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公开(公告)号：CN118938927A
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202411121724.1
申请日：2024-08-15
Applicant: 大连海事大学
IPC: G05D1/43 , G05D109/30
Abstract: 本发明提供一种带有输入量化的异构UAV/USV避碰编队控制方法，包括：设计一致异构智能体数学模型；基于目标轨迹，构造分布式异构多无人机无人船时变编队误差，采用扩张状态观测器观测控制器中包含的邻居智能体信息，引入改进人工势场，设计运动学制导律；将制导信号作为动力学子系统输入，设计考虑输入量化的动力学底层控制器与自适应律，采用均匀量化器进行量化过程，针对竖直平面内的高度跟踪过程，设计高度控制器，实现编队轨迹跟踪目标；设计李雅普诺夫函数，基于输入到状态稳定性理论，证明闭环系统稳定性。本发明针对UAV与USV的异构编队与避碰问题，设计基于扩张状态观测器的避碰编队控制器，解决带有输入量化的无人机无人船舶异构编队控制问题。
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公开(公告)号：CN117852369A
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202311627209.6
申请日：2023-11-30
Applicant: 大连海事大学
IPC: G06F30/25 , G06F30/28 , G06F17/18 , G06Q10/04 , G06Q10/0833 , G06F111/08 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明提供一种基于蒙特卡洛法的落水集装箱轨迹预测方法，包括：分析影响落水集装箱漂移的因素，将集装箱的漂移运动抽象成随机粒子风致漂移和流致漂移的叠加，建立集装箱漂移模型；引入蒙特卡洛方法，优化集装箱漂移模型的参数，提高预测准确度；为了使集装箱漂移过程更加贴合真实环境，使数据更加可靠，为随机粒子风致漂移的计算公式分别添加一个扰动，模拟现实中不断变换的风流速度，从而更加直观地显示集装箱流失后随时间变化的漂移轨迹，以及最佳搜寻区域。过仿真实验验证了引入蒙特卡洛方法后的集装箱漂移模型对落水集装箱轨迹预测的有效性。
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公开(公告)号：CN117647978A
公开(公告)日：2024-03-05
申请号：CN202311152091.6
申请日：2023-09-07
Applicant: 大连海事大学
IPC: G05D1/43 , G05D1/692 , G05D1/247 , G05D1/648 , G05D109/10
Abstract: 本发明提供一种带有输入量化的无人机/无人船舶异构编队控制方法，包括：对异构智能体进行模型统一，设计统一的异构多代理系统模型；在水平平面上，对编队控制器进行分布式构造，设计运动学制导系统与动力学控制跟踪系统，并将运动学制导信号用作为动力学控制系统的跟踪信号；在垂直平面上设计UAV高度跟踪控制系统；对于在系统中存在的不确定项及外界干扰，利用扩张状态观测器进行估计；均值量化器对控制系统中的控制输入进行量化，量化后的控制信息用于动力学系统，并且本发明在量化过程中考虑了自适应律，自适应律用于对量化参数进行估计，使得所设计的动力学控制律不依赖于量化信息，无需预知量化程度,量化参数可以根据系统性能需要自行调整。
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公开(公告)号：CN117234076A
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202311152093.5
申请日：2023-09-07
Applicant: 大连海事大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明提供一种带有事件触发机制和输入量化的无人船舶航向模糊跟踪控制方法，包括：获取周围环境及周围其他船舶的海况信息，建立无人船舶的航向控制数学模型；采用均匀量化器对控制系统中的控制输入进行量化处理，并利用线性解析模型描述输入量化过程；针对船舶模型中存在的不确定项及外部干扰，利用模糊逻辑系统进行逼近，并基于滑模控制策略设计系统控制律和自适应律；在考虑输入量化的基础上，基于事件触发驱动策略设计控制律和自适应律，以节省通信资源并减轻信号传输负担；利用级联理论证明所设计的带有事件触发机制和输入量化的无人船舶航向模糊跟踪控制系统输入到状态的稳定性，且闭环控制系统中的所有信号都是一致最终有界的。
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公开(公告)号：CN115494848A
公开(公告)日：2022-12-20
申请号：CN202211216595.5
申请日：2022-09-30
Applicant: 大连海事大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明提供一种规避动静态障碍物的无人船路径跟踪视距制导方法及系统，属于无人船运动控制技术领域，本发明方法，包括：构建欠驱动无人船运动学模型；根据构建的欠驱动无人船运动学模型，计算得到视距制导角；根据得到的视距制导角，计算得到向量场引导角；根据得到的视距制导角和向量场引导角，计算得到合成向量最终制导角；根据得到的合成向量最终制导角和无人船实际航向信息，设计角速度制导律，实现欠驱动无人船运动学闭环安全控制。本发明通过视距制导产生的制导向量和排斥场产生的排斥向量相结合，得到用于控制欠驱动无人船的安全制导角，保证了欠驱动无人船在路径跟踪过程中规避动静态障碍物以保证航行的安全性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115471741A
