-
公开(公告)号：CN111506068A
公开(公告)日：2020-08-07
申请号：CN202010314098.3
申请日：2020-04-20
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 一种用于多波束声呐扫描作业的水面无人艇局部路径规划方法，本发明涉及水面无人艇局部路径规划方法。本发明的目的是为了解决现有局部路径规划方法避障准确率低的问题。过程为：一、得到水面无人艇航所受引力的大小和方向；二、得到水面无人艇所受的斥力大小；三、将水面无人艇所受引力的大小和所受斥力的大小进行矢量和计算，判断矢量和是否为0，若为0，则执行四；若不为0，则将矢量和叠加在无人艇上，完成无人艇的局部路径规划；四、得包含逃逸势场的改进引力场函数，对改进引力场函数取负梯度得改进引力函数；五、将所受引力和斥力进行矢量和计算后叠加在无人艇上，完成无人艇的局部路径规划。本发明用于无人艇局部路径规划领域。
-
公开(公告)号：CN111487966A
公开(公告)日：2020-08-04
申请号：CN202010286992.4
申请日：2020-04-13
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 一种基于航路点的水面无人艇自适应路径跟踪控制方法，属于控制技术领域。主要是为了解决无人艇转弯角度大于90°时经典的LOS制导会产生较大的超调，导致的转弯跟踪精度低的问题。本发明基于提出的自适应LOS圆半径解算出基本视线角，根据路径偏差和航向偏差对基本视线角进行补偿得到最终期望视线角；接着设计了基于虚拟点的转向策略，采用三个小角度转向过渡大角度转向克服转弯角度较大时产生的严重超调问题。同时本发明还设计了航速解算器和智能自适应S面航向控制器及智能自适应积分S面航速控制器，可提高无人艇的跟踪效率和抗干扰能力，也能够很好的应对无人艇模型的复杂性性和不确定性。主要用于水面无人艇自适应路径跟踪控制。
-
公开(公告)号：CN110889844A
公开(公告)日：2020-03-17
申请号：CN201911201375.3
申请日：2019-11-29
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于海洋珊瑚生物研究技术领域，具体涉及一种基于深度聚类分析的珊瑚分布及健康状况评估方法。本发明通过改进的图像拼接算法将采集的视频图像拼接成较大的图像，利用深度学习算法对暖水珊瑚进行目标识别检测，之后将识别目标通过k-means分割算法进行图像分割，最后再来研究珊瑚的分布及健康状况。本发明提出的方法提高了图像拼接效率，实现了珊瑚图像的光滑无缝拼接，利用YOLOV3实现了对图像中珊瑚的快速检测，通过图像分割计算珊瑚面积提高了珊瑚覆盖率的精确度，使得珊瑚分布及健康状况的整体计算速率获得很大提高，对研究珊瑚礁的分布情况和健康状况具有良好的效果。
-
公开(公告)号：CN110208812A
公开(公告)日：2019-09-06
申请号：CN201910421354.6
申请日：2019-05-21
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供的是一种半潜无人航行器海底三维地形探测装置及方法。包括由浮体和主船体构成的半潜无人航行器，在浮体上方安装有天线，主船体上安装有多波束声纳地形探测系统以及姿态传感器、声速剖面仪、惯性导航系统、主控计算机和电池，所述的多波束声纳地形探测系统包括处理分机、发射机、接收机、发射声基阵、接收声基阵和声纳主机。本发明通过携带多波束声纳地形探测系统的半潜无人航行器进行任务规划、扫描，根据声波来回所用的时间和波束的到达角与利用1PPS进行时间同步修正后的数据，计算获得水深值，生成海底三维地形图。本发明具有规避浪区、通信和定位不受影响、自稳性、隐蔽性优良以及测量范围大、测量速度快和测量效率高的特点。
-
公开(公告)号：CN109946972A
公开(公告)日：2019-06-28
申请号：CN201910276540.5
申请日：2019-04-08
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 基于在线学习模型技术的水下机器人预测控制系统及方法，它属于自主水下机器人的运动控制技术领域。本发明解决了现有S面控制器难以获得最优的控制参数、导致控制器运动控制受到影响的问题。本发明通过建立预测结构来求解有限时域内的最优控制参数，设计一种基于在线学习模型的预测S面控制器；在预测结构的在线学习预测模型环节中，建立了并行结构避免预测输出与在线学习的计算冲突，提出柔性过渡的方式来减小预测模型切换带来的输出抖动，并添加了滑动窗口与学习判定用于降低在线学习为系统带来的运算负担，从而提高AUV运动控制器的控制性能与自主调节能力，并增强其对海洋环境变化的适应性。本发明可以应用于自主水下机器人的运动控制技术领域。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109885096A
公开(公告)日：2019-06-14
申请号：CN201910276566.X
