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公开(公告)号：CN115639839B
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202211362159.9
申请日：2022-11-02
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本申请公开了一种无人机集群的自组织任务编队构型方法及装置，属于无人机编队技术领域，包括：设定无人机参数和任务编队参数，并确定各无人机在任务编队中的目标点；控制待编队的所有无人机向相应目标点运动，直到所有无人机均达到自己的目标点完成任务编队构型，针对每架无人机的控制过程为：实时获取无人机的位置信息并确定无人机的飞行轨迹信息；判断无人机的预设通信范围内是否存在其他无人机，若存在，则对无人机和其他相应无人机进行防撞检测使其根据检测结果自组织切换至相应的运动模式。本申请与现有同类技术相比，提供了一种构思不同的技术方案，降低无人机任务编队构型的能量消耗与完成时间，可应用于直线运动轨迹的任务编队构型。
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公开(公告)号：CN117649016A
公开(公告)日：2024-03-05
申请号：CN202311571869.7
申请日：2023-11-23
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q10/083 , G06N3/126 , G06N20/00 , G08G3/00
Abstract: 复杂港口通航模型构建方法及装置、通航方法及装置，涉及港口复杂航道船舶调度技术领域。为解决现有技术中，现有复式航道中的船舶交通流复杂，常出现多船会遇局面，严重影响船舶航行安全及效率的技术问题，本发明提供的技术方案为：复杂港口通航模型构建方法：建立船舶调度模型和自学习遗传算法；将船舶编号和进出港方向作为随机的初始种群；将初始种群中，满足预设条件的个体作为子代；根据子代，生成新个体；对新个体进行变异操作；将进行变异操作的新个体中，不满足预设条件的新个体进行调整出港顺序的操作；根据预设奖励函数，对生成新个体和进行变异操作进行迭代，直到达到预设条件，得到通航模型。可以应用于港口复杂航道船舶调度工作中。
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公开(公告)号：CN117523925A
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202311571883.7
申请日：2023-11-23
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G08G3/02
Abstract: 无人船避碰模型构建方法及装置、无人船避碰方法及装置，涉及无人船自主避碰技术领域。为解决现有技术中存在的，无人船避碰算法存在模糊规则设定的主观性和计算复杂性，以及存在训练时间长、计算复杂度高以及模型不准确和训练不稳定的技术问题，本发明提供的技术方案为：无人船避碰模型构建方法，方法包括：采集目标船舶和无人船的预设观测信息及运动状态参数；根据观测信息及运动状态参数，得到目标船舶与无人船之间会遇情况；根据会遇情况，为每个目标船舶匹配危险度；整合状态向量；以整合状态向量作为输入、无人船无碰撞和到达目标点作为目标，构建强化学习网络；训练无人船航行决策。适合应用于无人船的自主避碰控制工作中。
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公开(公告)号：CN116994128A
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202310752646.4
申请日：2023-06-26
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/25 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/092 , G06N3/094 , G06Q10/0637 , G06Q50/26
Abstract: 无人舰船集群对抗学习混合网络强化方法及装置，涉及海战对抗策略选择技术领域。针对现有技术中存在的，在无人舰船集群对抗场景中，无法拟合出真实的联合动作价值函数的技术问题，本发明提供的技术方案在于：无人舰船集群对抗学习混合网络强化方法，包括：采集所有舰船在可视范围内的其他舰船的状态信息和动作信息；根据信息信息得到动作的价值函数；选取舰船的动作的价值函数值最高动作；将动作的价值函数输入至预设混合网络，得到联合动作价值函数的步骤；根据舰船自身和在预设可视范围内的其他舰船，得到注意力分布，更新舰船自身的状态信息；根据当前混合网络，优化舰船的动作。适合应用于海战中进行最优策略选择的工作中。
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公开(公告)号：CN119439190A
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202411815965.6
申请日：2024-12-11
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明涉及一种使用地面约束的激光雷达‑惯导紧耦合SLAM方法，属于自主移动设备建图领域，以解决现有技术中激光惯性SLAM方法长时间运行仍存在Z轴高度定位误差较大、点云地图构建不准确和后端匹配速度慢的问题。本方法包括S100、为激光惯导SLAM系统构建其中分为IMU预积分、激光雷达里程计和后端滑窗优化。S200、在激光雷达里程计中加入布料模拟提取地面点云的功能模块并使用其对机器人/无人车位姿进行约束。S300、使用后端优化输出的位姿来构建自适应体素地图。本发明采用布料模拟技术优化位姿估计，降低Z轴误差，并引入自适应体素地图，结合哈希表与K‑D树提升SLAM后端的匹配效率和精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119107517A
