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公开(公告)号：CN108809406A
公开(公告)日：2018-11-13
申请号：CN201810589262.4
申请日：2018-06-08
Applicant: 哈尔滨工程大学
CPC classification number: H04B7/1851 , H04B7/18513 , H04B7/18519 , H04L67/12
Abstract: 本发明属于无人船控制技术领域，公开了一种无人船的智能认知信息远程交互系统，解决了目前无人船与操作人员之间进行远程通信存在的数据通信量大、时效性差、运行范围受限、需频繁干预的问题，包括船载智能认知与通信系统,远程交互控制中心，通信卫星，第一卫星数据通信链路，第二卫星数据通信链路和微波或超短波数据通信链路；第一卫星数据通信链路连接通信卫星与船载智能认知与通信系统，第二卫星数据通信链路连接通信卫星与远程交互控制中心，微波或超短波数据通信链路连接船载智能认知与通信系统与远程交互控制中心。本发明保证无人船的监测和干预控制具有时效性，实现全球覆盖，具有较高的智能化水平，降低了操作人员对无人船干预的频率。
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公开(公告)号：CN108319140A
公开(公告)日：2018-07-24
申请号：CN201810106120.8
申请日：2018-02-02
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明涉及一种重定义输出式无模型自适应航向控制方法及系统，给定航向系统的期望输出量y*(k)＝f(r*,ψ*)并输入至无模型自适应控制器，将航向系统输出量y(k)＝f(r,ψ)作为无模型自适应控制器的负反馈输入，通过无模型自适应控制器解算和在线辨识，输出期望输入u(k)，期望输入u(k)输入至操纵机构，操纵机构执行期望输入指令，将执行结果输入至水中航行设备，改变水中航行设备的航向角速度r和航向角ψ，通过姿态传感器作为负反馈输入至无模型自适应控制器。本发明通过重定义舰船航向系统的输出，使得水中航行设备航向系统满足MFAC理论对受控系统“拟线性”假设条件的要求，即控制输入增加时，相应的受控系统输出是不减的。从而使得该重定义输出式MFAC算法适应于舰船的航向控制。
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公开(公告)号：CN107544500A
公开(公告)日：2018-01-05
申请号：CN201710839806.3
申请日：2017-09-18
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明提供一种考虑约束的无人艇靠泊行为轨迹规划方法，远端规划：1计算当前的期望艏向；2对期望艏向进行近障碍前瞻补偿；3更新无人艇位置；4判断无人艇是否到达远端规划目标点，是则结束远端规划转入近岸规划阶段，否则返回步骤1。近岸规划：1计算出指向第ii的初始值为1个虚拟码头的期望路径；2计算无人艇距离目标码头的距离，为当前期望速度添加码头约束；3更新无人艇位置；4判断无人艇是否抵达第i个虚拟码头，是则转步骤5，否则返回步骤2；5判断第i个虚拟码头是否为目标码头，是则规划完毕程序结束，否则令i＝i+1，返回步骤1。本发明采用了改进人工势场法，为无人艇的自主靠泊控制问题提供便利。
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公开(公告)号：CN110705623B
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN201910915844.1
申请日：2019-09-26
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06V10/764 , G06K9/62 , G06T7/73
Abstract: 本发明公开了一种基于全卷积神经网络的海天线在线检测方法，用于完成无人艇在水面环境下对海天线的检测任务，即根据水面无人艇所携带的光视觉传感器传回的图像信息和水面无人艇的艇体姿态信息对当前传感器视角下的海天线进行预测，基于分类拟合原理，针对复杂的水面环境，依据水面图像的大体类别信息，设计全卷积神经网络和全连接网络模型，解决复杂水面环境下传感器的稳像问题以及艇体位姿的修正问题，同时也可以缩小搜索区域，加快搜索速度，为水面无人艇环境感知和运动规划及控制提供准确的传感器信息等。
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公开(公告)号：CN108459602B
公开(公告)日：2021-03-30
申请号：CN201810165108.4
申请日：2018-02-28
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了多障碍复杂环境下欠驱动无人艇的自主靠泊方法，属于水面无人艇局部动态靠泊规划领域。包括：计算目标泊位的一级引导点，二级引导点；判断无人艇是否到达一级引导点，二级引导点；计算无人艇当前位置与目标泊位间的距离；结合LOS视线法计算当前无人艇的靠泊约束集；计算当前无人艇与周围障碍物的最短碰撞时间；计算当前情况下无人艇的椭圆碰撞锥；利用基于COLREGS的多障碍启发式算法，选择无人艇速度矢量；计算无人艇下一时刻的位置。在传统速度障碍法中加入多级目标引导和靠泊约束集，成功实现多障碍复杂环境下欠驱动无人艇的自主靠泊，充分考虑了无人艇自身动力学、运动学和目标泊位的约束特性，使无人艇在自主靠泊中遵守海事规则。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108267955B
