-
公开(公告)号：CN115018807B
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202210724011.9
申请日：2022-06-23
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06T7/00 , G06T5/92 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06T5/60
Abstract: 本发明提供一种基于小波变换的AUV水下图像增强网络方法，包括：步骤1：AUV通过所搭载的水下视觉设备采集数据，获得图像Ft，然后使用Harr小波分解将图像，获得原图像经Haar小波分解后的频率分量Fx；步骤2：将步骤1得到的两种信息Ft、Fx传入到设计的小波特征融合模块，把多种新增强化信息融入基础图像；步骤3：基于WAF单元设计WAF‑Haar模块，它包含四个WAF单元和四个残差操作；将经过Haar小波之后的图像分四次与Ft基础图像融合；步骤4：将步骤3所获得的特征传入到注意力机制模块，然后将图像切割成四张图像；步骤5：将步骤3的信息传入权重生成器，生成的权重用于将步骤4中四张图像重新组合，实现水下图像的增强。本发明实现水下图像的去模糊、去噪音和消除色偏现象。
-
公开(公告)号：CN115390568B
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202211129260.X
申请日：2022-09-16
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 基于改进RRT算法的AUV路径规划方法，具体涉及一种基于改进RRT算法的近海巡检型自主水下航行器AUV路径规划方法，为解决自主水下航行器在近海复杂环境中采用RRT算法进行路径规划时，存在搜索盲目性、收敛速度慢以及计算开销大的问题，它包括初始化各参数,设置自主水下航行器的起点，终点；根据设置的起点，终点建立采样空间，在采样空间中获得一个采样点；根据采样点利用自适应采样策略在地图空间中得到新采样点；在随机树空间内计算所有节点与新采样点的距离，得到距离新采样点最近的点，将点朝向新采样点的矢量方向作为拓展方向，结合初始化的拓展步长对随机树进行拓展。属于路径规划领域。
-
公开(公告)号：CN118193201A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410314008.9
申请日：2024-03-19
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F9/50
Abstract: 本发明涉及任务耦合约束下的异构多AUV协同任务分配方法。以异构AUV协同执行复杂反水雷任务为背景，提出了一种基于软时间窗的通信重分配一致性包算法来解决分布式任务分配问题，由于AUV的异构性和具有不同种类的任务，构建“AUV‑任务”匹配矩阵，并考虑AUV航行实际特性设计新的边际收益函数。其次，引入软时间窗，将复杂任务耦合约束转化为软时间窗约束，并设计局部和全局冲突消解阶段，以实现合理的任务分配；此外，鉴于现实AUV集群工作时水声通信范围的限制，在通信拓扑图发生改变时，更新集群的实时位置和任务完成状态，然后对T之前未分配的任务进行重分配，从而减少系统通信量与计算量。
-
公开(公告)号：CN114511673B
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202210091474.6
申请日：2022-01-26
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供一种基于改进ICP的海底局部环境初步构建方法，包括：特征点提取：对ISS算法进行改进，使该算法忽略尺度信息带来的影响，由此在点云数据中提取特征点；特征点描述：对FPFH算法进行改进，减弱该算法对于法向量的依赖性，由此对特征点进行描述；特征点匹配：利用RANSAC算法实现两帧点云特征点的匹配，初步估计出两帧点云数据的位姿关系；点云数据匹配及局部环境构建：利用改进的ICP方法，进一步优化当前两帧点云数据的匹配效果。本发明对ISS算法所进行的改进，可使该算法在一定程度上忽略点云数据尺度信息带来的影响。
-
公开(公告)号：CN114995469A
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202210693357.7
申请日：2022-06-17
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05D1/06
Abstract: 本发明属于船舶控制技术领域，具体涉及一种通信时延下基于人工势场法的AUV编队无死锁避碰方法。本发明通过在编队控制中加入了避碰相关的势场函数uri(t)，解决了编队变换过程中的碰撞问题；由于加入了避碰分量uri(t)，可能致使驱动形成编队的某一方向控制力与避碰分量uri(t)共线且相互抵消，AUV无法达到期望位置，从而导致死锁问题；为避免出现死锁问题，在编队控制器中增加避免死锁的分量urj(t)，当避碰力和驱动形成编队的某一方向控制力共线时，会产生垂直于共线方向一段时间的力，从而使得两个AUV可以产生绕行的效果，避免死锁问题的发生。本发明解决了AUV编队控制过程中可能发生的碰撞和死锁问题，使得编队可以在存在通信时延条件下稳定收敛。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109782807B