申请日：2019-04-08
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 一种基于Lyapunov-MPC技术的自主水下机器人路径跟踪闭环控制方法，本发明涉及自主水下机器人路径跟踪闭环控制方法。本发明的目的是为了解决现有MPC方法分析路径跟踪稳定性差的问题。过程为：一、测量初始时刻AUV的状态测量值，设置AUV的期望路径；二、根据当前AUV的状态测量值和AUV的期望路径得到AUV的路径跟踪误差；三、使二获得的路径跟踪误差收敛，得到AUV的控制输入，AUV的控制输入包括AUV的力矩和力；四、判断AUV是否走完跟踪路径，若走完跟踪路径，得到AUV的控制输入；若没有走完跟踪路径，重新执行二到四，直至AUV走完跟踪路径。本发明用于自主水下机器人路径跟踪领域。
-
公开(公告)号：CN109283842A
公开(公告)日：2019-01-29
申请号：CN201810874966.6
申请日：2018-08-02
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开一种无人艇航迹跟踪智能学习控制方法，属于无人艇智能控制技术领域。本发明包括：根据无人艇作业任务预先设定若干航迹点，依次连接各航迹点，生成由直线路径单元组成的复合路径，提取每个直线路径单元上的实时参考路径点：计算无人艇参考艏向角，并建立跟踪下一个直线路径单元的切换策略：设计基于模型在线学习的模糊自适应控制器，采用乘积推理机实现规则的前提推理，使用单值模糊器进行模糊化，利用乘积推理机实现规则前提与规则结论的推理，采用平均解模糊器，得到模糊系统的输出；将控制力、控制力矩映射为推进器电压与指令舵角，驱动无人艇达到期望航速、航向，进而完成航迹跟踪。
-
公开(公告)号：CN108628326A
公开(公告)日：2018-10-09
申请号：CN201810758522.6
申请日：2018-07-11
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05D1/06
Abstract: 本发明提供及一种智能水下机器人运动重规划策略，该策略将智能水下机器人的作业任务视为规划一条安全经济的航行路径并在一系列路径点上完成相应的行为，当水下机器人按照全局规划路径航行，遇到障碍物时，利用矩形避障策略进行避障，避开障碍物后根据代价函数选择点跟踪策略或路径跟踪策略，到达指定位置后完成相应任务。该策略简单易实施，智能水下机器人完成作业任务的同时保证其安全，提高机器人的环境自适应性，航行的经济型大大提高，使得机器人重规划更加完善。
-
公开(公告)号：CN108363400A
公开(公告)日：2018-08-03
申请号：CN201810084233.2
申请日：2018-01-29
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05D1/06
CPC classification number: G05D1/0692
Abstract: 本发明公开了一种基于虚拟锚泊的欠驱动AUV三维控制区域镇定控制方法，属于无人水下机器人运动控制技术领域，包含以下步骤：建立AUV六自由度运动学方程，AUV六自由度动力学方程；建立欠驱动AUV的相对速度和相对加速度的方程；对欠驱动水下机器人进行受力分析；通过改进的静态悬链线方程表示悬链曲线张力水平分力方程和垂直分力方程；求解水下机器人所受到的悬链曲线张力水平分力和垂直分力；对悬链曲线张力水平分力和悬链曲线张力垂直分力进行分解：将纵向力、转艏力矩和俯仰力矩分配到AUV的执行器。本发明不依赖于模型，控制算法结构较为简单，并且能够让欠驱动AUV在强干扰环境下实现抵抗海流的目标，抗干扰能力强，具有很强的实际应用前景。
-
公开(公告)号：CN107918399A
公开(公告)日：2018-04-17
申请号：CN201711079828.0
申请日：2017-11-06
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05D1/10
CPC classification number: G05D1/10
Abstract: 本发明提供一种适用于水下机器人的快速融合避障方法，通过测距声呐的测距标准差与方差确定AUV的定位误差区域，根据定位误差区域获得声呐安装方向上的AUV的静态安全距离。根据不同方向上的实时速度分量与静态安全距离得到相应方向上的安全警戒距离阈值。将测距声呐测得的障碍物距离数据与该方向上的安全警戒距离进行判断，当障碍物距离大于安全警戒距离时，该方向上的声呐将以基础工作间隔进行轮询工作。当障碍物距离小于或等于安全警戒距离时，该方向上的声呐将按照动态声呐工作间隔方程的输出进行轮询工作。本发明提出的可使AUV在狭窄航道内快速准确的获得障碍物距离信息，对多传感器数据进行融合，实现快速融合避障，为AUV的安全作业提供保障。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
168
records
(took 0.038 seconds)