公开(公告)日：2021-03-30
申请号：CN201810044826.6
申请日：2018-01-17
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了面向无人艇自主靠泊的运动控制方法，属于无人艇自主靠泊运动控制领域。步骤为：根据无人艇当前的靠泊状态确定当前控制系统模式；获取当前无人艇的实际速度或航向，获得航向或航速的控制偏差和偏差变化率；将其作为模糊控制器输入，结合当前控制系统模式选择合适的控制参数变化量并更新控制参数；将e(t)作为控制器输入，由控制器输出期望控制指令传递给执行器。本发明在传统PID控制器上进行改进，将控制器分成了两种模式——远端模式和近岸模式，加入自适应模糊控制规则，使其根据靠泊行为改变进行控制参数的动态自适应调整，解决欠驱动无人艇自主靠岸时的弱机动，大扰动以及强岸壁效应等影响下的运动控制难题。
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公开(公告)号：CN108267955A
公开(公告)日：2018-07-10
申请号：CN201810044826.6
申请日：2018-01-17
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了面向无人艇自主靠泊的运动控制方法，属于无人艇自主靠泊运动控制领域。步骤为：根据无人艇当前的靠泊状态确定当前控制系统模式；获取当前无人艇的实际速度或航向，获得航向或航速的控制偏差和偏差变化率；将其作为模糊控制器输入，结合当前控制系统模式选择合适的控制参数变化量并更新控制参数；将e(t)作为控制器输入，由控制器输出期望控制指令传递给执行器。本发明在传统PID控制器上进行改进，将控制器分成了两种模式——远端模式和近岸模式，加入自适应模糊控制规则，使其根据靠泊行为改变进行控制参数的动态自适应调整，解决欠驱动无人艇自主靠岸时的弱机动，大扰动以及强岸壁效应等影响下的运动控制难题。
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公开(公告)号：CN109298630B
公开(公告)日：2021-07-13
申请号：CN201811032937.1
申请日：2018-09-05
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05B11/42
Abstract: 本发明公开了一种无人船用低成本光电吊舱的光学辅助稳像技术，属于智能船舶技术领域。尤其是涉及一种无人船利用光学图像中的显著特征实现对光电吊舱的反馈控制，从而有效提高低成本光电吊舱的稳像性能的技术。针对低成本光电吊舱常常出现的平衡点漂移、稳定精度差的问题，本发明实现了光电吊舱姿态角的附加反馈控制回路，首先，利用光电吊舱中的光学成像设备采集图像，通过检测光学图像中的显著特征计算光电吊舱的角度偏差；然后，将角度偏差作为反馈控制的输入，使光电吊舱姿态角稳定在期望值。本发明能够有效提高低成本光电吊舱的稳像性能。
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公开(公告)号：CN110895680A
公开(公告)日：2020-03-20
申请号：CN201910915996.1
申请日：2019-09-26
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于区域建议网络的无人艇水面目标检测方法，应用更快速-区域神经网络和区域建议网络在线进行水面目标检测，基于特征融合原理，在使用区域建议网络的基础上，修改了锚点的生成机制，提出一种使用特征融合方法构造新的特征层，并将锚点分线路在不同特征图上生成的区域建议方法，同时根据特征图大小采用间隔采样策略减少计算量。方法的优点在于最大程度上保留了潜在目标，每个区域建议都有对应的分类结果而不会被有重叠区域的其他区域兼并，以增加一定计算量为代价提升目标物体的召回率，一定程度上降低其漏检概率。
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公开(公告)号：CN109239709A
公开(公告)日：2019-01-18
申请号：CN201810869551.X
申请日：2018-08-02
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明涉及智能船舶技术的数字图像处理与机器视觉领域，具体涉及一种无人船的局部环境地图自主构建方法。本发明实现了无人船的局部环境地图精确自主构建，首先，利用图像差分方法实现了雷达数据更新区域的检测；其次，在雷达数据和局部环境地图精确匹配基础上，利用雷达数据中的空间结构约束对累积误差进行抑制和修正；最后，设计了局部环境地图的更新机制，使其对不确定性因素具有较高的鲁棒性。本发明能够有效消除或抑制惯性导航系统累积误差的影响，提高局部环境地图的精度，有利于实现对运动目标的辨识和跟踪，避免了传统方法需对各目标进行特征匹配和数据关联，准确性、可靠性受限而计算复杂度较高。
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