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公开(公告)号：CN119847136A
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202411201610.8
申请日：2024-08-29
Applicant: 大连海事大学
IPC: G05D1/43 , G05D109/30
Abstract: 本发明一种基于跳点搜索法的无人艇电子海图路径规划方法，包括以下步骤：获取电子海图作业区域的电子海图信息；建立电子海图信息的作业区域栅格地图，确定起始点与终点目标点；依托作业区域栅格地图、起始点和终点目标信息，应用跳点搜索算法，根据当前航路点方向和基于搜索跳点的方法来扩展后续航路点，求解得到无人艇的初始航行路径；利用最小二乘法对无人艇的初始航行路径进行优化，得到无人艇航行的直线路径；再通过布雷森汉姆算法对无人艇航行的直线路径进行优化，得到无人艇航行的最优路径。本发明优化了目标到达路径，使得无人艇执行作业时间更短、动能损耗更低、转弯次数更少、路径轨迹最佳。
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公开(公告)号：CN119065372A
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202411168293.4
申请日：2024-08-23
Applicant: 大连海事大学
IPC: G05D1/43 , G05D109/30
Abstract: 本发明提供了一种基于非合作博弈的无人艇集群路径跟踪控制器，用以对欠驱动无人艇进行控制，包括：基于视距制导的标称制导律模块、基于非合作博弈的参数更新律模块、基于控制障碍函数的安全制导律模块、安全约束与输入约束；所述参数更新律模块接收来自通讯网络的路径参数及无人艇路径参数的估计值，所述参数更新律模块输出更新律参数至标称制导律模块，所述参数更新律模块输出路径参数及对其他无人艇路径参数的估计值至通讯网络；本发明提出的基于非合作博弈的无人艇集群路径跟踪控制方法，考虑了欠驱动无人艇与静态碍航物、动态碍航物和邻居无人艇之间的避障避碰问题，在保障无人艇安全的前提下实现了多无人艇协同路径跟踪编队控制。
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公开(公告)号：CN119045481A
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202411121729.4
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事件触发机制和信号量化的无人船自适应轨迹跟踪控制方法，包括：采用均匀量化器对控制信号进行量化，并使用线性分析模型描述输入量化的过程以及外界干扰；利用神经网络观测器估计量化后的状态反馈信息、系统不确定项以及外界干扰；结合反步法、动态面技术和事件触发机制，利用神经网络观测器观测结果，设计量化反馈控制器；基于Lyapunov稳定性理论，证明神经网络观测器的观测误差，以及设计的带有事件触发机制和信号量化的USV自适应轨迹跟踪控制系统的稳定性。本发明技术方案针对海上通讯带宽受限情况下无人船的轨迹跟踪问题，通过设计量化反馈控制器，解决了带有事件触发机制和信号量化的USV自适应轨迹跟踪控制问题。
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公开(公告)号：CN119045479A
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202411121723.7
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/状态量化和时变阈值事件触发机制的欠驱动无人船分布式编队协同跟踪控制方法，包括：建立欠驱动无人船分布式编队的轨迹控制数学模型，采用均匀量化器对控制输入和状态变量进行量化处理；设计分布式事件触发扩张状态观测器来观测虚拟领导者的位置信息，利用ESO技术估计每个无人船的量化状态信息和模型中存在的不确定项；采用分层设计方法，设计基于事件触发机制的运动学制导律和动力学量化跟踪控制律。引入线性模型描述输入量化过程，使得控制器不需要量化参数的先验信息；利用输入到状态稳定性理论，证明基于时变阈值事件触发机制且带有输入和状态量化的USV分布式编队跟踪控制系统的稳定性，并验证控制策略不存在芝诺行为。
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公开(公告)号：CN115437380B
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202211125165.2
申请日：2022-09-15
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明公开了一种基于电子海图的多无人艇分散覆盖路径规划方法，包括以下步骤：电子海图信息的处理；栅格地图的建立与障碍物扩充；区域分散覆盖，根据轮盘选择算法获得优化后的多无人艇的起始位置集合；基于最小生成树的多无人艇覆盖路径规划。本发明的用户可使用电子海图人为选取不同的任务区域对不同的任务场景进行无人艇的覆盖路径规划操作。本发明针对多无人艇的区域划分设计了一种轮盘选择算法，为多无人艇的区域分割提供了优化的初始位置集合，从而使得区域划分后的子区域能够在保持面积近似相等的基础上保持了区域形状的规则性。本发明优化了覆盖路径规划的算法，采用生成树模板法优化了无人艇的转弯率，使得覆盖路径的转弯更少。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118936471A
