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公开(公告)号：CN118605184B
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202411047323.6
申请日：2024-08-01
Applicant: 哈尔滨工程大学三亚南海创新发展基地 , 哈尔滨工程大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明提供了一种船舶轨迹跟踪方法和设备，涉及轨迹跟踪技术领域，该方法可包括：根据船舶在当前时刻的第一状态量和船舶基于控制时域的控制序列，确定第一状态序列；其中，控制时域为以当前时刻为起点的第一时间段，第一状态序列为船舶基于预测时域的状态序列，预测时域为以当前时刻为起点的第二时间段；获得第二状态序列；其中，第二状态序列为船舶在参考轨迹中的预测时域的状态序列；根据第一状态序列与第二状态序列的差，并结合船舶的控制约束条件，确定船舶基于预测时域的控制序列；从船舶基于预测时域的控制序列中，获得船舶在当前时刻的控制量；根据船舶在当前时刻的控制量，控制船舶运行。本发明提高了轨迹跟踪的精度。
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公开(公告)号：CN118605184A
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202411047323.6
申请日：2024-08-01
Applicant: 哈尔滨工程大学三亚南海创新发展基地 , 哈尔滨工程大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明提供了一种船舶轨迹跟踪方法和设备，涉及轨迹跟踪技术领域，该方法可包括：根据船舶在当前时刻的第一状态量和船舶基于控制时域的控制序列，确定第一状态序列；其中，控制时域为以当前时刻为起点的第一时间段，第一状态序列为船舶基于预测时域的状态序列，预测时域为以当前时刻为起点的第二时间段；获得第二状态序列；其中，第二状态序列为船舶在参考轨迹中的预测时域的状态序列；根据第一状态序列与第二状态序列的差，并结合船舶的控制约束条件，确定船舶基于预测时域的控制序列；从船舶基于预测时域的控制序列中，获得船舶在当前时刻的控制量；根据船舶在当前时刻的控制量，控制船舶运行。本发明提高了轨迹跟踪的精度。
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公开(公告)号：CN118443017A
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202410512557.7
申请日：2024-04-26
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01C21/20
Abstract: 本发明提供了一种基于线障碍势场法的无人船多航行路线的自主规划方法及系统，属于无人船路径规划技术领域。为了解决现有人工势场法中障碍的势场函数模型过于简单，且只能生成一条路径的问题。包括搭建线性障碍数学模型，判断有旋力场在二维平面对无人船产生力的方向，求解线性障碍势能函数，最终迭代多解无人船路径。本发明提出一种二维平面上的线性障碍模型，该力场模型为有旋场，相较于无旋场具有更丰富的物理特性和应用潜力；同时利用无旋力场的积分与路径无关的特性，求解出该线性障碍的势场函数；本发明可借助线性障碍的优势，通过对点障碍的迭代生成多条不同的路径。
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公开(公告)号：CN110969624B
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN201911082345.5
申请日：2019-11-07
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种激光雷达三维点云分割方法，首先提取激光雷达采集的原始三维点云数据，然后对原始点云预处理，包括对原始点云数据的去噪、简化以及坐标变换，构建三维笛卡尔坐标系下的基础点云数据，并将三维数据用二维数组形式存储，再采用变邻域分散搜索策略，动态调整区域生长法围绕种子的邻域范围和搜寻匹配范围的分辨率，开展点云初步分割工作，在此基础上设计点云分割包络扩散策略，对点云分割集合的周围进一步搜索，实现多集合的融合，进而得到点云分割的集合，最后设计一种点云分割结果的可视化功能，用于查看点云分割效果。本发明有效提高了分割速率，有效抑制过分割情况，保持各目标的整体性，且便于观察分割目标扫描结果。
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公开(公告)号：CN113240046B
公开(公告)日：2023-01-03
申请号：CN202110611831.2
申请日：2021-06-02
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06F16/583 , G06F40/30 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及计算机视觉和自然语言处理领域，具体涉及的是一种基于知识的视觉问答任务下的多模态信息融合方法。本发明将外部知识作为一个单独的模态，拓展了基于知识的视觉问答的思路；使用纯正的注意力方法将自然语言问题、图像和三元组形式的知识这三个模态进行深层的融合，为基于知识的视觉问答任务提供了新颖有效地解决方案，本发明提出的多模态融合技术不局限于基于知识的视觉问答任务，可以将其扩展到其他多模态任务当中去；使用新颖有效地位置编码方法为图像的位置进行编码，比传统方法中不利用图像位置信息或者使用图像区域坐标作为位置信息，本发明中的位置编码更加有效，可以高效的解决基于知识的视觉问答任务中跟图像位置相关的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113177969B