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN201910176368.6
申请日：2019-03-08
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 一种回形障碍物环境下的AUV避障方法，属于水下无人航行器智能控制技术领域。本发明把声呐探测的障碍物数据通过轮廓凸算法和贝塞尔插值将障碍物边界简化，利用预测导引视域航迹段算法设计出回形障碍物环境下的避障航迹。考虑到回形障碍物的复杂多样性，很容易使得AUV陷入障碍物无法逃出的问题，算法结合避障权值函数得出全局最优预测避障参数，利用历史航迹与当前形成的导引视域航迹段，得出相应的避障预测轨迹方向，然后利用导引方法使得AUV成功实现检测到回形障碍物内部的目标，并能逃离出回形障碍物，实验数据结果可以看出本发明所提算法有更好的环境适应性、避障执行效率高，具有成功逃离障碍物陷阱的能力。
-
公开(公告)号：CN110696966B
公开(公告)日：2021-08-20
申请号：CN201910980482.4
申请日：2019-10-15
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供的是一种节能自守位声纳定位浮标及控制方法。包括天线单元、太阳能风帆、风帆转动轴、风帆转动机构、风向风速仪、姿态与定位密封舱、方向舵机、方向舵板、主推进器、辅助推进器、水平翼、主控密封舱、动力电池、电控电池、防水电缆、水声换能器。本发明采用了北斗/GPS双模定位方式，提高了导航信息的安全性和稳定性，使定位数据更加安全可靠，同时增加的北斗短报文通讯功能可以实现卫星通讯，既是无线电通讯的有益补充，又是无线电失效或超过其通讯距离时的安全保障。还利用风帆为声纳浮标提供前进的风能动力和自守位的风阻力，利用太阳能作为声纳浮标电控能源的补充，减少能源消耗的同时延长了自守位声纳定位浮标的工作时长。
-
公开(公告)号：CN112068577A
公开(公告)日：2020-12-11
申请号：CN202011015811.0
申请日：2020-09-24
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05D1/06
Abstract: 本发明属于UUV集群动态控位技术领域，具体涉及一种UUV集群中UUV个体的绿色动态控位方法。本发明针对UUV在不同工作阶段的不同需求，分层设计了UUV的绿色动态控位控制方案，使UUV在不同的状态下，都具有一套与之相适应的控制策略，能适时改变动态控位的控制曲线，最终达到以较低的能耗及较低的推进器辐射噪声完成任务的目的，同时尽可能地保持UUV集群的基本队形拓扑结构。本发明的解决了UUV集群在动态控位过程中由于能耗较大而无法实现长时间待机值守并保持阵型的问题，实现UUV以尽可能少的功耗、尽可能低的UUV推进器动车频率、尽可能小的辐射噪声、尽可能久的作业时间，完成其动态控位控制。
-
公开(公告)号：CN111899280A
公开(公告)日：2020-11-06
申请号：CN202010667153.7
申请日：2020-07-13
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种采用深度学习和混合型位姿估计的单目视觉里程计方法，包括：利用深度学习神经网络估计连续图像间光流场并从光流场提取关键点匹配对。关键点匹配对作为输入，根据2d-2d位姿估计原理，利用对极几何的方法初步计算出旋转矩阵和平移向量。利用深度神经网络估计得到单目图像深度场，结合几何理论三角测量方法，以深度场为参考值，使用RANSAC算法计算得到绝对尺度，将位姿从归一化坐标系转到真实坐标系，当2d-2d位姿估计失败或绝对尺度估计失败，利用3d-2d位姿估计原理，利用PnP算法进行位姿估计。本发明能够得到精确的位姿估计和绝对尺度估计、具有较好鲁棒性、在不同场景环境下都能够很好的复现出相机轨迹。
-
公开(公告)号：CN110991647A
公开(公告)日：2020-04-10
申请号：CN201911125114.8
申请日：2019-11-18
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于UUV态势评估领域，具体涉及一种基于本体的UUV态势感知推理方法。本发明能够有效的解决UUV在水下环境的态势感知推理问题，以完成对UUV在执行任务时所面对的态势进行评估，从而便于后续的决策和事件处理。本发明具体包括以下步骤：(1)基于本体对UUV态势感知中的态势感知要素进行建模，充分表达态势感知要素之间的关联关系；(2)对本体进行实例化，输入态势感知要素实例；(3)将本体和贝叶斯之间进行结构转换，建立态势感知要素关系描述与态势感知推理之间的桥梁，为后期的推理奠定基础；(4)利用转换后的贝叶斯网络对态势感知进行推理，得到当前态势感知推理结果。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
148
records
(took 0.038 seconds)