公开(公告)日：2022-12-13
申请号：CN202210981322.3
申请日：2022-08-16
Applicant: 大连海事大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/82 , G06V10/762 , G06V10/20 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种融合MSRCP预处理算法与改进YOLOv5的雾天船舶检测方法，属于深度学习技术领域，本发明方法包括：对采集到的雾天船舶图像数据采用MSRCP算法进行图像预处理；将预处理的图像进行标注，构建成数据集；对网络进行改进，采用改进k‑means聚类方法设计先验框，再使用遗传变异算法对获得的先验框进行遗传变异；在网络主体部分采用了SoftPool池化替换原来的MaxPool池化；利用数据集对改进的YOLOv5网络进行训练，获取基于改进YOLOv5网络的检测模型以及权重文件；利用训练好的网络模型对获取到的图像进行识别，得到预测结果。本发明能够实现对海上雾天环境下船舶的实时检测，有效解决了雾天环境下对于远处小目标船舶检测时召回率、检测精度低的问题。
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公开(公告)号：CN113961000A
公开(公告)日：2022-01-21
申请号：CN202110974343.8
申请日：2021-08-24
Applicant: 大连海事大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明提供一种基于改进RRT算法的船舶路径规划与跟踪控制方法，包括：获取周围环境及周围其他船舶的海况信息；设置参数，采用嵌入Dijkstra算法的改进RRT算法对此海况下的本船进行合理规避障碍物的路径规划；对规划的路径作曲线拟合得出优化后的路径，并将优化后的路径用一条函数曲线表示；将此曲线作为船舶运动控制系统的期望输入，利用所设计的神经网络滑膜跟踪控制器跟踪运动学子系统的引导率信号，对船舶规划路径进行跟踪。本发明采用嵌入Dijkstra算法的改进RRT算法进行船舶路径规划，将规划的优化路径作为船舶运动控制系统的期望输入，基于工业界广为使用的内外环控制思想设计船舶运动学跟踪控制率，解决了欠驱动船舶路径跟踪问题。
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公开(公告)号：CN119472267A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411439570.0
申请日：2024-10-15
Applicant: 大连海事大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明提供一种带有输入以及状态量化的无人船航向容错控制方法，包括：考虑USV容错系统中传感器和执行器的故障因素，设计控制器；采用扩张状态观测器，估计系统的状态变量和不确定性，并对量化的状态变量进行重构；对输入量化的过程进行线性描述，控制器不需要任何量化参数的先验信息；利用李雅普诺夫稳定性理论证明了控制器和观测器的稳定性，整个闭环系统是最终一致有界的。本发明将故障因素考虑进船舶运动控制过程中，采用量化技术对系统的控制输入和状态变量进行处理。在仿真过程中，使用饱和函数代替控制律中的符号函数以防止抖振，验证了带有输入以及状态量化的无人船航向容错控制策略的有效性。
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公开(公告)号：CN119439992A
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202411439572.X
申请日：2024-10-15
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明提供一种无人水面船在多船会遇时的路径规划与避碰决策方法，包括：优化碰撞危险度模型，并结合四元船舶领域提高碰撞危险度的计算精度；根据船舶碰撞危险度、航程、转向角度、国际海上避碰规则以及最佳避碰距离的约束，构建适应度函数来评估路径点的质量；通过层次分析法，确定适应度函数中各评价因素的权重；引入精英存档策略和参数自适应调整机制，生成结合层次分析的自适应差分进化算法模型，规划合理的路径并避免与障碍物及动态船舶发生碰撞。本发明显著提高了碰撞危险度的计算精度，增强了船舶在复杂航行环境中的自主避碰能力；并确保了路径点选择的优化是基于综合考虑多重重要因素，使得路径规划更加科学和合理。
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公开(公告)号：CN119439711A
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202411439574.9
申请日：2024-10-15
Applicant: 大连海事大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明提供一种欠驱动无人船轨迹跟踪控制方法，将基于事件触发机制带有输入量化和输出受限用于欠驱动无人船轨迹跟踪控制，包括：获取周围环境及其他船舶的海况信息，建立无人船的轨迹跟踪控制模型；采用复合量化器对控制系统的控制输入进行量化处理，使用线性解析模型描述输入量化过程；基于输出受限理论，设计障碍李雅普诺夫函数，利用神经网络系统对欠驱动无人船模型中的不确定项以及外部干扰进行补偿，获取欠驱动无人船的轨迹跟踪控制器和自适应率；引入事件触发机制，基于事件触发策略，更新欠驱动无人船系统的控制率；证明在无需量化参数的先验信息时，设计的欠驱动无人船轨迹跟踪控制系统的稳定性，所有信号都是最终有界的，避免Zeno行为。
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