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公开(公告)号：CN119516506B
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202510080566.8
申请日：2025-01-17
Applicant: 哈尔滨工程大学三亚南海创新发展基地 , 哈尔滨工程大学
Abstract: 本公开提供了一种多无人艇协同建图系统，所述系统包括：无人艇环境智能感知系统，用于获取目标区域的点云数据、无人艇的状态信息和定位信息；无人艇控制系统，用于对所述无人艇的航行状态及作业规划进行控制；多无人艇协同规划编队系统，用于对每台无人艇的航行路线以及无人艇间的数据交互进行控制；图像数据处理系统，用于对所述无人艇环境智能感知系统所获得的点云数据进行刚性配准和非刚性配准，生成建图结果；无人艇通讯系统，用于进行无人艇间以及无人艇与地面站的通信以及接收对所述无人艇的操作指令。应用本系统，有效扩大了海上复杂环境下的建图范围，提升了协同建图过程中的效率，减少图像配准的误差。
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公开(公告)号：CN119203598A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411575693.7
申请日：2024-11-06
Applicant: 哈尔滨工程大学三亚南海创新发展基地 , 哈尔滨工程大学
IPC: G06F30/20 , G06N3/043 , G06N3/08 , G06F17/11 , G06F17/18 , G06F18/211 , G06F18/214 , G06F18/241 , G06F18/25 , G06F119/06
Abstract: 本申请提供了一种能量表征模型构建方法及海空无人系统，该方法应用于海空无人系统，海空无人系统包括至少一个无人设备，该方法包括：获取目标任务所处目标区域的初始地图和海空无人系统的运动模型；在每个无人设备在目标区域执行目标任务的情况下，获取每个无人设备的内部工况数据、环境数据和外部工况数据；根据每个无人设备的内部工况数据、环境数据、外部工况数据和运动模型，对初始地图进行更新，得到环境能量地图；根据外部工况数据，构建高斯分布能量场；将环境能量地图和高斯分布能量场进行融合，得到海空无人系统的能量表征模型。如此，结合环境能量地图和高斯分布能量场构建能量表征模型，实现了对海空无人系统能量消耗的准确量化。
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公开(公告)号：CN115503870B
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN202211330661.1
申请日：2022-10-28
Applicant: 三亚哈尔滨工程大学南海创新发展基地 , 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于海洋自然能航行器技术领域，具体涉及一种带有浮态实时监测与自动调节功能的波浪翼板。本发明可对波浪翼板浮态进行实时监测与调节，有效解决静水环境下翼板由于浮力重力力矩不平衡产生攻角进而导致的阻力增加和推进效率降低的问题，也可以在波浪环境下使翼板在初始位置保持特定攻角δ0以达到提高推进效果的目的。由于加工精度、工作时间过长或生物附着导致的水翼在静水中产生攻角的问题可以实时监测和调整，一方面降低了加工难度，另一方面节约了试验时间。任务执行过程中如需要进入海水密度变化较大的区域时仍然可以进行实时调节且无需返航，节约能源。
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公开(公告)号：CN115248599B
公开(公告)日：2023-01-03
申请号：CN202211154891.7
申请日：2022-09-22
Applicant: 三亚哈尔滨工程大学南海创新发展基地 , 哈尔滨工程大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明属于多机器人编队控制技术领域，具体涉及一种变优先级的多机器人零空间行为融合编队方法。本发明针对现有多机器人零空间行为融合编队控制方法中，编队控制算法工作效率低的问题，通过设置行为容错区间，根据多机器人系统是否在行为容错区间之内来更新行为的优先级，能够在保证高优先级行为完成的同时，提高低优先级行为的执行效率。
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公开(公告)号：CN114815854A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210732306.0
申请日：2022-06-27
Applicant: 三亚哈尔滨工程大学南海创新发展基地 , 哈尔滨工程大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明属于多艇编队控制技术领域，具体涉及一种面向海上目标围捕的双无人艇编队控制方法。本发明采用零空间行为融合控制方法，根据目标围捕任务的特殊性设计双无人艇的四种行为：目标跟踪、协同编队、目标围捕和距离保持，并设计了三个子任务：编队构成、追击目标、目标围捕。本发明设计了完整的双无人艇编队执行海上目标围捕任务的步骤，解决了现有的双无人艇目标围捕方法中，编队控制算法复杂度高造成目标围捕的工作效率低的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115437243B
公开(公告)日：2025-04-29
申请号：CN202211198250.1
申请日：2022-09-29
