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公开(公告)号：CN119397960A
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202411975544.X
申请日：2024-12-31
Applicant: 青岛哈尔滨工程大学创新发展中心 , 哈尔滨工程大学
IPC: G06F30/28 , G06N3/0455 , G06F30/15 , G06F30/27 , B63B71/10 , G06F113/08 , G06F119/14 , G06F111/04 , G06F119/02
Abstract: 本发明属于船舶操纵性能预测技术领域，公开了一种船舶操纵水动力导数智能预报方法及系统。该方法利用定义的自编码器对提取的船舶三维几何形状、船舶操纵运动速度与角速度多个船舶参数压缩至低维表示数据，基于预处理后的压缩后的低维表示数据，构建物理信息神经网络模型；引入改进的总损失函数，优化物理信息神经网络模型；基于引入改进的总损失函数后的物理信息神经网络模型采用优化算法的组合训练策略进行进一步优化，获得优化后的物理信息神经网络模型，对优化后的物理信息神经网络模型PINN模型进行验证与迭代优化。本发明该方法能够在不同的工况下保持较高的预测精度，并在复杂海况中展现出良好的适应性。
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公开(公告)号：CN119378415A
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202510000332.8
申请日：2025-01-02
Applicant: 青岛哈尔滨工程大学创新发展中心 , 哈尔滨工程大学
IPC: G06F30/27 , G06F30/28 , G06N3/042 , G06N3/09 , G06N3/126 , B63B71/10 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明涉及船舶操纵性智能预报领域，特别涉及一种基于物理信息神经网络的智能船操纵性推演改进方法，建立船舶平面运动线性数学模型；构建操纵运动物理模型，将操纵运动物理模型带入物理信息神经网络，预报船舶操纵性；船舶平面运动线性数学模型、操纵运动物理模型以及船舶操纵性推演物理信息神经网络共同构成船舶操纵模型，从而实时预报船舶操纵性能数据，利用两次离线迭代和一次在线迭代优化船舶操纵模型，提高预报精度，具有智能化、高精度、高速度的优点。
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公开(公告)号：CN117382855A
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202311521913.3
申请日：2023-11-15
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明涉及水下机器人技术领域，公开了一种水下清刷机器人，包括聚丙烯框架，所述聚丙烯框架的底端左右两侧均固定连接有多个模块插槽，所述聚丙烯框架的内部四角均安装有螺旋桨推进器，所述聚丙烯框架的内部固定连接有控制舱，所述控制舱的内部固定连接有多个接插件，所述控制舱的前侧安装有航行摄像头，所述聚丙烯框架的前侧顶端左右两侧均安装有照明灯，所述控制舱的后侧中部固定连接有脐带缆，所述聚丙烯框架的顶端后侧左右两端均安装有安定翼面，所述聚丙烯框架的底端设置有辅助机构，所述聚丙烯框架的顶端固定连接有顶盖。本发明中，实现了实现水下清刷船体、海洋平台等结构物表面功能，或对被清刷目标进行整体辅助观测功能。
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公开(公告)号：CN117114995A
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202311157524.7
申请日：2023-09-08
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06T3/40 , G06T5/00 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种港口船用六自由度多视频拼接去雾识别系统，主要包括视频流实时拼接模块、港航环境下光学透雾模块、改进轻量化的船舶识别模块。本发明克服现有航运吊装码头实时大场景监控视野范围缺失，或无法同时将大范围视频展示在同一画面中，同时能进行去雾以及识别船载实时视频智能监控的实际应用问题，本提供一种可以自动拼接为一个宽视野的图像的装置并采用一系列智能拼接，去雾，识别，并使用多种框架来降低程序计算量的同时提升算法稳定性。
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公开(公告)号：CN114408132A
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202210063767.3
申请日：2022-01-20
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于水下机器人技术领域，具体涉及一种带整流罩的水下机器人。本发明采用螺旋桨推进器作为动力来源，利用垂直螺旋桨推进器控制升沉，利用水平螺旋桨推进器控制进退和转弯，同时水平螺旋桨推进器设置于尾部涵道，能减少叶尖的诱导阻力，进而提升水平推进器的推力，同时由于涵道的环括作用，具有更好的安全性。本发明通过水下机器人自身两侧的整流罩有效的减少来流阻力和行进停止时产生的兴波阻力，与普通不带整流罩的水下机器人相比，具有更好的稳定性和操作性，同时两侧伸长的整流罩也能起到水翼作用，为水下机器人提供升力，减少了垂直螺旋桨推进器的负载，提高了水下机器人的机动性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118114376A