公开(公告)日：2024-12-10
申请号：CN202411174480.3
申请日：2024-08-26
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06V10/774 , G06V10/764 , G06N3/0464 , G06N3/094
Abstract: 一种对抗样本生成方法及系统，本发明涉及人工智能领域，解决现有的迭代计算处理过程中，添加的扰动是每次迭代中梯度的累积，会过度拟合替代模型，导致生成的扰动缺乏多样性，降低对抗样本的转移攻击成功率等问题。所述方法包括训练替代模型；将前景像素的最大连通分量设置为分割出的前景对象，并生成掩码；计算有前景对象的图片梯度；让对抗样本朝两个方向分别前进，梯度上升和梯度下降，若梯度下降方向已经经过极小值点则改为向梯度上升方向前进，前进方向由NAG算法计算得到；判断生成的对抗样本能否成功攻击对抗样本，计算对抗样本梯度使其朝着梯度上升方向前进一步后返回此图像；将所有替代模型的返回的图像加权平均后得到生成的对抗样本。
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公开(公告)号：CN116954231A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202311036440.8
申请日：2023-08-16
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了一种无人船集群的目标围捕方法及系统，其中，该方法包括初始化我方无人船集群成“人”字形编队，并确定敌方目标舰船的二维位置坐标信息，根据该信息使无人船集群向目标舰船运动；当无人船集群与目标舰船达到预设距离时，则选取预设数量的无人船作为围捕船只集群，根据预设无人船运动策略加速抵近敌方目标舰船，未被选取的无人船形成新的“人”字形编队，继续向敌方目标舰船的前进；当围捕船只集群与目标舰船之间的距离等于预设围捕半径，则围捕船只集群根据生物群体狩猎方式对目标舰船进行围捕完成合围控制，其余无人船用于应对突发情况。该方法避免了集中式控制中领导舰船损坏或无人船之间通信故障而导致算法失效的问题。
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公开(公告)号：CN116793362A
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202310757449.1
申请日：2023-06-26
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 一种面向受限水域的无人船路径规划方法及系统，涉及无人船智能化技术领域。解决现有蚁群算法在面临特定受限水域环境时规划出的路径带来的代价过大问题。方法为：对环境信息进行初始化，并采用栅格法对初始化的环境信息进行建模，获得栅格地图；根据所述栅格地图，设置起始点和目标点，获得设置后的栅格地图；对蚂蚁群算法进行改进，获得多方向搜索的蚁群算法，并对所述多方向搜索的蚁群算法的参数进行初始化，获得初始化的多方向搜索的蚁群算法；采用初始化的多方向搜索的蚁群算法对栅格地图进行规划，获得最优的平滑路径。本发明适用于在受限水域下为无人船舶规划出一条经济实用的路线。
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公开(公告)号：CN115659495A
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202211267073.8
申请日：2022-10-17
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F30/15 , G06F30/20 , G06Q10/0631 , G06Q50/30
Abstract: 基于生物聚集特性的无人船构型运动模型构建方法及装置、多无人船快速任务构型方法,涉及多无人船任务规划技术领域。本发明采用所述构型运动模型获得多无人船完成任务的执行序列，使得多无人船在能量消耗最低的同时，最快完成任务。本发明所述的构型方法为：根据每艘无人船的最大额定运动速度，得到每艘无人船从初始位置到完成任务所需的时隙数，根据所述时隙数，获得每艘无人船的最大运动速度再根据每艘无人船的运动方向，获得所有无人船的聚集运动模型然后根据每艘无人船的初始位置到必过点的距离大小、每艘无人船完成聚集运动后到必过点的距离和每艘无人船聚集运动的步长，获得所有无人船的构型运动模型。本发明适用于多无人船快速完成任务。
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公开(公告)号：CN119618199A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411174479.0
申请日：2024-08-26
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 激光惯导融合的主动SLAM系统、方法和设备，属于主动SLAM技术领域，解决基于激光惯导融合主动SLAM技术在面临结构化场景时，建图质量和探索效率均低的问题。本发明系统包括：激光惯导SLAM系统包括：点云预处理对点云进行预处理，并将预处理后的数据发送给激光惯导里程计；激光惯导里程计对提取的点云通过IMU提供的位姿作为初值进行匹配，通过迭代优化得到粗位姿估计并发送给后端地图构建与优化；后端地图构建与优化根据粗位姿进行匹配，完成点云地图构建以及位姿优化；回环检测用于地图重定位以优化位姿和保证地图全局一致性。自主探索决策系统能够规划出可增长边界覆盖范围的路径。本发明适用于对通信信号薄弱、无法实时直接操控移动机器人的场景勘探。
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