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公开(公告)号：CN117148842B
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202311228543.4
申请日：2023-09-21
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05D1/43 , G05D1/243 , G05D1/246 , G05D1/65 , G05D1/633 , G05D1/644 , G05D1/248 , G05D1/648 , G05D109/10
Abstract: 基于环境预报的风能驱动机器人省时全局路径规划方法，涉及海洋机器人路径规划技术领域，本申请根据环境预报数据和风能驱动机器人的速度预报，得到风浪流影响下的风能驱动机器人航速估算模型，本申请在风能驱动机器人航速估算模型中充分考虑了环境中海流和波浪对风能驱动机器人航行运动存在的影响，并依据风能驱动机器人的航行特点，设置搜索拓展方向和限制条件，完成航行时间代价函数设计，进而完成风能驱动机器人省时Dijkstra全局路径规划方法与系统设计，采用本申请方法完成的风能驱动机器人在时变风场中的全局路径为最优的全局路径，并且本申请搜索出的路径安全，且航时短。
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公开(公告)号：CN116736709B
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202310686509.5
申请日：2023-06-09
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 一种海洋机器人的动态补偿型自抗扰艏向控制方法，涉及机器人运动控制领域。本发明是为了解决现有艏向控制方法不能在不同航速下保证稳定的艏向控制性能，导致航艏控制准确性差的问题及航艏控制参数求解复杂的问题。本发明包括：将海洋机器人期望艏向角ψd输入跟踪微分器，获得跟踪微分器为ψd安排的过渡过程v1；将海洋机器人实际艏向角ψ、控制舵角δ及实际航速U输入线性扩张状态观测器，获得扰动补偿参数b、潜体艏向z1、转向加速度z2、潜体艏摇系统的扰动z3；将z1、z2、z3、b、v1输入自适应状态误差反馈，获得所需控制舵角δ'；将δ'下发至舵机，获得ψ'，若ψ'与ψd的误差不在预设误差内则重新输入线性扩张状态观测器，直至ψ'与ψd的误差在预设误差内。本发明用于海洋机器人的航艏控制。
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公开(公告)号：CN115324844B
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202211160348.8
申请日：2022-09-22
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: F03D17/00
Abstract: 本发明的无人艇小型风力发电机性能测量装置涉及海洋自然能航行器领域，目的是为了克服现有测量装置无法量化风力发电机工作时的船体阻力的问题，包括：两根片体固定杆平行设置，且分别滑动配合于长方体框架的底部矩形框上；且两根片体固定杆分别与无人艇的两个片体固定；发电机位置调节装置滑动配合于长方体框架的顶部矩形框上，且发电机位置调节装置固定有风力发电机；造风装置，用于驱动风力发电机；阻力测量系统包括阻力杆和拉力计；长方体框架的一条底边通过拉力计与阻力杆中点处连接；拉力计，用于测量长方体框架与阻力杆之间的拉力；能源控制器，用于获取风力发电机的发电功率。
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公开(公告)号：CN116859736A
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202310830701.7
申请日：2023-07-07
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 面向无人艇编队护航任务的编队重构控制方法，属于多机器人编队控制技术领域，本发明为解决现有编队重构方法不适用于编队成员数量变化工况的问题。本发明方法为：步骤一、确定当前时刻无人艇编队护航实际任务需求下的行为组合方式；编队重构行为组合方式为：编队追踪护航目标、编队重构、编队保持，执行步骤二；编队保持的行为组合方式为：编队追踪护航目标、编队保持，执行步骤四；步骤二、确定编队重构子任务行为的最佳重构时机；步骤三、建立并求解编队重构的数学模型；步骤四、建立并求解编队追踪护航目标、编队保持两项子任务行为的运动模型；步骤五、对实际行为组合方式中的各项子任务行为进行融合，得到最终的期望速度矢量。
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公开(公告)号：CN116578095A
公开(公告)日：2023-08-11
申请号：CN202310681658.2
申请日：2023-06-09
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 海洋能驱动机器人节能避障方法，解决了如何提高海洋能驱动机器人的续航力的问题，属于海洋机器人技术领域。本发明包括：确定海洋能驱动机器人在海洋环境下的状态空间S、趋近目标奖励函数、避障奖励函数和节能奖励函数；利用确定的奖励函数对海洋能驱动机器人避障网络进行训练，得到训练完成的海洋能驱动机器人避障网络；获取海洋能驱动机器人初始点、目标点和障碍物的位置信息，采用训练好的海洋能驱动机器人避障网络完成海洋能驱动机器人节能避障任务。本发明根据海洋能驱动机器人的能源消耗和海洋能捕获，依据海洋环境因素设计出奖励函数，对海洋能驱动机器人路径规划进行网络训练，规划出安全、可行、节能的避障路径。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114013581B
