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公开(公告)号：CN112591038A
公开(公告)日：2021-04-02
申请号：CN202011484573.8
申请日：2020-12-15
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: B63B79/20
Abstract: 本发明属于非线性系统的动力定位船状态估计技术领域，具体涉及一种模型参数不确定下动力定位船非线性状态估计方法。本发明根据初始条件下动力定位船的北向位置、东向位置和艏向角，将动力定位船的三自由度离散时间状态空间模型转化为模型参数不确定的非线性系统模型，进而计算动力定位船的状态矢量估计值。本发明克服了非线性系统必须连续可微的条件，且不需要计算系统的Jacobi矩阵，既保持了鲁棒性，又由于容积规则的引入使得状态预测和协方差预测的精度得到了进一步提高。
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公开(公告)号：CN112560681A
公开(公告)日：2021-03-26
申请号：CN202011484542.2
申请日：2020-12-15
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06K9/00 , G06F30/20 , G06F111/10 , G06F119/10
Abstract: 本发明属于非线性系统的动力定位船状态估计技术领域，具体涉及一种乘性噪声下动力定位船非线性状态估计方法。本发明根据动力定位船的乘性状态噪声和传感器系统的乘性测量噪声，计算传感器系统的预测误差互协方差和对动力定位船的状态增益，最后得到传感器系统在对动力定位船的状态矢量估计值。本发明针对具有乘性噪声干扰的动力定位船单传感器系统，考虑了系统加性互相关噪声的影响，通过计算系统在乘性噪声和相关加性噪声下最优平滑边界层，进而完成在乘性噪声下对动力定位船非线性状态的估计。本发明使对动力定位船非线性状态的估计结果得到改善，提高了估计精度。
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公开(公告)号：CN109919950A
公开(公告)日：2019-06-21
申请号：CN201910186049.3
申请日：2019-03-12
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明涉及无人艇水面目标图像识别技术领域，具体涉及一种基于遗传神经网络的无人艇水面目标图像识别方法。首先根据水面图像的灰度直方图设置一个区分水面图像中前景图像以及背景图像的最优阈值，然后利用遗传神经网络对样本进行学习训练，最后识别水面目标图像，显示识别后的水面目标图像；本发明通过把水面目标图像分割出来，保证水面目标在经过分割后的精确度，以最大限度的保持水面目标的完整和清晰。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109886899A
公开(公告)日：2019-06-14
申请号：CN201910186073.7
申请日：2019-03-12
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明涉及海事图像检测领域，具体涉及一种受动态干扰的海天线图像检测方法。步骤一：采集水面图像灰度信息，步骤二：对灰度图像进行增强处理，步骤三：对增强图像进行去噪处理，步骤四：提取海天线；本发明能够降低环境噪声的干扰作用，提高水面图像的信噪比，使水面图像更加适合于后续步骤的分析与处理。
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公开(公告)号：CN112346465B
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202011359029.0
申请日：2020-11-27
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明属于欠驱无人船的路径跟踪控制技术领域，具体涉及一种基于IALOS导引律的欠驱无人船自适应模糊控制方法。本发明是一种提高欠驱无人船的路径跟踪精度方法，本发明基于IALOS导引律设计了自适应模糊航向跟踪控制器和自适应模糊速度跟踪控制器，IALOS导引律用于获得期望的艏向角和路径参数更新律，改进的自适应律用于估计时变的侧滑角，模糊系统和自适应技术用于逼近由模型不确定项和未知外界环境干扰构成的总的不确定项，解决了欠驱无人船在模型不确定、未知外界环境干扰、时变侧滑以及时变海流条件下的路径跟踪控制问题。
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公开(公告)号：CN112462773B
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202011352098.9
申请日：2020-11-27
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于欠驱动水面船的路径跟踪控制技术领域，具体涉及一种欠驱动水面船的路径跟踪抗饱和鲁棒控制方法。本发明设计了误差受限侧滑补偿ECS‑LOS导引律，采用侧滑估计器补偿时变侧滑角。本发明通过反步法设计了路径跟踪鲁棒控制器，并且采用干扰观测器对系统中的未知合成干扰进行观测，为避免执行器发生饱和现象，将饱和补偿器引入到所设计的鲁棒控制器中。本发明能够满足欠驱动水面船在模型不确定、未知外界环境干扰、时变侧滑、跟踪误差受限以及执行器输入饱和的情况下，不违反误差受限要求以及执行器不超过饱和范围的前提下以期望速度跟踪上期望路径，并且跟踪误差均能收敛于零附近，跟踪精度更高。
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公开(公告)号：CN109916419A
公开(公告)日：2019-06-21
申请号：CN201910186066.7
申请日：2019-03-12
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明涉及海事智能交通技术领域，具体涉及一种面向对象的混合遗传算法无人艇实时路径规划方法。步骤一：建立水面无人艇的运动数学模型；步骤二：建立海风、海浪、海流环境干扰的数学模型；步骤三：基于进化遗传算法进行水面无人艇全局路径规划，对静态障碍物进行避碰；步骤四：基于蚁群优化算法进行水面无人艇局部路径规划，对动态障碍物进行避碰；步骤五：复航回归到计划航迹，重复步骤三和步骤四进行实时路径规划，到达终点；本发明通过进化遗传算法进行全局路径规划，解决无人艇对多个静态静态障碍物的路径规划问题，通过蚁群优化算法进行局部路径规划，对动态障碍物进行实时避碰。
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