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公开(公告)号：CN109211240A
公开(公告)日：2019-01-15
申请号：CN201811028732.6
申请日：2018-09-01
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01C21/20
Abstract: 本发明涉及水下目标定位技术领域，具体涉及一种单目视觉水下航行器导航定位校正方法。通过将航行器航行到预定校正区域，根据视觉系统追踪到水下标志物；调整航行器姿态，控制航行器向水下标志物航行一段距离，根据视觉系统采集图像信息，根据航位推算系统记录航行器位置、位移及姿态信息；通过将航行器围绕水下标志物运动至其他不同位置，重复操作；通过视觉系统的输出信息以及航位推算子系统的输出信息，进行回归优化分析计算；通过计算水下航行器的导航定位校正值，完成导航定位校正。本发明具有成本低、精度高、方便灵活等特点。
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公开(公告)号：CN108802737A
公开(公告)日：2018-11-13
申请号：CN201810510963.4
申请日：2018-05-25
Applicant: 哈尔滨工程大学
CPC classification number: G01S15/46 , G01S7/52004 , G01S15/006 , G01S2015/465
Abstract: 本发明提供的是一种用于浅水域水下定位的超短基线系统及校准方法。包括水下基阵、甲板控制单元、姿态传感器和卫星定位装置，卫星定位装置、姿态传感器配置完备后与母船固连，卫星定位装置和姿态传感器与甲板控制单元建立数据连接，水下基阵通过安装架与母船体固连，水下基阵相对于母船坐标系有一个初始安装角，所述初始安装角度的大小根据由保证被定位对象的预定轨迹在水下基阵探测开角的中间位置附近的条件确定。本发明的校准方法利用遗传算法全局寻优的特点，获得校准方程准确解的近似值，将其作为高斯‑牛顿最小二乘法迭代求解的初始值，使校准结果更加准确可靠。
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公开(公告)号：CN108482617A
公开(公告)日：2018-09-04
申请号：CN201810510955.X
申请日：2018-05-25
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供的是一种基于喷水推进的潜水员辅助推进装置。包括动力背包和驱动装置，所述动力背包内部设置有电池、水泵以及控制电路，所述驱动装置是两个手臂喷射器，手臂喷射器包括开有出水槽的手臂喷射器主体，手臂喷射器主体上设置将手臂喷射器主体固定于小臂上的固定带，水泵的出水口通过输水管与手臂喷射器主体的出水槽相连通，控制电路通过开关延长线连接控制开关。本发明是一种能提高潜水员水下航行速度、续航时间、航行灵活性的辅助动力装置。本发明适用于一切需要潜水员水下作业的领域。
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公开(公告)号：CN109711022B
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN201811543506.1
申请日：2018-12-17
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06K9/62 , G06F111/10
Abstract: 本发明提供一种基于深度学习的潜艇抗沉系统，包括潜艇仿真试验平台、分类单元、深度学习单元、高压气控制单元和在线学习单元；搭载潜艇仿真试验平台，采集数据；将采集的数据导入分类单元，将破损后潜艇的状态分为可自救和坐沉；将分类单元中可自救的样本数据进入深度学习单元，实时分析数据，判断潜艇状态，并向高压气控制单元发出指令；对指定舱室吹除压载水，达到矫正姿态，实现智能抗沉的目的；将使用历史数据构建的基于深度学习的潜艇抗沉系统加入潜艇仿真实验平台，使其进行在线学习。本发明当潜艇出现非正常运行工况，该系统能够在很短的时间内给出高压气吹除方案，调整潜艇的姿态，使其在一定程度上能够正常运行，实现辅助决策的功能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112199792B
公开(公告)日：2021-07-20
申请号：CN202011064774.2
申请日：2020-09-30
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F30/17 , G06F30/20 , G06T17/00 , G06F111/04 , G06F111/06 , G06F111/10 , G06F119/14