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202111304101.4
申请日：2021-11-05
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于无人艇技术领域，具体涉及一种面向减阻与避碰的可变结构型风光波浪能混合驱动无人艇。本发明不仅能够充分捕获海洋环境中的风能、太阳能与波浪能，而且具备可变结构的能力，即一方面能够根据海况等级而调整波浪拍动串列水翼的入水与出水，保证高海况下对波浪能充分吸收、低海况下艇体阻力性能良好；另一方面当无人艇靠泊时能够降下太阳能风帆，并收起艇体舷侧外的太阳能板，避免风帆与太阳能板在无人艇靠泊时受到磕碰，具有较好的安全性与可靠性。
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公开(公告)号：CN109444911B
公开(公告)日：2023-05-05
申请号：CN201811217208.3
申请日：2018-10-18
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于智能无人智慧船舶领域，具体涉及一种单目相机和激光雷达信息融合的无人艇水面目标检测识别与定位方法。针对无人艇对水面目标检测识别及定位受距离、目标波动的影响，本发明融合激光雷达和相机对感知范围内的目标进行准确检测识别及定位。首先利用采集到的水面目标图像训练基于神经网络的目标检测识别模型；然后激光雷达使用条件移除滤波器和欧氏聚类得到水面目标在世界坐标系下的位置；最后，设计了相机图片信息和激光雷达点云信息融合方法，使其对不确定性因素具有较高的鲁棒性。本发明能够使无人艇具备对水面目标准确检测识别定位的能力，为无人艇的目标跟踪，路径规划和自主航行提供良好的环境感知，应用前景广阔。
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公开(公告)号：CN110263400B
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN201910503700.5
申请日：2019-06-12
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F30/15 , G06F30/20 , G06F119/14
Abstract: 本发明提供一种无人艇非线性动力学模型的积分辨识方法，通过获取所需辨识双体无人艇Z型试验数据；对数据中大幅度偏离真实值的野值进行剔除处理；建立无人艇一阶非线性K‑T方程的运动模型；选取舵角和艏向角速度与时间的关系列表；对K‑T方程进行积分化处理，对需辨识的模型方程两侧基于时间区域进行积分，利用积分方式舍掉角加速度，引入艏向角数据；对积分区间离散并求积，对积分区间以控制节拍为基准进行离散，并采取牛顿‑科特斯求积公式插值求积；利用最小二乘方法使辨识方程两侧差值的平方最小，即可求得K,T,α的值。本发明的方法可以对无人艇操纵模型的一阶非线性项进行辨识，在无人艇动力学模型辨识上具有显著进步，可以同时兼顾效率与性能。
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公开(公告)号：CN110057365B
公开(公告)日：2022-06-21
申请号：CN201910365822.2
申请日：2019-05-05
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明涉及水下导航领域，具体涉及一种大潜深AUV下潜定位方法。通过AUV搭载水下通信节点、捷联惯导系统和温盐深传感器；构建纯距离误差估计滤波模型；水面母船向AUV发送NED坐标系位置信息及时间信息；AUV记录捷联惯导系统定位信息及温盐深传感器信息；通过传输时间和温盐深传感器信息得到AUV到母船的测距信息；构建强跟踪UKF算法；融合水面母船水平定位信息、测距信息和捷联惯导系统定位信息和深度信息，跟踪深潜过程中AUV在NED坐标系下的水平定位误差以及载体坐标系下AUV的测速误差，对捷联惯导系统校正得到精确AUV下潜定位信息。本发明能够扩展AUV捷联惯导系统的水下在线校正手段，有效降低定位误差修正时间成本和设备成本，增强AUV的海洋环境适配能力。
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公开(公告)号：CN109239709B
公开(公告)日：2022-06-17
申请号：CN201810869551.X
申请日：2018-08-02
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明涉及智能船舶技术的数字图像处理与机器视觉领域，具体涉及一种无人船的局部环境地图自主构建方法。本发明实现了无人船的局部环境地图精确自主构建，首先，利用图像差分方法实现了雷达数据更新区域的检测；其次，在雷达数据和局部环境地图精确匹配基础上，利用雷达数据中的空间结构约束对累积误差进行抑制和修正；最后，设计了局部环境地图的更新机制，使其对不确定性因素具有较高的鲁棒性。本发明能够有效消除或抑制惯性导航系统累积误差的影响，提高局部环境地图的精度，有利于实现对运动目标的辨识和跟踪，避免了传统方法需对各目标进行特征匹配和数据关联，准确性、可靠性受限而计算复杂度较高。
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