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公开(公告)号：CN116295449B
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202310593764.5
申请日：2023-05-25
Applicant: 吉林大学
Abstract: 水下自主航行器路径指示方法及装置，涉及运动方向指示技术领域。为解决现有技术中存在的，水下自主航行器无法应对复杂的海洋环境的技术问题，本发明提供的技术方案为：水下自主航行器路径指示方法，包括：采集海洋环境对航行器的影响因素的步骤；采集航行器的可行动动作的步骤；建立奖励函数的步骤；根据奖励函数，建立强化网络的建模步骤；采集航行器的高不确定性动作策略和对应的航行器状态，得到经验元组集合的收集步骤；随机抽取集合中的经验元组对强化网络进行训练的训练步骤；重复收集步骤和训练步骤，至达到预设次数的步骤；根据训练后的强化网络确定航行器的最佳路径的步骤。适合应用于未知水下空间内的最优路径规划工作中。
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公开(公告)号：CN116309781B
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202310557817.8
申请日：2023-05-18
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本申请公开了一种基于跨模态融合的水下视觉目标测距方法及装置，属于水下机器视觉技术领域，包括：获取水下的事件序列和RGB帧；通过体素网格方式对事件序列进行分段表征；对事件序列和RGB帧进行特征编码得到相应的特征描述子；通过自注意力机制对事件序列和RGB帧进行空间关系提取，得到用于描述局部事件与时空全局事件之间关系的依赖关系；根据特征描述子和依赖关系对事件序列和RGB帧进行特征融合，得到跨模态融合信息；根据跨模态融合信息进行预测并得到水下视觉目标距离。通过将事件和RGB两种数据模态跨模态融合，有效提升水下视觉目标距离估计的准确率。适用于为水下三维重建、目标检测、识别追踪等任务提供新的数据表达。
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公开(公告)号：CN116309781A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310557817.8
申请日：2023-05-18
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本申请公开了一种基于跨模态融合的水下视觉目标测距方法及装置，属于水下机器视觉技术领域，包括：获取水下的事件序列和RGB帧；通过体素网格方式对事件序列进行分段表征；对事件序列和RGB帧进行特征编码得到相应的特征描述子；通过自注意力机制对事件序列和RGB帧进行空间关系提取，得到用于描述局部事件与时空全局事件之间关系的依赖关系；根据特征描述子和依赖关系对事件序列和RGB帧进行特征融合，得到跨模态融合信息；根据跨模态融合信息进行预测并得到水下视觉目标距离。通过将事件和RGB两种数据模态跨模态融合，有效提升水下视觉目标距离估计的准确率。适用于为水下三维重建、目标检测、识别追踪等任务提供新的数据表达。
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公开(公告)号：CN109864944A
公开(公告)日：2019-06-11
申请号：CN201910302728.2
申请日：2019-04-16
Applicant: 吉林大学
IPC: A61K8/9794 , A61K8/9728 , A61Q19/02 , A61Q19/08
Abstract: 本发明提供一种含有云芝-薏仁双向发酵液的美白抗衰老化妆品，本发明进一步提供了该化妆品的生产工艺，采用了以云芝为出发菌株，以薏仁为底物的双向发酵，结合了云芝的抗氧化能力以及薏仁的美白、抗氧化能力，并且通过清除过量自由基的方式同时达到了抗衰老以及美白的效果。
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公开(公告)号：CN117647998B
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202410123538.5
申请日：2024-01-30
Applicant: 吉林大学
IPC: G05D1/485 , G05D101/10
Abstract: 一种基于动态视觉传感器的水下航行器接驳方法和系统，涉及水下导航的领域。解决传统光学相机驶向对接任务中的存在动作模糊问题。所述方法包括：S1：采用4个共面的圆形光源构建矩形约束的灯环作为接驳地标；S2：根据时空滤波器和SNN构建SNN模型；S3：根据异步霍夫圆变换和SNN模型，获取接驳地标的光源坐标；S4：根据透视4点算法计算水下航行器与接驳地标之间的相对姿态，根据相对姿态调整水下航行器的航向，完成接驳任务。本发明应用于水下自主接驳领域。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117606490B
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410089404.6
申请日：2024-01-23
Applicant: 吉林大学
