本发明公开一种基于多传感器融合的断路器转运车的位姿调整方法和系统，方法包括系统构建与安装目标确定、系统粗定位、基于双激光的车体绝对平行校准、高精度二维视觉特征点提取、激光测距‑视觉紧耦合解算车体位姿偏差、位姿控制和递归闭环、位姿确认和执行安装；系统包括执行各步骤算法的标准模块。本发明利用激光测距提供位姿的绝对几何约束，为视觉三维重建提供尺度基准，利用视觉图像处理获取亚像素级视觉特征点，建立基于多信号融合的三维位姿解算模型并获取位姿调整的偏差值，作为精确控制指令，并递归闭环收敛至目标区间，完成自我误差修正，具有全自动位姿调整，断路器高精度、高可靠性和高安全性安装，环境适应性强等特点。
📄 2026102548672
📂 G05D1_49
👤 龙岩学院
📅 2026-03-04
本发明属于机器人运动控制技术领域，公开了一种基于主动抗干扰的四足机器人步态自适应控制方法，先通过摆动相落足点补偿策略实现落足点固定轨迹，再引入改进型EID估计器对系统扰动进行实时估计并得出满足四足机器人约束条件的补偿量至支撑相足底力，从而提升四足机器人在落足点固定状态下的抗扰能力，确保机身姿态稳定；仅当扰动超出机身冗余承受范围时，才临时切换落足点随动模式以保障整机安全，最终实现极端作业场景下四足机器人的稳定、高精度运动控制。
📄 2026104523311
📂 G05D1_495
👤 浙江工业大学
📅 2026-04-08
本发明请求保护一种基于深度强化学习的四旋翼无人机悬停控制方法，包括以下步骤：①初始化动作网络、动作标签网络、价值网络、价值标签网络和经验回放池。②根据当前环境和无人机状态，将状态向量作为动作神经网络输入层，将动作向量作为动作神经网络输出层。③无人机根据动作选择策略生成动作并作用于仿真环境。④仿真环境反馈即时奖励以及环境和无人机下一状态并将经验存入经验回放池。⑤从经验回放池提取经验并周期性更新动作标签网络和价值标签网络参数供动作网络和价值网络学习。本发明采用新探索利用机制和实时折扣率后，无人机训练速度相对于之前提前了200个时间步。
📄 2022112351145
📂 G05D1_49
👤 重庆邮电大学
📅 2022-10-10
本发明公开了一种使用机器视觉的无人机视觉跟踪方法，包括以下步骤：步骤a，地面操控人员根据实际需要对飞行器下达目标跟踪命令，飞行器进行初始化步骤；步骤b，在后续的每一帧中，根据上一帧的目标位置和尺寸，提取目标的候选区域的特征，并用滤波器模板f与之进行相关运算，得到响应图；在响应图中，找到最大响应值的位置，作为当前帧的目标位置；步骤c，飞行器在跟踪过程中目标存在尺度变换情况，每一帧识别时都进行尺度估计；利用无人机搭载的图像传感器，通过图像处理和深度学习算法，实现对图片和视频中的同类目标的快速、准确、鲁棒的识别，以及对特定目标的精确跟踪和定位，提高无人机目标跟踪技术的效率和效果。
📄 2024102593448
📂 G05D1_49
👤 江苏理工学院
📅 2024-03-07
本发明属于无人机飞行控制技术领域，具体涉及基于超声频率自适应的无人机智能动态避障方法及系统。方法包括：1.实时监测静态障碍物的位置与距离，调整超声波发射的频率；使用气压计设备实时探测无人机邻域环境，并通过惯性传感器提供无人机的姿态、加速度和角速度，实现对无人机周围环境的全面感知后对数据进行预处理；2.通过CNN‑AE和LSTM决策引擎进行离线训练与在线更新的双阶段模式，生成避障路径，根据实时环境动态调整飞行策略；3.通过动态优先级奖励函数，根据障碍物距离自适应调整奖励权重，引导无人机在飞行过程中做出最优决策与路径优化；4.通过应急控制模块，在通信中断时触发基于Q值表的本地决策，确保无人机在异常情况下仍能安全飞行。
📄 2025115472910
📂 G05D1_495
👤 浙江理工大学
📅 2025-10-28
本发明公开了基于强化学习的四旋翼无人机有限时间滑模姿态控制方法，包括：建立考虑外界扰动及模型不确定性的四旋翼无人机姿态动力学模型，并改写为标准状态方程形式；设计基于非奇异积分终端滑模方法的控制器标称项，设计含时变矩阵的到达控制律项，到达控制律项和标称项之和为姿态控制器；基于强化学习原理，构造扩展的马尔科夫决策过程，设计相应的状态集合、动作集合、动作实现映射、奖励函数等，时变矩阵通过强化学习训练得到并在线整定。本发明方法有效地提高了系统动态性能及稳态性能，同时在湍流扰动下具有较强的鲁棒性。
📄 2025118610397
📂 G05D1_49
👤 南京信息工程大学
📅 2025-12-11
