一种基于多UUV系统的牵制包容控制方法

    公开(公告)号:CN117872768A

    公开(公告)日:2024-04-12

    申请号:CN202410067820.6

    申请日:2024-01-17

    Abstract: 本发明公开了一种基于多UUV系统的牵制包容控制方法,具体包括以下步骤:S1、获取水下无人航行器UUV集群,并构建每个UUV的运动学模型和动力学模型;S2、采集所述UUV集群的领航器状态信息,并进行初始化;S3、设置虚拟参考点,并根据所述UUV集群设计控制协议,所述控制协议包括牵制控制协议和包容控制协议;S4、利用所述领航器状态信息以及所述运动学模型和动力学模型,设计路径跟踪控制器;S5、根据所述控制协议和所述路径跟踪控制器完成单个UUV的路径跟踪,获取期望编队并保持队形航行到目标区域,实现基于多UUV系统的牵制包容控制。

    一种仿生鱼式机器人目标跟踪控制方法

    公开(公告)号:CN117193311A

    公开(公告)日:2023-12-08

    申请号:CN202311275007.X

    申请日:2023-09-28

    Abstract: 一种仿生鱼式机器人目标跟踪控制方法,它属于机器人与智能控制技术领域。本发明解决了现有技术无法对仿生鱼式机器人进行动态目标跟踪的问题。本发明采取的技术方案为:步骤一、利用安装在仿生鱼式机器人内部的惯性导航元件获得仿生鱼式机器人的艏向角,利用安装在仿生鱼式机器人艏部的双目相机获得跟踪目标的位置,再根据跟踪目标位置获得目标艏向角;步骤二、根据仿生鱼式机器人艏向角和目标艏向角建立误差方程,再根据误差方程建立状态方程,并根据状态方程设计非奇异的全局快速终端滑模控制器;步骤三、利用非奇异的全局快速终端滑模控制器对仿生鱼式机器人进行控制,以实现目标跟踪。本发明方法可以应用于目标跟踪控制。

    一种水下浑浊图像清晰化方法

    公开(公告)号:CN110717869B

    公开(公告)日:2023-09-19

    申请号:CN201910855233.2

    申请日:2019-09-11

    Abstract: 本发明提供的是一种水下浑浊图像清晰化方法。(1)获取水下浑浊图像;(2)结合局部区域熵信息统计,估计出背景光A∞;(3)结合平均梯度和图像保真度,设计估计局部区域透射率r的代价函数ffinal(t(x));(4)利用原图的高斯高通滤波图像灰度值梯度强度作为权值,改进加权最小二乘保边滤波算法,得到细化透射率t(x);(5)设计图像自适应调节因子μ,利用#imgabs0#得到最终图像增强的图像,I表示相机采集的图片。获得增强后的水下图像,有效地去除水下浑浊,使场景更加清晰。

    基于弱方向梯度的水下信号灯定位方法

    公开(公告)号:CN113989628B

    公开(公告)日:2022-08-26

    申请号:CN202111256315.9

    申请日:2021-10-27

    Abstract: 基于弱方向梯度的水下信号灯定位方法,涉及水下定位技术领域,针对现有技术中无法在水下准确定位信号灯的问题,本申请依靠信号灯所在区域的灰度特征、梯度特征和面积特征来融合得到信号灯的图像特征,最终完成对信号灯的分割和识别,最后再修复信号灯所在区域,进而估算信号灯中心点的位置信息,也就是其再图像中的行列坐标,WDG能够提取到信号灯在图像中所占的区域,而RBMP能够降低低灰度物体的干扰。本申请可以准确定位水下信号灯。

    一种水下无人航行器的水下布放回收装置和方法

    公开(公告)号:CN114248874A

    公开(公告)日:2022-03-29

    申请号:CN202111625194.0

    申请日:2021-12-28

    Abstract: 本发明提供一种水下无人航行器的水下布放回收装置和方法。针对现有AUV布放回收装置和方法在布放回收过程中存在安全性差、隐蔽性低等问题提出的,包括:AUV控制台、双层滑道、AUV布放回收舱、光学导引装置、声学导引装置、注排水装置等。本发明提供的水下布放回收装置和方法具有以下优点:1、在高海情情况下,布放回收舱可以沿着预设的滑道方向平稳的移动,可以避免AUV在布放回收过程中与其它航行设备发生碰撞,有效保障了航行安全;2、布放回收装置安装在AUV母船坞舱内,使得AUV的布放回收过程更加隐蔽;3、AUV布放回收舱下放深度可控,有效减少高海情对AUV布放回收的影响。

