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公开(公告)号：CN111337931B
公开(公告)日：2022-11-15
申请号：CN202010195589.0
申请日：2020-03-19
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种AUV目标搜索方法，包括：1.声呐探测模型的建立；2.基于改进神经激励网络的多目标搜索算法；3.基于神经激励网络与人工势场法相结合的目标搜索算法。本发明对待搜索目标的搜索顺序进行规划，再使用神经激励网络进行每个目标的搜索路径决策，减少了多目标搜索过程中的路程长度，提高了整体的搜索效率。而且针对障碍物较少的栅格提出了新的神经元分类，在使用神经激励网络算法做出全局的搜索决策的基础上使用人工势场法针对障碍物较少的栅格以及目标所在的栅格进行局部的路径规划以及避障，增加了AUV在障碍物较少的区域中的搜索效率，并且提高了算法的合理性。
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公开(公告)号：CN110400347B
公开(公告)日：2022-10-28
申请号：CN201910553054.3
申请日：2019-06-25
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06T7/73
Abstract: 本发明公开一种判断遮挡及目标重定位的目标跟踪方法，属于目标检测跟踪领域。本发明包括：对任一目标跟踪过程，利用置信度函数的变化粗略判断是否出现遮挡；对初步判断为遮挡的区域，计算目标Local Binary Pattern特征与预选框Local Binary Pattern特征的巴氏距离，进一步确认是否遮挡；对于局部遮挡的情况，采用多峰值重定位的方法进行目标遮挡后的定位；对于严重遮挡或长时遮挡，则采用SVM(Support Vector Machine)检测重定位方法来进行准确定位。本发明能准确判断目标遮挡的情况，并有效解决遮挡过后目标重定位的问题。
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公开(公告)号：CN115170937A
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202210792672.5
申请日：2022-07-05
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06V20/05 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种UUV水下障碍物轮廓构建方法，通过前视声呐探测得到障碍物与UUV之间的距离和方位夹角信息，UUV获得当前自身位置信息；经过坐标变换得到障碍物各点在全局坐标系下的坐标，构成数据集；采用支持向量聚类将数据集划分成集群，得到描述集群轮廓的支持向量；利用邻接矩阵将数据集进行类别划分并分配类别标号；去除划分类别后的任意集群异常数据点，然后确定各类别集群聚类中心；构建RBF神经网络并设定参数，对神经网络进行训练，得到训练后的神经网络；将去除异常数据点后的聚类数据输入到训练好的RBF神经网络中，得到障碍物轮廓边界点。本发明能够有效的将某种障碍物的数据聚类在一起，从而获取障碍物的整体轮廓。
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公开(公告)号：CN110597273B
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN201910614261.5
申请日：2019-07-09
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05D1/06
Abstract: 本发明涉及一种定位导航方法，更具体地说，它提供了一种基于电机推进模型辅助的航位推算方法。本方法通过收集GPS、DVL、ADCP及姿态传感器数据，利用电机推进模型建立转速与AUV相对海水的航速的模型，并基于模糊支持向量机训练改善模型精度，当DVL数据失效时，依靠电机转速及电机推进模型推算AUV速度，辅助AUV继续进行航位推算导航，提高了AUV的环境适应能力及导航的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN114511673A
公开(公告)日：2022-05-17
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。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109166132B
公开(公告)日：2022-01-07
申请号：CN201810779433.X
申请日：2018-07-16
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 一种可变初始距离符号函数的侧扫声呐图像目标识别方法，属于声呐图像的目标识别领域。本发明为解决CV模型对初始符号距离函数位置和形状不敏感，在曲线演化过程中易将噪声视为目标，以噪声灰度计算目标灰度均值易造成目标丢失的问题，加入一种改变初始距离符号函数的位置和形状的方法，选择合适的初始符号距离函数的形状和位置拟合目标特征灰度值和范围。本发明的优点是在目标偏离图片中部位置时准确找到目标的位置；在图片中大的噪声情况下提取出清晰完整的目标轮廓；该方法简单可靠，易于实现，计算量小，准确性好，提高了侧扫声纳目标识别的可行性与实用性，对今后无人潜航器在水下作业任务等方面的发展有着积极意义。
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公开(公告)号：CN112131777A
公开(公告)日：2020-12-25
申请号：CN202011018276.4
申请日：2020-09-24
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F30/25 , G06F111/04 , G06F111/08
Abstract: 本发明属于水下无人航行器阵型生成技术领域，具体涉及一种面向多UUV群组协同探测任务的阵型生成方法。本发明解决了UUV在宽广海域或对高速机动目标进行探测时，无法满足单UUV或单一UUV群组成队形实现精准探测的任务需求。本发明以高探测和高精度为目标，结合多UUV群组的阵型结构特性、UUV机动特性、UUV群组任务使命、所携带声呐的工作特性以及探测海域电子海图，生成能够实现对大面积海域、高机动目标进行精准探测的特定阵型，有效提高了多UUV群组对宽广海域及机动目标的协同探测。
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公开(公告)号：CN108594834B
公开(公告)日：2020-12-22
申请号：CN201810243290.0
申请日：2018-03-23
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05D1/06
Abstract: 本发明公开一种面向未知环境下多AUV自适应目标搜索和避障方法，适用于未知复杂水下环境下的多AUV的目标搜索。本发明主要分为三种模式：有目标模式，根据感知外界的目标信息，动态实时预测实现自适应搜索；无目标模式，利用分区域策略实现全区域覆盖搜索和协同规划任务；避障模式，基于改进的动态窗口法实时避开障碍威胁。本发明根据不同的水下环境信息，通过三种模式间交替切换执行方式，执行多AUV的目标搜索任务，能够应对未知水下的不确定信息，保障目标状态信息的可信区间，具有环境适应性和搜索高效性。
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公开(公告)号：CN111930116A
公开(公告)日：2020-11-13
申请号：CN202010724118.4
申请日：2020-07-24
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明属于UUV编队控制技术领域，具体涉及一种基于栅格法的大规模UUV集群编队队形形成方法。本发明将UUV集群编队队形形成空间划分为栅格空间的行区域和列区域，可以有效的避免编队队形形成过程中UUV之间的碰撞。本发明使用粒子群优化算法对列分散、行分散、列机动和行机动四个机动过程的总路线进行统一规划，可以实现UUV集群编队队形形成过程中的有序机动协调，有利于实现大规模UUV集群的编队队形形成。本发明中，UUV集群之间的信息交互量少，计算简单，规划速度快，协调机动逻辑分明，易于工程实现。
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公开(公告)号：CN108490961B
公开(公告)日：2020-11-10
申请号：CN201810243237.0
申请日：2018-03-23
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05D1/06
Abstract: 本发明提供一种多AUV动态圆弧编队控制方法，是一种在已知路径下的多自主水下航行器(Autonomous Underwater Vehicles,AUV)动态圆弧编队控制策略，属于船舶控制技术领域。本发明提出了一种新的实现多AUV圆弧编队控制策略，将领航者与跟随者的位姿关系分为相对于坐标轴原点的距离与角度关系，构建姿态角、艏向角、速度误差模型，通过PID控制器控制编队中每个AUV实现圆弧编队运动；跟随者实时接收且只需接收领航者的位姿信息，减少了AUV在多种信息通讯时出现的延时、丢失等不利现象，增强了编队控制的稳定可靠性。
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