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公开(公告)号：CN115167465A
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202210957889.7
申请日：2022-08-10
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明针对人工势场法(artificial potential field approach,APFA)在无人潜器三维路径规划应用存在局部震荡、易陷入局部极小值的问题，公开了基于人工势场栅格法的无人潜器三维路径规划方法，具体包括：在三维地图下将障碍物进行栅格化处理，采用斥力点附着在栅格体表面的方法，弥补传统APFA建模理想化导致规划路径变长的缺点；改变栅格体表面的斥力函数，使栅格体表面势场平行栅格体表面形成环绕势场，解决无人潜器路径规划局部震荡的问题；通过引入虚拟目标点，避免无人潜器陷入局部最优；最后对路径点进行插值平滑处理，使得路径光滑。仿真结果表明，本发明提出改进APFA方法有效克服了无人潜器在三维路径规划下局部震荡及易陷入局部极小值的不足，规划路径平滑，时间效率高。
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公开(公告)号：CN114595958B
公开(公告)日：2022-10-04
申请号：CN202210211487.2
申请日：2022-02-28
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 本发明公开了一种舰载机保障人员调度方法，应对甲板舰载机保障作业调度的不确定突发状况。首先将保障人员对舰载机的保障过程构造为马尔科夫决策过程；随后根据该过程特点设计一种改进的Soft Actor Critic(SAC)调度算法：(1)为降低学习难度，将SAC算法拓展为多智能体算法，并添加环境数据处理，减少智能体需处理的环境状态信息；(2)为避免动作冲突情况，设计自适应率以增加调度质量；(3)为优化整体训练过程，设置无效动作屏蔽机制、优先经验回放机制。最后将设计好的算法投入训练，完成训练的智能体即可投入调度。该方法能够较好地应对甲板出现的紧急突发状况，使得甲板调度对于不确定性有着更强的鲁棒性，增加了甲板调度的效率。
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公开(公告)号：CN113706023B
公开(公告)日：2022-07-12
申请号：CN202111009089.4
申请日：2021-08-31
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度强化学习的舰载机保障作业人员调度方法，包括以下步骤：构建舰载机保障过程的马尔可夫决策过程(Markov Decision Process,MDP)模型，作为智能体训练环境；根据保障作业流程，确定智能体及其观测空间与动作空间；随后设计奖励函数、经验抽取机制和终止条件，并基于此设计网络结构；通过设置主要参数初始化环境，并采用多智能体深度确定策略梯度算法(Multi Agent Deep Deterministic Policy Gradient,MADDPG)训练智能体；最终使用完成训练智能体的决策辅助指挥人员进行保障作业人员调度。本发明可用于人员调度智能决策，将各类保障小组设定为智能体，辅助指挥人员和保障人员进行决策，提高保障作业决策效率，从而提高舰载机出动回收架次率。
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公开(公告)号：CN114527647A
公开(公告)日：2022-05-24
申请号：CN202111577126.1
申请日：2021-12-14
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种基于自适应滑模变结构的船用起重机减摆控制方法，旨在解决船用起重机系统参数发生变化引发的控制器频繁整定控制参数的问题，具体包括：根据船用起重机系统的运动规律，对其动力学建模，采用非线性扩张观测器(NLESO)补偿系统未建模扰动，引入误差函数，获取滑模面的等效控制律，将负载质量等价为估计参数，设计对负载质量有先验认知的自适应律，分析及证明所述方法的渐进稳定性。本发明提升了船用起重机模型的准确性，有效减少了负载摆角，提高了响应速度，同时使系统具有较强的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN113553741B
公开(公告)日：2022-02-11
申请号：CN202110862922.3
申请日：2021-07-29
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G06F30/23 , G06F30/15 , G06F119/14
Abstract: 本发明是一种船用Magnus减摇装置粗糙度优化系统。包括：模型参数输入模块，用于接收相关参数信息并进行规范化处理，再将信息输出至受力分析模块；受力分析模块，依据参数信息对减摇装置的升/阻力作用情况进行分析并输出至虚拟仿真平台模块；粗糙度集输入模块，用于解析壁面函数，分析粗糙面分布规律，并将结果输出至虚拟仿真平台模块；虚拟仿真平台模块，依据输入的信息对减摇装置的升/阻力特性进行仿真试验并输出结果；粗糙度优化决策模块，对仿真试验结果进行优化分析。本发明优化了仿真模拟流程，提升了仿真工作效率，实现了对减摇装置表面粗糙度的优化设计，也为减摇装置的工程应用提供了可靠的理论分析平台。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113359775B