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202410974578.0
申请日：2024-07-19
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明提供了一种任意多边形区域大规模无人艇群的覆盖路径规划方法，涉及船舶与海洋工程技术领域，包括如下步骤：S1、选取多边形任务区域，建立多边形任务区域的栅格地图，S2、建立优化模型，使用优化模型对栅格地图进行优化，生成覆盖率更高的栅格地图；S3、采用区域划分算法在生成覆盖率更高的栅格地图上按比例划分区域为每个无人艇分配任务区域；采用生成树算法在每个无人艇的任务区域内生成覆盖路径。本发明不仅能够高效地覆盖矩形任务区域，更能够灵活地适应多边形任务区域，显著提高了实际应用中的灵活性和适用性。
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公开(公告)号：CN118915753A
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202411005119.8
申请日：2024-07-25
Applicant: 大连海事大学
IPC: G05D1/43 , G05D109/30
Abstract: 本发明提供一种基于各向异性感知的无人艇动态覆盖方法，包括：构建无人艇的运动学模型；基于构建的无人艇的运动学模型，设计传感器累计覆盖水平；基于构建的无人艇的运动学模型，设计标称动态覆盖控制律；基于构建的无人艇的运动学模型，设计避碰控制律；基于构建的无人艇的运动学模型，设计安全动态覆盖控制律。本发明针对多艘无人艇，设计了基于锥形传感器的动态覆盖方法，无需根据实际的海况重新规划轨迹，节省了大量的计算资源和时间；在此基础上，设计了基于锥形避碰函数的避碰控制算法，实现了无人艇间的安全避让以及与障碍物的有效避障。
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公开(公告)号：CN118331310A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410556179.2
申请日：2024-05-07
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明提供了一种规避障碍物的无人船集群队形保持制导控制器，包括欠驱动无人船运动学模型、队形保持模块、避碰模块以及运动学制导模块；所述欠驱动无人船运动学模型的输入端与所述运动学制导模块的输出端相连，所述欠驱动无人船运动学模型的输出端分别与所述队形保持模块、避碰模块以及运动学制导模块的输入端相连；所述队形保持模块的输入端分别与给定目标点坐标、所述欠驱动无人船运动学模型的输出端相连，所述队形保持模块输出端与所述运动学制导模块的输入端相连；本发明所提方法对静态和动态障碍物均提供了有效的规避机制，确保在规避障碍物的同时保持有效的集群队形，避免了潜在的队形破坏，保障了无人船集群在行进过程中的安全。
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公开(公告)号：CN118311872A
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202410556112.9
申请日：2024-05-07
Applicant: 大连海事大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明一种多无人艇双边优化安全追逃博弈控制器设计方法，包括以下步骤：基于M个追踪艇位置以及M个逃跑艇位置，设计分配策略，将M个追踪艇和M个逃跑艇一对一进行追踪锁定；基于安全关键型追逃制导律和追踪无人艇基于预估误差设计神经网络的更新律设计追踪无人艇的动力学控制器；基于安全关键型追逃制导律和逃逸无人艇基于预估误差设计神经网络的更新律设计逃逸无人艇的动力学控制器；基于追踪无人艇的动力学控制器和逃逸无人艇的动力学控制器分别对追踪无人艇和逃逸无人艇进行控制，实现M个追踪艇和M个逃跑艇安全追逃博弈过程的控制，本方法无需任何先验模型参数，可以更好地适应不同环境和船舶特性的变化，提高了协同追捕任务的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN118244768A
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202410344535.4
申请日：2024-03-25
Applicant: 大连海事大学
IPC: G05D1/43 , G05D109/30
Abstract: 本发明提供了一种基于事件触发无人船数字孪生模型的平行控制器，包括无人船数字孪生模型、状态事件触发器、实际无人船、运动学制导律、动力学控制律和控制输入事件触发器；所述无人船数字孪生模型接收来自控制输入事件触发器的触发后的前向推力和转向力矩和状态事件触发器的触发后的实际无人船位置信息、速度信息、加速度信息，发送虚拟无人船前向速度、艏摇角速度、前向速度方向建模误差、艏摇角速度方向建模误差以及系统总扰动预测值到动力学控制律；本发明利用元学习技术精准捕获不同海况下环境无关特征项，克服了传统的基于数据统计的建模方法环境适应能力弱的缺点，实现了不同海况下无人船模型动态特征的有效积累。
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