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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：CN116118531A
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202211097527.1
申请日：2022-09-08
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开一种半潜式AUV无人充电装置。本发明主要设计三部分：第一部分为海上波浪能转换装置，波浪能转换装置通过在海面上下浮动将波浪能转化为电能并进行收集；第二部分为半潜式电源，用于电能的储存和AUV电能供应，同时在半潜式电源舱内设置AUV充电仓，作为AUV充电场所；第三部分为连接波浪能转换装置和半潜式电源的缆绳，缆绳内同时携带电缆，用于电能的传输；同时另一段缆绳一端固定于海底，一端与半潜式电源相连接，对半潜式电源起到固定作用。本发明为水下AUV提供及时充电场所，延长了水下AUV工作时长，解决了水下AUV作业时间短，作业面积范围小等问题，提高了水下AUV的续航能力，可以大大减小AUV水下作业时的人工充电成本，提高AUV的连续作业能力。
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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：CN112732854B
公开(公告)日：2023-03-31
申请号：CN202110028795.7
申请日：2021-01-11
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种粒子滤波BSLAM方法，包括：步骤一：算法初始化；步骤二：在每个t时刻输入对海底地形的深度测量值z(t)与里程计更新值v(t)以及里程计DR(t)后，对P(1:N)中所有粒子进行运动更新、闭环检测、观测更新、粒子历史轨迹更新；步骤三：当t时刻所有粒子都进行了步骤二后，判断是否需要进行重采样，若是：将所有经过观测更新的粒子进行重采样，t＝t+1，转入步骤二，否则t＝t+1，转入步骤二；步骤四：当t＝T时，以最终粒子集中每个粒子轨迹的平均值结合对应时刻的观测数据z(1:t)生成海底地形图并输出。本发明只需要在每一时刻输入里程计数据和由多波束声纳获得的地形测深，即可在没有先验地形图的情况下实现AUV的同步定位与建图。
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公开(公告)号：CN112857313B
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN202011627231.7
申请日：2020-12-31
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01C7/02 , G01C13/00 , G01F23/296
Abstract: 本发明公开了一种面向低带宽声学信道的测深信息传输方法，包括AUV端和无人艇端两个部分，分别在AUV和水面无人艇上同时运行，AUV将大量地形测点存储为子地图形式，通过最小化边缘概率密度函数计算能够保留子地图大部分数据的少量伪点和高斯过程模型超参数，并将伪点和高斯过程模型超参数以数据包形式通过声学信道广播求解，水面无人艇捕获数据包后利用高斯过程回归重建原地图，从而解决低带宽声学通讯下的巨量地形测深数据传输问题，降低了跨介质协同地形测绘系统对高带宽声学通讯设备的依赖。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115561765A
公开(公告)日：2023-01-03
申请号：CN202211130049.X
申请日：2022-09-16
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种AUV远距离地形等深线辅助导航方法，属于水下导航与定位领域。本发明使用海底地形等深线图作为先验海图进行匹配定位，减少先验海图地形特征数量及分辨率对匹配结果的影响，在粒子滤波过程中，根据粒子距离等深线最短距离实现粒子权重更新。根据等深线地图匹配属性，利用等深线疏密计算地形置信度，将地形置信度考虑到等深线辅助导航定位中，实现在地形特征贫乏、低分辨率先验海图基础上的远距离地形辅助导航。本发明在进行远距离地形辅助导航中，能源成为限制AUV实现远距离水下定位的重要问题，为此提出利用单波束声呐进行水深信息测量，有效延长AUV水下续航能力。
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公开(公告)号：CN115560765A
公开(公告)日：2023-01-03
申请号：CN202211215222.6
申请日：2022-09-30
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明通过充分考虑惯性导航系统的导航误差特性，将短时间内的惯性导航精准航向及航行距离信息考虑到地形辅助导航方法中，提高匹配算法的鲁棒性。在初始搜索阶段，根据惯性导航得到的位置信息设置初始搜索范围，并根据水深测量数据进行路径初始化，根据水深测量数据、惯性导航提供的航向及航行距离信息进行路径点筛选，并对得到的路径与惯性导航航行距离进行比较判断是否进行窗口滑动，实现分段匹配定位。在每个分段中根据价值函数进行最终路径确定，完成整条路径的匹配定位。
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公开(公告)号：CN110057383B
公开(公告)日：2023-01-03
申请号：CN201910365817.1
申请日：2019-05-05
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01C25/00
Abstract: 本发明涉及一种AUV推位导航系统杆臂误差标校方法，属于水下航行器领域。针对AUV推位导航系统中因多普勒测速声纳(DVL,Doppler Velocity Log)未与航姿参考系统(AHRS,Attitude and Heading Reference System)一起安装在AUV质心而产生的杆臂误差进行标校，构建了适用于卡尔曼滤波算法的误差标校模型，提出采用简单易行的回旋运动方式辨识杆臂长度。无需AHRS提供垂荡信息，降低了对惯性基导航设备的要求，方案普适性好，适用于解决各种类型的AUV的杆臂长度辨识问题，通过对AUV推位导航系统中的杆臂误差的补偿，可有效提高AUV推位导航系统的定位精度；同时方案可直接求取，不要求DVL、AHRS与质心(或浮心)位于同一直线上，即无论AUV的质心(浮心)在什么位置，都可以直接得到相应的杆臂长度，应用前景广阔。
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公开(公告)号：CN112363169B
公开(公告)日：2022-12-13
申请号：CN202011166011.9
申请日：2020-10-27
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种全海深水下机器人及其定位方法，其中所述定位方法包括通过卡尔曼滤波法对所述机器人的声波测量数据及实时深度数据进行融合，根据融合模型对所述机器人进行定位的过程。所述定位方法可克服声波测量数据的离散、量程有限的问题，并根据简单、有效的融合后数据，对水下机器人进行准确的、全海深的定位。
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公开(公告)号：CN115330852A
公开(公告)日：2022-11-11
申请号：CN202210884061.3
申请日：2022-07-26
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明涉及一种水下相机‑IMU‑深度计的空间联合标定方法，通过传统视觉图像特征方法对相机初始化，获得相机位姿和路标点信息；利用规划运动激励获得深度计和IMU测量数据，同时通过视觉位姿变化的信息约束，对深度数据离群点剔除；采用多组有效的相邻帧间深度信息、视觉信息和IMU预积分信息，建立手眼标定方程组；对方程组进行优化求解，获得外参变换初值；将初值加入后端非线性优化，并通过空间变换关系求解外参。本发明考虑到深度计测量数据只发生在垂直方向，通过运动约束，建立伪手眼标定方程组，对外参进行非线性优化，克服了水下相机‑IMU‑深度计外参不易获得，手工机械测量误差大的问题，为水下多传感器融合SLAM提供了准确的相机‑IMU‑深度计外参变换信息。
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