本发明属于机器人跟踪相关技术领域，提供了一种无人机对地目标跟踪方法及系统，根据声波信号以及接收声波的时间，确定地面移动机器人到移动机器人中预设四个声波捕捉位置的距离；并根据确定的距离得地面移动机器人在相机坐标系中的坐标，以及根据相机坐标系到像素坐标系的转化关系确定地面移动机器人在像素坐标系下的坐标；根据地面移动机器人在像素坐标系下的坐标，确定地面移动机器在无人机的相对方位，并得到图像偏差；根据地面移动机器在无人机的相对方位，以及图像偏差控制无人机，实现对地面移动机器的跟踪，在保证定位和跟踪精度的基础上，避免了GPS信号缺失导致无人机无法获取自身的精确位置信息，从而无法实现对准确跟踪的问题。
📄 2024118418792
📂 G05D1_49
👤 齐鲁工业大学(山东省科学院); 山科华智(山东)机器人智能科技有限责任公司
📅 2024-12-13
本发明涉及无人机控制技术领域，尤其是提供了一种基于自适应和非脆弱有限时间收敛的四旋翼位姿控制方法。该方法包括获取四旋翼无人机的数学模型；将四旋翼无人机分为位置子系统和姿态子系统，并分别为其设计控制器，该方法在抑制控制器摄动影响的同时，降低了控制器由于物理机械的干扰敏感度，提高了瞬态性能。
📄 2024111527924
📂 G05D1_495
👤 齐鲁工业大学(山东省科学院),山科华智(山东)机器人智能科技有限责任公司
📅 2024-08-21
本发明涉及无人机预警技术领域，具体地涉及一种低空无人机预警方法。包括制定层级式的安全距离，通过对目标鸟类的每一步飞行轨迹，确定预警避障策略，并根据避障策略及目标鸟类的轨迹反馈，进一步适应性调整策略，实现有效的对目标鸟类进行避障，提高了无人机在低空中的安全性，本方案还采用定时和实时监控方式节约能源，同时根据障碍物鸟类的敌意与否，制定多种策略以保证无人机能有效的对目标鸟类进行避障。
📄 2025102730011
📂 G05D1_49
👤 中山市视能智装科技有限公司
📅 2025-03-10
本发明提供一种基于神经网络的无人步履式挖掘机车身姿态平稳控制方法，包括通过激光雷达和摄像头对步履式挖掘机的前方地形进行扫描，生成地形点云数据，对地形点云数据进行处理，获得地形激励数据；将地形激励数据和步履式挖掘机的步行腿夹角作为输入，构建步履式挖掘机的神经网络姿态预测模型，输出步履式挖掘机车身的俯仰角、侧倾角和垂向位移；基于步履式挖掘机的车身姿态变化，构建步履式挖掘机的车身平稳性最优控制模型并求解，以优化步行腿与底盘的夹角，实现复杂地形条件下车身姿态的平稳控制。本发明可高效适应复杂地形环境，提高无人步履式挖掘机在自主作业中的稳定性与安全性，对于提升作业效率和质量具有重要意义。
📄 2025101179939
📂 G05D1_49
👤 燕山大学
📅 2025-01-24
本发明公开了一种基于强化学习的四旋翼无人机姿态预设性能控制方法，包括：考虑时变惯性参数及外部未知干扰，建立无人机姿态动力学方程；构建分通道预设性能控制器，结合预设性能和非奇异快速终端滑模控制技术生成鲁棒控制量；设计强化学习参数生成器，通过时序特征提取网络和残差网络动态优化12个时变参数估计值；建立在线强化学习训练机制，构建多目标奖励函数，通过多目标奖励函数优化参数生成器的输出。本发明采用强化学习方法替代传统自适应方法估计时变参数，通过分通道控制架构实现多自由度解耦优化，在时变惯性参数工况下实现跟踪误差预设性能约束，显著提升姿态系统的动态调节能力和抗干扰鲁棒性。
📄 2025113011106
📂 G05D1_49
👤 南京信息工程大学
📅 2025-09-12
本发明公开了一种基于优化LQR的四旋翼无人机微分平坦控制方法，步骤包括：系统从规划端接收无人机的控制参考量，从实际环境中获取无人机的物理约束信息；基于LQR算法构建约束函数，限制控制指令加速度的最大值；添加约束条件，确定优化问题的可行解范围；根据实时计算的无人机推力余量限制加速度指令，在约束条件下求解最优加速度输出，在满足无人机的物理约束信息条件下，实现在复杂环境下无人机的控制目标。本发明方法，结合了参考目标和物理约束，以微分平坦控制性能出色并且算力开销较小的优点为基础，将NMPC的优化算法引入微分平坦控制器的加速度向量计算中，确保无人机在复杂环境中实现高效且安全的运动。
📄 2025103221714
📂 G05D1_495
👤 南京信息工程大学
📅 2025-03-19
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