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公开(公告)号：CN117335893A
公开(公告)日：2024-01-02
申请号：CN202311358241.9
申请日：2023-10-19
Applicant: 青岛哈尔滨工程大学创新发展中心 , 哈尔滨工程大学 , 哈尔滨工程大学三亚南海创新发展基地
Abstract: DoS攻击下的UUV编队通信预测方法，涉及水下通信技术领域。本发明是为了解决目前UUV编队通信系统受到攻击后，UUV编队成员无法获取同伴状态信息。本发明包括：建立UUV的三自由度水平面运动模型，并基于UUV的三自由度水平面运动模型获取领航UUV和跟随UUV的位置信息矩阵、运动状态矩阵；领航UUV获取所有跟随UUV的位置信息，领航UUV将自身的运动状态、位置信息以及收集到的跟随UUV的位置信息、运动状态编码调制为水声信号，并将水声信号广播给跟随UUV；跟随UUV接收领航UUV广播的水声信号，并对水声信号进行解码，获得领航UUV的运动状态、位置信息以及其他跟随UUV的位置信息、运动状态。本发明用于UUV编队受到DoS攻击后的通信。
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公开(公告)号：CN117389153A
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202311635430.6
申请日：2023-12-01
Applicant: 青岛哈尔滨工程大学创新发展中心 , 哈尔滨工程大学 , 哈尔滨工程大学三亚南海创新发展基地
IPC: G05B13/04
Abstract: 具有避障特性的UUV自抗扰滑模预测跟踪控制方法，涉及轨迹跟踪与避障技术领域。解决了现有的基于避障的轨迹跟踪方法是基于状态反馈和人工势场法来进行静态避障，存在设计复杂、能耗较大、跟踪精度较低、以及无法在有限时间内对扰动进行估计的问题。本发明是基于外环调速部分和内环动力控制部分形成的双环架构实现，首先在计算速度指令时考虑了UUV的运动特性和避障条件，其次构建一个有限时间扩张观测器来观测集总扰动；通过速度跟踪误差设计积分终端滑模面，结合补偿值速度跟踪误差、集总扰动观测值，生成运动控制量τ对UUV进行运动控制。本发明主要对无人水下航行器的自抗扰轨迹跟踪及静态避障控制。
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公开(公告)号：CN111008549B
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN201910726667.2
申请日：2019-08-07
Applicant: 哈尔滨工程大学 , 青岛哈尔滨工程大学创新发展中心
IPC: G06F18/21 , G06F18/214 , G06N3/006 , G01C25/00
Abstract: 基于样本熵和IFOA‑GRNN的UUV平台DVL信号失真重构方法，本发明涉及DVL信号失真重构方法。本发明的目的是为了解决现有多普勒计程仪DVL一旦出现故障将严重影响UUV的正常航行以至于偏离规划航线、速度失控甚至撞毁、沉底的问题。过程为：一、得到训练好的IFOA‑GRNN模型；二、在UUV航行过程中，实时计算DVL输出信号的样本熵；三、当样本熵SE小于设定阈值时，DVL为信号失真状态，获取DVL信号失真下的UUV航行数据；否则，获取DVL正常工作状态下的UUV航行数据；四、得到UUV的估计航速；五、得到海流信息；六、根据海流信息修正估计航速，得到修正航速。本发明用于DVL信号失真重构领域。
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公开(公告)号：CN115393577A
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN202211073079.1
申请日：2022-09-02
Applicant: 哈尔滨工程大学 , 青岛哈尔滨工程大学创新发展中心
IPC: G06V10/25 , G06V10/762
Abstract: 一种红外海上小目标抗干扰的检测方法，它属于海上目标检测技术领域。本发明解决了由于红外海面图像中存在干扰，导致的采用现有目标检测方法时存在检测率低、虚警率高的问题。本发明通过计算中心区域及其邻域灰度分布的相异性，实现对疑似目标的召回式检测。然后，进一步提取出疑似目标区域的特征。因为海上干扰存在的聚类特征，松弛互k近邻图被引入通过全局图聚类来区分真实目标，通过这种方法，能够检测出真实目标并将海上干扰滤除。本发明方法可以应用于海上小目标的检测。
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公开(公告)号：CN119623336A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411678195.5
申请日：2024-11-22
Applicant: 青岛哈尔滨工程大学创新发展中心
IPC: G06F30/28 , G06F30/15 , G06F30/27 , G06N3/006 , G06N3/126 , G06F119/14 , G06F113/08 , G06F111/04
Abstract: 本发明提出了一种尺寸和重量约束下的无人潜航器设计优化方法，首先基于流体动力学模型假设，将UUV模型分为三个基本部分，建立UUV的水流阻力、湿表面积、压力及质量的数学模型。以长度、直径等关键尺寸为变量，通过粒子群优化算法与遗传优化算法，求解不同优化目标下UUV的最佳尺寸参数并进行算法优化结果对比。根据对比结果，选择遗传优化算法对UUV进行多学科联合优化，并对结果进行三维建模与仿真分析，验证优化结果的有效性。本发明实现了UUV尺寸和重量约束下的多学科优化，提供了UUV结构设计的新思路，解决UUV设计中尺寸和重量限制下的阻力优化、能效和承压能力等关键问题，提高了UUV结构设计效率和性能，降低了开发成本和时间。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119596674A