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202110471464.0
申请日：2021-04-29
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于运动方向变化的候选种子的点云单目标跟踪方法，包括训练模块和测试模块，训练模块首先对点云预处理得到模板点云，其次使用高斯采样得到候选点云，再次将模板点云和候选点云输入编码器进行编码，得到对应的特征向量，最后分别计算距离损失函数与方向损失函数并且训练整个模型。测试模块首先使用预先训练的PointRcnn模型进行目标检测，其次进行候选区域采样，再次将采样的候选点云与上一帧跟踪目标点云输入到训练好的模型进行编码，最后对编码后的特征向量使用余弦相似性对比进行目标跟踪。本发明方法能够提高单目标跟踪精度，有效防止错跟踪现象出现。
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公开(公告)号：CN109932701B
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN201910261744.1
申请日：2019-04-02
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01S7/41
Abstract: 本发明涉及一种模拟船用雷达的目标船回波2D成像方法，包括设定雷达回波成像参数，以扫描线方式模拟雷达回波；构建船舶航行模拟单元，通过组播通信方式提供船舶模拟运动状态；雷达模拟数据预处理；解算雷达扫描线上各点与目标船的相对位置关系，确定扫描线各点的幅值；雷达回波成像信息可视化。本发明设计船舶航向模拟单元以及雷达回波模拟器，通过网络通信实时发送模拟目标船回波成像信息，并设置人机交互接口，自定义设置回波成像的数量、尺寸、位置和姿态，灵活定制动态回波成像信号，为船桥雷达显控台提供通用的验证成像测试信号。
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公开(公告)号：CN113221962B
公开(公告)日：2022-06-21
申请号：CN202110428644.0
申请日：2021-04-21
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/44 , G06K9/62 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种解耦分类与回归任务的三维点云单阶段目标检测方法，步骤包括：(1)对于点云进行体素化处理，使数据从无须的点云变成有序的栅格结构，(2)利用三维稀疏卷积进行网络的特征提取从而得到高阶特征图，(3)在特征图中，使用双头的检测器聚合特征并预测出目标的分类、回归框以及方向。本发明为了解决目标检测子任务之间的特征纠缠问题，设计了双头的检测网络结构，能够在高维特征中分别提取分类与回归任务各自关注的特征，分别预测子任务。并且在解耦的基础上，利用联合检测的方法，将两个任务中相关信息相结合，共同预测目标类别。本发明提升了三维目标检测的准确率，并可以很容易的迁移到其他方法中。
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公开(公告)号：CN112550592B
公开(公告)日：2021-09-10
申请号：CN202011313630.6
申请日：2020-11-20
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于船舶能耗预测技术领域，具体涉及一种基于数据驱动的船舶能耗预测方法。本发明包括获取船舶的期望航线、出发时间及海况信息；构建离线基础模型，包括船舶对水稳态航速模型、发动机功率模型和发动机油耗模型；对船舶对水稳态航速模型和发动机功率模型的离散网格矩阵进行高维线性插值；对发动机油耗模型的离散网格矩阵进行一维线性插值；实时推演船舶能耗模型。本发明以一套数据矩阵作为支持，实现船舶长航路的能耗快速计算，该方法中的数据矩阵可通过多种方式获得，并方便快速替换。本发明不影响原有的船舶动力学仿真模型的思路，在实际仿真验证评估系统中与动力学仿真模式并存，各自负责不同类型的仿真计算。
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公开(公告)号：CN115035260B
公开(公告)日：2024-11-05
申请号：CN202210594240.3
申请日：2022-05-27
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06T17/05 , G06T7/70 , G06T7/10 , G06V10/762 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种室内移动机器人三维语义地图构建方法，通过机器人搭载的RGB‑D深度相机运行ORB‑SLAM2算法，获得机器人关键帧信息与位姿，将关键帧的RGB图与深度图通过反投影形成空间点云；对关键帧的空间点云进行滤波处理并根据位姿进行拼接形成三维稠密点云地图；将关键帧的RGB图利用YOLO V5网络进行目标识别，获得2D语义信息，并根据反投影获得3D语义标签；通过点云分割算法对稠密点云地图进行分割；将获得的语义信息与稠密点云地图的分割结果相融合，构建得到3D语义地图。本发明通过对使用RGB‑D深度相机采集的RGB‑D信息进行处理，将语义信息与SLAM结果融合，形成信息更为丰富的三维地图。
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