Applicant: 三亚哈尔滨工程大学南海创新发展基地 , 哈尔滨工程大学
IPC: G05B13/02
Abstract: 本发明提供一种面向多水下机器人协同搜索的任务区域划分和聚类方法，本发明涉及水下机器人协同搜索技术领域，本发明基于UUV作业幅宽的任务区域网格化初步划分；对任务区域内各网格的重要度赋权；任务区域边界内部最大区域的选取与相近重要度网格的聚类方法；边缘区域的精细化处理；基于几何特征的聚合区域分类及相应搜索路径规划策略的归纳。本发明网格划分的计算量可控，对于任意任务区域，只要确定了网格化的间隔/宽度，网格化的过程是简便而稳定的，其计算量也跟网格划分的精细程度大体成正比，在本发明所应用的方法中，其计算量通常总是较小的。
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公开(公告)号：CN118736397A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410911953.7
申请日：2024-07-09
Applicant: 哈尔滨工程大学三亚南海创新发展基地 , 哈尔滨工程大学
IPC: G06V20/05 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/045
Abstract: 一种新型轻量化水下小目标检测方法，它涉及一种水下小目标检测方法。本发明为了解决虽然基于CNN的检测网络能大幅提高传统检测效率，但在小目标检测和轻量化方面仍有不足的问题。本发明具体包括步骤1、收集水下小目标数据集或采用公开水下数据集；步骤2、对水下数据集进行预处理；步骤3、将预处理后的数据集输入新型轻量化水下小目标检测网络，输入图像经过轻量化多尺度特征提取主干网络提取多尺度特征信息，再经过双塔PAN特征融合网络将深层的语义信息和底层的位置信息进行多尺度融合，最后轻量化耦合检测头分别对像素大小为4×4、8×8和16×16以上的物体进行检测和分类；步骤4、对网络模型进行评估分析。本发明属于目标检测技术领域。
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公开(公告)号：CN115616920A
公开(公告)日：2023-01-17
申请号：CN202211462366.1
申请日：2022-11-17
Applicant: 三亚哈尔滨工程大学南海创新发展基地 , 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于海洋溢油回收技术领域，具体涉及一种多无人艇系统中耦合干扰主动抑制方法。本发明将围油栏转化为一般悬列线方程求解无人艇对围油栏的拖曳力，将无人艇的运动分解为船艏方向的匀速运动、船侧方向的匀速运动和定航向的回转运动，结和考虑围油栏影响的无人艇动力模型分别对所述三种运动方向进行运动补偿从而抵消围油栏对无人艇的干扰力。通过对补偿后的所述三个运动方向期望进行叠加，效果等效于不考虑围油栏情况下的期望航向及航速，从而使得无人艇能够完成溢油回收任务。本发明采用前馈补偿，具有超调量小、响应快、抗干扰能力强的优点。
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公开(公告)号：CN119516506A
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202510080566.8
申请日：2025-01-17
Applicant: 哈尔滨工程大学三亚南海创新发展基地 , 哈尔滨工程大学
Abstract: 本公开提供了一种多无人艇协同建图系统，所述系统包括：无人艇环境智能感知系统，用于获取目标区域的点云数据、无人艇的状态信息和定位信息；无人艇控制系统，用于对所述无人艇的航行状态及作业规划进行控制；多无人艇协同规划编队系统，用于对每台无人艇的航行路线以及无人艇间的数据交互进行控制；图像数据处理系统，用于对所述无人艇环境智能感知系统所获得的点云数据进行刚性配准和非刚性配准，生成建图结果；无人艇通讯系统，用于进行无人艇间以及无人艇与地面站的通信以及接收对所述无人艇的操作指令。应用本系统，有效扩大了海上复杂环境下的建图范围，提升了协同建图过程中的效率，减少图像配准的误差。
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公开(公告)号：CN119203598B
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411575693.7
申请日：2024-11-06
Applicant: 哈尔滨工程大学三亚南海创新发展基地 , 哈尔滨工程大学
IPC: G06F30/20 , G06N3/043 , G06N3/08 , G06F17/11 , G06F17/18 , G06F18/211 , G06F18/214 , G06F18/241 , G06F18/25 , G06F119/06
Abstract: 本申请提供了一种能量表征模型构建方法及海空无人系统，该方法应用于海空无人系统，海空无人系统包括至少一个无人设备，该方法包括：获取目标任务所处目标区域的初始地图和海空无人系统的运动模型；在每个无人设备在目标区域执行目标任务的情况下，获取每个无人设备的内部工况数据、环境数据和外部工况数据；根据每个无人设备的内部工况数据、环境数据、外部工况数据和运动模型，对初始地图进行更新，得到环境能量地图；根据外部工况数据，构建高斯分布能量场；将环境能量地图和高斯分布能量场进行融合，得到海空无人系统的能量表征模型。如此，结合环境能量地图和高斯分布能量场构建能量表征模型，实现了对海空无人系统能量消耗的准确量化。
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