    基于图像形成处理的水位监测系统及方法

    公开(公告)号:CN113324616A

    公开(公告)日:2021-08-31

    申请号:CN202110511785.9

    申请日:2021-05-11

    Inventor: 孙岩 张伟 李本银

    Abstract: 本发明公开了基于图像形成处理的水位监测系统及方法,包括监测模块、供电模块和数据终端,所述供电模块通过导线与监测模块连接,且数据终端与供电模块之间通过导线连接,所述监测模块包括视频图像采集单元、主控单元、数据处理单元和数据采集单元,所述视频图像采集单元用于采集水位图像,拍摄水位图片,所述主控单元用于负责检测模块的整体运行,所述数据处理单元接收所述原始图像。该种基于图像形成处理的水位监测系统及方法,采用太阳能电池板加可充电锂电池进行供电,相较于传统水位检测方法,电力保障更可靠,系统工作更稳定,绿色环保;将水位图片和水位值数据及时传送到数据终端,相较于传统水位检测方法,数据保存更为安全。

    一种基于齿轮连杆机构的仿生鱼尾

    公开(公告)号:CN110901867B

    公开(公告)日:2021-07-23

    申请号:CN201911220849.9

    申请日:2019-12-03

    Abstract: 本发明公开了一种基于齿轮连杆机构的仿生鱼尾,包括驱动部件、杆件、齿轮、连接件和铰接孔,其中驱动部件包括防水电机、蜗轮、蜗杆,杆件包括曲柄、一级摇杆上、一级摇杆下、二级摇杆上、二级摇杆下、连杆,尾鳍连接件和尾鳍,连接件包括鱼体支架、定转轴、动转轴;防水电机固定在仿生鱼躯体末端的鱼体支架上,防水电机与蜗杆连接,蜗杆与蜗轮配合;通过防水电机为整套机构提供动力,实现一级摇杆的摆动,通过齿轮传动比产生曲柄与一级摇杆的相对转角,实现二级摇杆相对于一级摇杆的相对摆动,通过齿轮传动比实现了三级摇杆相对于二级摇杆的相对摆动,通过控制防水电机操纵左右摆动及单侧摆的速度和幅度,实现可变速直线游动及可变曲率转向功能。

    多障碍复杂环境下欠驱动无人艇的自主靠泊方法

    公开(公告)号:CN108459602B

    公开(公告)日:2021-03-30

    申请号:CN201810165108.4

    申请日:2018-02-28

    Abstract: 本发明公开了多障碍复杂环境下欠驱动无人艇的自主靠泊方法,属于水面无人艇局部动态靠泊规划领域。包括:计算目标泊位的一级引导点,二级引导点;判断无人艇是否到达一级引导点,二级引导点;计算无人艇当前位置与目标泊位间的距离;结合LOS视线法计算当前无人艇的靠泊约束集;计算当前无人艇与周围障碍物的最短碰撞时间;计算当前情况下无人艇的椭圆碰撞锥;利用基于COLREGS的多障碍启发式算法,选择无人艇速度矢量;计算无人艇下一时刻的位置。在传统速度障碍法中加入多级目标引导和靠泊约束集,成功实现多障碍复杂环境下欠驱动无人艇的自主靠泊,充分考虑了无人艇自身动力学、运动学和目标泊位的约束特性,使无人艇在自主靠泊中遵守海事规则。

    面向无人艇自主靠泊的运动控制方法

    公开(公告)号:CN108267955B

    公开(公告)日:2021-03-30

    申请号:CN201810044826.6

    申请日:2018-01-17

    Abstract: 本发明公开了面向无人艇自主靠泊的运动控制方法,属于无人艇自主靠泊运动控制领域。步骤为:根据无人艇当前的靠泊状态确定当前控制系统模式;获取当前无人艇的实际速度或航向,获得航向或航速的控制偏差和偏差变化率;将其作为模糊控制器输入,结合当前控制系统模式选择合适的控制参数变化量并更新控制参数;将e(t)作为控制器输入,由控制器输出期望控制指令传递给执行器。本发明在传统PID控制器上进行改进,将控制器分成了两种模式——远端模式和近岸模式,加入自适应模糊控制规则,使其根据靠泊行为改变进行控制参数的动态自适应调整,解决欠驱动无人艇自主靠岸时的弱机动,大扰动以及强岸壁效应等影响下的运动控制难题。

    一种乘性噪声下动力定位船多传感器融合方法

    公开(公告)号:CN112560951A

    公开(公告)日:2021-03-26

    申请号:CN202011484569.1

    申请日:2020-12-15

    Abstract: 本发明属于非线性系统的动力定位船数据融合技术领域,具体涉及一种乘性噪声下动力定位船多传感器融合方法。本发明首先获取动力定位船的乘性状态噪声和各传感器子系统的乘性测量噪声;计算各传感器子系统对动力定位船的状态矢量估计值;最后由最小二乘法融合各传感器子系统对动力定位船的状态矢量估计值,得到最后融合结果。本发明实现了多传感器系统对于乘性噪声下的动力定位船的非线性状态估计及融合。本发明不需要计算各传感器系统之间的互协方差矩阵,因而具有灵活性高、计算量小等特点,同时保证了模型泛化能力,避免了出现高维数据计算难度大的问题。

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