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202410283893.9
申请日：2024-03-12
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F30/15 , G06F30/27 , G06N3/08 , G06F30/28 , G06F111/04 , G06F119/14 , G06F113/08
Abstract: 本发明公开了一种基于物理信息神经网络的船舶大幅运动横摇阻尼预报系统及方法，使用融合物理信息的神经网络模型，利用水池试验或计算流体力学数据预报船舶大幅运动下横摇阻尼与附加质量系数，通过物理信息神经网络构建船舶横摇运动非线性方程模型约束，通过最小化横摇运动方程模型损失与预报数据模型损失实现对其横摇阻尼与附加质量系数的预报。本发明弥补了传统船舶横摇预测方法在处理大幅横摇运动时由于非线性因素和快速变化的海洋环境导致的预报误差增大的问题，增加船舶横摇阻尼预报的精度。
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公开(公告)号：CN117928548A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202410041138.X
申请日：2024-01-11
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01C21/20 , G06N20/00 , G01C21/00 , G01S13/88 , G01S13/937
Abstract: 本发明涉及水域自主导航技术领域，特别涉及一种基于深度强化学习的港口水域的船舶自主导航方法，初始化船舶入港地理节点，按照港口海图生成0.1海里*0.1海里的栅格化网格，构建地图节点信息矩阵M；将船舶位置从纬度坐标系转换为通用横轴墨卡托坐标系；根据电子海图统计该港口区域的浮标数量、类型、和相对位置；根据禁航区域、他船信息和浮标信息，得到更新后的地图信息矩阵G；使用深度强化学习算法进行导航，直至生成最安全的可航路线；本发明将数据触发器作为控制输出中心的方法，解决了船舶在航行过程中通讯故障或仪器失灵条件下，自主系统的控制中心缺少信号输入的问题，为自主船舶导航提供了新的解决方案，保障了港口和船舶的生命财产安全。
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公开(公告)号：CN114475111A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202210050444.0
申请日：2022-01-17
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: B60F3/00
Abstract: 本发明属于两栖机器人技术领域，具体涉及一种海底陆上两栖机器人。本发明在作业车遇到海沟，岩石堆等极端地形时，利用大功率涵道推进器将机器人主体应急推起，实现“跳跃”机动，越过此地形。本发明采用抗海岸泥沙及海底沉积物型履带，并在履带上加装正弦曲线型履刺，底部负重轮采取坦克常用的扭杆悬挂减震，每个负重轮可以单独利用弹性轮轴的扭力吸收压力。同时本发明预留了通用平台，可加装机械手、摄像头、焊枪等各种功能模块，实现功能的模块化与通用化，保证了水陆两栖转场作业能力。本发明具有强的地形适配能力，并可以根据作业模式切换作业模块，增强了机器人使用的适应性，减少了机器人的总体开发成本。
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公开(公告)号：CN114426087A
公开(公告)日：2022-05-03
申请号：CN202210005196.8
申请日：2022-01-05
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于水下机器人领域，具体涉及一种潜水跟拍水下机器人。本发明包括两个水平螺旋桨推进器、垂直螺旋桨推进器、观测舱和壳体、电池支架；壳体内安装有阳极氧化铝型材作做的骨架，壳体加工有左右涵道，两个水平螺旋桨推进器安装在涵道内，并固定在骨架上，垂直螺旋桨推进器位于壳体中部，并固定在骨架上，壳体顶部和底部设有通孔模块，垂直螺旋桨推进器与通孔模块相通，电池支架位于壳体内部后侧底部，并固定在骨架上，观测舱安装在壳体前端，并固定在骨架上。本发明封闭且经过水动力优化的机器人封闭外壳能有有效的减少机器人的阻力，并保证三个推进器控制下机器人的稳定性和操纵性，减少了机器人的能耗。
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公开(公告)号：CN118034323A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410324672.1
申请日：2024-03-20
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05D1/43 , G05D109/30
Abstract: 本发明提出基于分布式软动作‑评论家算法的船舶自主避碰方法，生成以本船为中心的北‑东‑下(NED)惯性坐标系，获取本船和他船的运动信息；计算每艘危险船与本船之间的接近程度映射p(d)；确保自主船的新航向落在安全的速度区间内。本发明能够在确定危险船后对船舶自身操纵性、运动学和国际海上避碰规则进行三方面的多线程交叉验证，给出最优安全矢量；并能够在碰撞无法避免时，及时调整船舶自身位姿，将碰撞损失降到最小；针对任务随机性和系统噪声产生的预测高估问题，使用新的分布式网络训练系统模型，并在训练达到指标后可被搭载在自主船上实现近海或渔区的自主航行。
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