Abstract: 本发明的一种微小型水下机器人多学科优化设计方法，所述优化设计方法包括以下步骤：步骤一、分别建立各学科的数学模型和机器人整体的运动学模型；步骤二、完成微小型水下机器人的多学科优化，引入带有可分层的全局变量，在改进的AAO框架下，构建各学科的基于试验设计的近似模型，在isight软件平台下完成优化，并得到微小型水下机器人多学科优化的可行解；步骤三、对多学科优化得到的可行解展开性能评估，在改进的层次分析法下完成机器人的性能评估并从中得到最终方案；步骤四、完成微小型水下机器人的三维建模，进行关于机器人的仿真验证。本发明解决了传统的串行设计模式中整体性较差的问题，同时也解决了现有AAO算法存在的问题。
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公开(公告)号：CN108803634B
公开(公告)日：2021-03-19
申请号：CN201811017323.6
申请日：2018-09-01
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05D1/06
Abstract: 本发明属于水下机器人技术领域，具体涉及一种基于遗传算法的水下机器人六自由度动力定位推力分配优化方法；包括如下步骤：依据输入量确定水下机器人工作模式，建立推力分配模型，依照空间布置特点对复杂约束条件简化，实现遗传算法降维；设定推进器的大小和转角，设定优化目标；采用遗传算法解决推力分配优化问题，反解降维矩阵求出各推进器推力及转角。本发明将推力分配的约束从四自由度提高为六自由度；采用遗传算法避免了传统方法面对非线性联合约束求解困难问题；在推力分配时提出了降维方法，使求解精度提高，计算速度加快，从而实现了六自由度约束条件下推力分配快速求解及能耗降低的优化。
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公开(公告)号：CN110641637A
公开(公告)日：2020-01-03
申请号：CN201910850602.9
申请日：2019-09-10
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于海洋观测平台领域，具体涉及一种基于温差能发电的航迹可控的海洋观测平台。本发明具备指定区域进行精细观察能力，能够获取指定区域更加详尽的海洋环境信息。本发明采用模块化设计，可根据观测任务不同搭载不同的设备，也利于设备的维修和更换，具有扩展性高，性能可靠，维修改装成本小的特点。
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公开(公告)号：CN110244689A
公开(公告)日：2019-09-17
申请号：CN201910501802.3
申请日：2019-06-11
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明涉及AUV故障诊断技术领域，具体涉及一种基于判别性特征学习方法的AUV自适应故障诊断方法。步骤一：采集AUV状态信号；步骤二：将AUV状态信号数据进行信号处理得到判别性卷积特征学习方法CDFL网络模型的输入向量；步骤三：初始化CDFL网络模型权值；步骤四：判断是否有新增故障数据样本加入，若没有新增故障数据样本则直接进入步骤五，若有新增故障数据样本，对新增故障数据样本使用已有模型提取新增特征模式；步骤五：AUV故障分类诊断。本发明能够自主生成AUV故障信号中有效故障特征，不需再对特征学习模型进行有监督微调，简化模型与训练用时，并且采用动态补偿增量式学习策略，依据相似性实时的减少或加重故障特征的影响从而进行准确的故障诊断。
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公开(公告)号：CN110211148A
公开(公告)日：2019-09-06
申请号：CN201910479009.8
申请日：2019-06-04
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供的是一种基于目标状态预估的水下图像预分割方法。水下图像处理过程中，复杂多变的水下环境有很多干扰目标，给水下图像的处理造成了极大地困难；同时，在水下机器人的嵌入式计算设备中对整幅图像进行处理需要耗费大量的计算资源和时间。本发明仅对目标候选区域进行降噪等预处理，可预先估计图像中目标的位置和大小，同时对图像进行分割。利用本发明提出的基于目标状态预估的水下图像预分割方法可以预先分割使用者感兴趣的区域，有效地减少干扰目标，简化图像处理过程，减小计算量，缩短计算时间。该方法具有速度快、精度高、使用方便简单等特点，可用于大多数水下机器人的图像处理过程中。
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