱的飞行任务剖面划分起飞段、中间段和降落段；总结飞机中间机动飞行过程中可能出现的各种基本飞行动作；选取能够描述各种基本飞行动作的飞行特征参数；得到各飞行特征参数载荷谱中间段的雨流滤波谱，并进行数据处理；得到代表各实际基本飞行动作的飞行任务段；确定复杂飞行动作，得到代表各复杂飞行动作的飞行任务段；与人工经验划分结果对比，验证划分结果的准确性；对滤波后的该型航空发动机飞行任务剖面转速谱中间段进行任务段划分，得到代表各复杂飞行动作和飞行任务的转速任务段。
一种基于实际飞行动作航空发动机载荷任务划分方法

[发明专利]无人机的飞行动作控制方法及装置-CN201610614762.X有效
发明人：王军 -专利权人：深圳曼塔智能科技有限公司
申请日： 2016-07-29 - 公布日： 2019-07-23 - 主分类号： G05D1/10 文献下载
摘要：本发明适用于无人机技术领域，提供了无人机的飞行动作控制方法及装置，包括：基于音频文件播放的时间轴，分别解析得到所述音频文件在所述时间轴的不同时间段内的音频特征参数；获取与每个所述时间段内的音频特征参数一一对应的飞行动作，生成飞行动作指令；将所述飞行动作指令发送至无人机，以在播放所述音频文件的同时，使所述无人机同步执行所述飞行动作。本发明可以根据音乐的音频特征来实现对无人机的飞行动作控制，使得在终端播放音乐的同时，无人机在空中同步执行飞行动作，达到无人机在空中起舞的效果，不但丰富了对无人机的飞行动作控制的模式，同时将多个不同的飞行动作组合执行，也提高了无人机的飞行复杂度。
无人机飞行动作控制方法装置

[发明专利]飞行动作智能识别方法-CN202111559798.X在审
发明人：张弘;田伟;熊远;刘纯;任丹;鲍俊卿;孙莉康 -专利权人：江西洪都航空工业集团有限责任公司
申请日： 2021-12-20 - 公布日： 2022-04-08 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：飞行动作智能识别方法，结合指定机型的飞行训练大纲和飞行专家的经验知识，从丰富的历史飞行数据中选择与之相关标准的飞行动作条目，建立具有典型代表性的标准动作基准库，而后基于变分自编码网络构建深度变分多元时序分割模型，并将深度变分多元时序分割模型识别的飞行动作与标准动作基准库进行对比，以得到符合标准的深度变分多元时序分割模型，最后将待预测的时间序列输入至深度变分多元时序分割模型进行飞行动作智能识别。本发明以架次内的全部飞行参数序列作为网络输入，不仅关注飞行时间序列的时序关系，且将网络输出飞行时间序列中每一个点处的飞行动作类别作为标签，不依赖于专家知识划分样本，有效提高飞行动作识别准确率。
飞行动作智能识别方法

[发明专利]一种基于典型飞行动作的飞机严重载荷谱编制方法-CN201611170066.0在审
发明人：陈亮;张音旋;董宏达;管宇 -专利权人：中国航空工业集团公司沈阳飞机设计研究所
申请日： 2016-12-16 - 公布日： 2017-03-22 - 主分类号： G06F17/50 文献下载
摘要：本发明涉及飞机疲劳学领域，特别涉及一种基于典型飞行动作的飞机严重载荷谱编制方法。严重载荷谱编制方法包括按照预定条件确定包含典型飞行动作的飞机使用任务剖面；通过数值仿真分析，将所述典型飞行动作表述为预定飞行参数的时间函数；对经过所述数值仿真分析后的典型飞行动作数据进行当量损伤计算；对经过经过当量损伤计算的所述典型飞行动作的当量损伤分布规律进行分析；根据所述典型飞行动作的当量损伤分布规律编制严重载荷谱。本发明的基于典型飞行动作的严重载荷谱编制方法，将严重谱的概念应用于代表起落法，能够显著提高载荷谱的可靠度，并且，还能缩短设计分析和试验验证的周期，节约研制经费。
一种基于典型飞行动作飞机严重载荷编制方法

[发明专利]一种基于联合优化的无人机航迹规划方法-CN202110632549.2有效
发明人：高敬鹏;胡欣瑜;叶方;江志烨;毛新蕊;高路;郑沛;何重航 -专利权人：哈尔滨工程大学
申请日： 2021-06-07 - 公布日： 2022-05-13 - 主分类号： G05D1/08 文献下载
摘要：本发明属于无人机飞行控制技术领域，具体涉及一种基于联合优化的无人机航迹规划方法。本发明通过前端飞行状态优化模型获取无人机自身飞行状态的最优估计，大幅度降低了自然干扰因素对传感器数据的误差；通过后端飞行动作优化模型，将实际偏差大的飞行角度调整至预期飞行角度，解决了强化学习决策飞行动作不佳的问题，提高了飞行航迹的可靠性。在实际应用中，对于传感器实时采集飞行状态数据，利用前端飞行状态优化模型实时获得最优飞行状态估计，将其作为已训练TD3模型的输入，得到飞行动作，并利用后端飞行动作优化模型，得到对应的飞行动作偏置，对其进行判决，控制输出优化后的飞行动作，从而实现无人机面对自然干扰影响的实时航迹规划。
一种基于联合优化无人机航迹规划方法

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