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202411762008.1
申请日：2024-12-03
Applicant: 青岛哈尔滨工程大学创新发展中心
IPC: G05B11/42
Abstract: 一种基于前馈PID的UUV控制方法，本发明涉及基于前馈PID的UUV控制方法。本发明的目的是为了解决传统PID控制算法在UUV控制中存在精度差、稳定性差的问题。过程为：一、设置惯性坐标系下UUV的起始位置和目标位置；二、获得实时的海浪干扰信息以及UUV的真实状态；三、PID姿态控制器输出角加速度；四、滤波器输出优化后的深度信息；五、PID位置控制器输出线加速度；六、将角加速度和线加速度作用于执行机构，通过控制执行机构的转速改变推进器的推力和力矩，推力和力矩作用于UUV，改变UUV在水下的运动轨迹；七、判断UUV是否到达目标位置；若是，UUV结束航行；若否，重复执行二至六，直至UUV到达目标位置。本发明用于UUV控制领域。
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公开(公告)号：CN115061465B
公开(公告)日：2024-11-05
申请号：CN202210693362.8
申请日：2022-06-17
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05D1/485 , G05D101/10
Abstract: 本发明属于多AUV协同控制技术领域，具体涉及一种基于蚁群算法的多AUV协同目标搜索方法。本发明基于蚁群算法的协同性，设计了结合概率地图的目标搜索策略，并结合预测控制优化了搜索策略。本发明中目标搜索效率更高，协同性高。在未知环境中，防止多AUV的目标搜索可能出现重复搜索的情况，AUV会尽量的避免搜索其他AUV搜索过的地区。本发明可以进行大范围的搜索。相对于单AUV，多AUV的协同目标搜索可以进行大范围的目标搜索，收缩时间更快。
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公开(公告)号：CN115454107B
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202211100761.5
申请日：2022-09-08
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05D1/485 , G05D101/10
Abstract: 一种近海巡检型AUV的路径规划方法，涉及自主水下航行器AUV的路径规划领域。本发明是为了解决现有的近海巡检AUV的路径规划方法还存在计算开销大、极易陷入局部最小值而导致的无法在存在复杂动态且较大障碍物的近海环境完成路径规划的问题。本发明包括：步骤一、初始化地图空间V，随机树空间T，拓展步长l，AUV运动学参数，自适应子目标点选取阈值k，设置起始点xrand，终点xgoal；步骤二、利用步骤一初始化后的参数值采用RRT算法获得规划好的全局路径；步骤三、以AUV运动学参数为约束采用DWA算法对步骤二获得的规划好的全局路径进行处理，使AUV巡检路径在符合运动学约束的同时实现动态避障。本发明用于对巡检AUV进行路径规划。
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公开(公告)号：CN118035671A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410072116.X
申请日：2024-01-17
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F18/20 , G06F18/15 , G06N3/0455 , G06N3/0442
Abstract: 本发明涉及水下无人航行器及数据预测技术领域，特别是涉及一种基于注意力机制网络的AUV速度预测方法，包括：获取水下无人航行器的运行数据；将所述运行数据输入预设的速度预测模型中，输出所述水下无人航行器的预测速度，其中，所述速度预测模型基于训练集训练获得，所述训练集包括DVL有效时的输入数据及其对应的速度数据，所述速度预测模型采用Transformer模型结合Attention注意力机制构建。本发明能够在DVL失效时，替代DVL工作输出水下无人航行器速度信息。
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公开(公告)号：CN115390568A
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN202211129260.X
申请日：2022-09-16
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 基于改进RRT算法的AUV路径规划方法，具体涉及一种基于改进RRT算法的近海巡检型自主水下航行器AUV路径规划方法，为解决自主水下航行器在近海复杂环境中采用RRT算法进行路径规划时，存在搜索盲目性、收敛速度慢以及计算开销大的问题，它包括初始化各参数,设置自主水下航行器的起点，终点；根据设置的起点，终点建立采样空间，在采样空间中获得一个采样点；根据采样点利用自适应采样策略在地图空间中得到新采样点；在随机树空间内计算所有节点与新采样点的距离，得到距离新采样点最近的点，将点朝向新采样点的矢量方向作为拓展方向，结合初始化的拓展步长对随机树进行拓展。属于路径规划领域。
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