公开(公告)日：2022-01-18
申请号：CN202110774053.9
申请日：2021-07-08
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明涉及一种基于动态变采样区域的概率目标偏置快速扩展随机树(RRT)无人车路径规划方法。所述方法包括：首先，初始化地图信息，根据动态变采样区域公式判断所处区域；在此基础上进行预留安全距离的碰撞检测，并根据概率目标偏置公式和步长选择公式生成新生节点，重复上述步骤直到满足新生节点和目标节点之间的距离小于距离阈值，反向搜索，输出路径；最后，考虑最大转角约束对输出路径进行逆向寻优和3次B样条曲线拟合优化，仿真验证了所述方法的有效性。本发明能够降低节点搜索的盲目性和随机性，减少路径搜索的时间，且规划的路径平滑符合车辆运动动力学约束。
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公开(公告)号：CN113359762B
公开(公告)日：2022-01-18
申请号：CN202110751457.6
申请日：2021-07-02
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明涉及一种水面无人艇动态规划方法，所述方法包括：鉴于水面无人艇在海面上碰到的动态障碍物大多为船舶，根据船舶的形状特性，对其建立椭圆模型；在建立椭圆模型基础上，对椭圆模型进行分析，确定船舶动态障碍物的影响范围，并在影响范围内构建椭圆斥力势场提供斥力，从而引导水面无人艇躲避动态障碍物；进一步考虑船舶动态障碍物运动的不稳定性和不可预测性，水面无人艇需要在短时间内避开动态障碍物，故采用变斥力系数方法，增加斥力，改变合力方向，从而达到快速引导水面无人艇避开动态障碍物的效果。
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公开(公告)号：CN113815802A
公开(公告)日：2021-12-21
申请号：CN202111167518.0
申请日：2021-10-07
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: B63B39/06
Abstract: 本发明公开了一种适用于全航速的船用减摇装置，包括：鳍型减摇装置、圆柱体减摇装置、圆柱体减摇装置传动杆、电动机、鳍型减摇装置传动杆、底座。本发明使用圆柱体减摇装置对传统减摇鳍的鳍头进行了改进，在保留了原有鳍头的流线型结构的基础上，融合了流体作用力的产生方式，本发明的优点在于：相较于传统减摇鳍、面积变形的平行四边形减摇鳍和Magnus减摇装置，提供的流体作用力的方向和大小恒定、并且不会受到攻角的限制也不会发生周期性的变化，此外在不耗费过多能源的前提下，具备了适用全航速的减摇能力，具有更为良好的使用价值。
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公开(公告)号：CN113626933A
公开(公告)日：2021-11-09
申请号：CN202110923981.7
申请日：2021-08-12
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G06F30/15 , G06F30/20 , G06F119/14
Abstract: 本发明涉及一种考虑尾涡影响的减摇鳍升力耦合系数计算方法，首先抽象出减摇鳍尾涡干扰侧视示意图，建立速度坐标系，在此基础上，将前鳍脱落的尾涡与后鳍首次撞击处等效为质点，根据该质点与鳍体平分线位置关系，前鳍对后鳍升力干扰可分为正、负干扰升力，通过干扰速度、相对来流速度和鳍压力中心处横摇方向线速度求解总的合速度，计算干扰鳍角，利用干扰鳍角求得正、负干扰升力，由卡门涡街现象可知，当雷诺数Re满足250
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公开(公告)号：CN113515129A
公开(公告)日：2021-10-19
申请号：CN202110965209.1
申请日：2021-08-23
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明涉及一种基于边界查找的双向跳点搜索无人车路径规划方法。所述方法包括：使用膨胀法对障碍物进行处理，采用栅格法划分搜索区域，将正向搜索和反向搜索的起始节点分别放入OpenList1和OpenList2中，从正向和反向进行跳点交替迭代搜索，利用边界查找优化水平和垂直方向的节点搜索和跳点识别，且将跳点分别添加到OpenList1和OpenList2中，采用改进的正向和反向启发式估价函数分别计算OpenList1和OpenList2中代价最小的跳点，直到正向和反向搜索的当前节点重合，搜索成功并保存正反方向搜索的路径节点即跳点坐标数据，采用微分平坦方法对生成的路径节点作曲线拟合。本发明可有效提高节点搜索和跳点识别效率，减少路径寻优时间，保证路径最优性，避免拟合后的路径与障碍物碰撞。
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