IPC: G01C21/20 , G06N3/092 , G06N3/0442
Abstract: 本发明是一种水下自主航行器协同搜索路径规划方法。本发明涉及水下机器人的路径规划技术领域，本发明根据任务需求对水下自主航行器与其环境进行建模仿真，使其能够输出航行器的观测值、执行该动作的奖励以及下一时刻的环境状态。本发明通过运用多智能体强化学习的知识，获取一种水下自主航行器协同搜索路径规划方法。通过本申请提出的策略网络与价值网络，实时规划水下航行器的运动路径，提高航行器协同海洋目标搜索的平均搜索成功率，降低海洋目标搜索的平均搜索时间。
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公开(公告)号：CN117606490A
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202410089404.6
申请日：2024-01-23
Applicant: 吉林大学
IPC: G01C21/20 , G06N3/092 , G06N3/0442
Abstract: 本发明是一种水下自主航行器协同搜索路径规划方法。本发明涉及水下机器人的路径规划技术领域，本发明根据任务需求对水下自主航行器与其环境进行建模仿真，使其能够输出航行器的观测值、执行该动作的奖励以及下一时刻的环境状态。本发明通过运用多智能体强化学习的知识，获取一种水下自主航行器协同搜索路径规划方法。通过本申请提出的策略网络与价值网络，实时规划水下航行器的运动路径，提高航行器协同海洋目标搜索的平均搜索成功率，降低海洋目标搜索的平均搜索时间。
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公开(公告)号：CN117590867A
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202410070527.5
申请日：2024-01-18
Applicant: 吉林大学
IPC: G05D1/485 , G05D101/10
Abstract: 基于深度强化学习的水下自主航行器接驳控制方法和系统，涉及水下航行器的接驳控制领域。解决现有水下自主航行器的接驳基于导航信息的Pid控制，控制稳定性受洋流影响大，面对未知障碍物时决策能力不足的问题。方法包括：根据海洋环境数据和接驳控制任务场景构建状态空间和动作空间以及仿真环境模型；设计奖励函数；构建基于SAC改进的深度神经网络模型；初始化深度神经网络模型参数和经验重放缓冲区；深度神经网络模型根据当前环境状态信息输入，输出当前时间步下的最优决策，并与模拟环境模型交互，产生新状态并存储；训练深度神经网络模型，利用模型为水下自主航行器提供接驳控制支持。应用于水下探测领域。
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公开(公告)号：CN116502075B
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202310771145.0
申请日：2023-06-28
Applicant: 吉林大学
IPC: G06F18/213 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08 , G06F18/2433 , G06F18/25 , G01D21/02
Abstract: 多模态水下自主航行器状态检测方法及系统。属于状态检测技术领域，具体涉及自主水下航行器状态检测技术领域。其解决了现有的异常状态检测无法有效地应对多模态的传感器数据，忽略了不同模态数据之间的差异的问题。所述方法包括如下步骤：S1、输入水下自主航行器各系统传感器数据；S2、通过挤压与激励操作对每个模态的信号进行加权，然后进行缩放；S3、通过带残差连自注意力机制提取模态特征；S4、通过挤压与激励操作对不同模态进行特征融合；S5、对融合后的特征进行决策分类，输出各个类别的预测概率。本发明所述方法及系统可以应用在自主水下航行器状态检测技术领域、自主水下航行器故障检测技术领域以及自主水下航行器设计制造技术领域。
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公开(公告)号：CN116502075A
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202310771145.0
申请日：2023-06-28
Applicant: 吉林大学
IPC: G06F18/213 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08 , G06F18/2433 , G06F18/25 , G01D21/02
Abstract: 多模态水下自主航行器状态检测方法及系统。属于状态检测技术领域，具体涉及自主水下航行器状态检测技术领域。其解决了现有的异常状态检测无法有效地应对多模态的传感器数据，忽略了不同模态数据之间的差异的问题。所述方法包括如下步骤：S1、输入水下自主航行器各系统传感器数据；S2、通过挤压与激励操作对每个模态的信号进行加权，然后进行缩放；S3、通过带残差连自注意力机制提取模态特征；S4、通过挤压与激励操作对不同模态进行特征融合；S5、对融合后的特征进行决策分类，输出各个类别的预测概率。本发明所述方法及系统可以应用在自主水下航行器状态检测技术领域、自主水下航行器故障检测技术领域以及自主水下航行器设计制造技术领域。
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