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公开(公告)号：CN110245202B
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN201910475309.9
申请日：2019-06-03
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F16/29
Abstract: 本发明公开了一种基于迭代临近搜索的极坐标系目标栅格集合求解方法，属于应用数学领域。本发明通过迭代的方式搜索满足指定约束条件的临近栅格，逐步并入已有目标栅格集合，从而在极坐标系下实现针对指定目标的目标栅格集合扩张和求解。本发明的优点在于：能够在极坐标系下精确计算用户约束条件下的栅格集合，一方面突破了以往的移动窗口法在极坐标系下由于误差较大而不能适用于精确计算的不足，另一方面依据用户约束条件，可以实现代表任意几何形状的栅格集合求解；适用范围广，不仅可用于极坐标系，也可以应用于直角坐标系。
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公开(公告)号：CN111208845B
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202010198550.4
申请日：2020-03-20
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明提供了一种水下机器人移动式对接回收的路径规划方法及装置，涉及水下机器人领域，包括：获取第一定位信息、第二定位信息以及水动力参数；根据第一定位信息和水动力参数，建立空间六自由度运动模型；根据第二定位信息设置位置引力点和姿态引力点，确定虚拟引力；根据虚拟引力，确定推力、垂直舵力以及水平舵力；将推力、垂直舵力以及水平舵力带入空间六自由度运动模型，确定待回收水下机器人的下一时刻位姿，并获取移动坞站的下一时刻位姿；判断两者下一时刻位姿是否达到一致，若达到，则结束路径规划任务。本发明针对欠驱动水下机器人的移动式对接，提供了高效准确的路径规划方法，保证移动对接的可靠性，有效地减轻了人员操作负担。
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公开(公告)号：CN116280120A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202211083523.8
申请日：2022-09-06
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提出了一种ARV中继布放回收装置及方法，属于水下机器人回收领域。更好的解决着泥点监测作业ARV的回收问题。一种ARV中继布放回收装置包括TMS框架、尾侧推进器、光纤通讯装置、水下绞车系统、USBL声学定位系统、首侧推进器、供电模块、ARV尾锁紧自锁装置、ARV首锁紧自锁装置、ARV导向杆、左主推进器、右主推进器、ARV对接锁紧装置和TMS控制系统，TMS框架包括下部托盘框架以及连接在下部托盘框架上端面上的上部支撑框架；TMS控制系统响应信号后控制尾侧推进器和首侧推进器调整ARV尾锁紧自锁装置和ARV首锁紧自锁装置的位置完成对ARV的自锁，ARV对接锁紧装置设置在ARV前端用于与ARV导向杆配合限制ARV自由度。它主要用于回收ARV。
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公开(公告)号：CN116215914A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202310393168.2
申请日：2023-04-13
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 一种用于小型无人机的机翼折叠机构，涉及小型无人机领域。为解决现有的折叠机翼机构无法推动机翼实现90°转动，并且在折叠位置和展开位置时需要舵机持续的输出功率，才能实现自锁的功能，从而导致大量能源的浪费，并且导致舵机使用寿命缩短的问题。当舵机逆时针转动时，滑块会沿波浪形滑道向左运动，从而带动转动机翼连接件逆时针转动；当滑块滑过波浪形滑道的拐点时，滑块和转轴轴心连线的角度不会继续改变，转动机翼连接件停止转动，机翼到达折叠位置。但在舵机的持续推动下，滑块会沿滑道继续滑动至波浪形滑道的左上方端点，从而滑块将被波浪形滑道卡住，进而实现机构自锁。本发明适用于小型无人机领域。
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公开(公告)号：CN116203958A
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202310176512.2
申请日：2023-02-28
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 一种面向无人艇护航任务的改进零空间编队机动控制方法，根据无人艇编队运动意图，将无人艇机动过程分解，然后建立运动模型步骤，对护航目标的状态进行修正的同时设计一种新的避障行为函数，采用全局融合策略融合运动模型，得到最终的速度和方向。本发明为解决传统零空间行为融合算法存在的编队滞后以及轨迹震荡等问题，在编队保持行为中，添加了修正增益λ，对护航目标的状态进行修正，避免了在编队集结后出现编队滞后的现象；并且受到人工势场法的启发，在全局融合的策略下设计了一种新的避障行为函数，使无人艇可以在到达安全距离前执行部分编队避障行为，顺利完成编队保持阶段的任务，避免了传统零空间行为融合算法存在的轨迹震荡的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116148865A
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202310020238.X
申请日：2023-01-05
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种海底地形智能扫测与自主定位系统，实现AUV对海底地形的全自主智能扫测。本发明主要包括智能端电子舱、多波束声纳和声速计三部分。智能端电子舱包括多波束测深数据解析模块、海底地形图管理与可导航性认知模块、海底地形扫测路径规划模块、海底地形匹配模块、AUV潜航定位误差修正模块。在绘制海底地形图的同时，通过对海底地形的可导航性认知，智能规划AUV扫测路径，驱动AUV运动控制系统主动修正潜航定位误差，支撑AUV对海底地形的全自主智能扫测。
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公开(公告)号：CN115903075A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211393910.1
申请日：2022-11-08
Applicant: 中国海洋石油集团有限公司 , 海洋石油工程股份有限公司 , 哈尔滨工程大学
Inventor： 李怀亮 , 魏佳广 , 于文太 , 李晔 , 谢维维 , 张西伟 , 张国成 , 黄山田 , 吴桐 , 刘洪昌 , 李晓琛 , 曹建 , 徐善志 , 李岳明 , 王星轲 , 冯晓伟 , 廖煜雷
Abstract: 本发明公开了一种深水海底管道实时智能监测系统及其实现方法，包括以下步骤：铺管船在指定作业区域铺设水下管路，并释放无人艇、中继器与监测机器人；确保铺管船、无人艇、中继器与监测机器人之间信息连接畅通；监测机器人下水进行信息收集，将水下信息传输给无人艇；无人艇将水下信息传输给铺管船，铺管船按照接收到的信息操作；铺管船完成作业，并将监测机器人与无人艇进行回收。本发明利用监测机器人替代人工操作的遥控水下机器人、用无人艇替代多功能作业支持母船进行着泥点监测作业，解决了船舶交叉作业的问题，进一步使深水海管铺设成本降低，提升了铺设监测技术和装备能力。
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公开(公告)号：CN112083377B
公开(公告)日：2023-03-17
申请号：CN202010978540.2
申请日：2020-09-17
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01S5/18
Abstract: 本发明提供了一种水下机器人的位置估计方法及装置，涉及跟踪定位技术领域，包括：获取水下机器人当前时刻的传感位置信息；若当前时刻的传感位置信息为有效传感信息，并确定跟随设备在当前时刻下连续接收到有效传感信息的连续通信次数；根据连续通信次数，确定水下机器人当前时刻的预估位置，以使跟随设备对水下机器人进行跟踪定位。本发明根据接收的传感位置信息判断当前时刻的通信是否有效，根据连续通信次数判断是否在连续时刻进行了有效通信，综合判断当前时刻定位的强弱，根据不同的定位情况，针对性地进行跟踪定位，以此实时保证跟随设备对水下机器人的有效跟踪。
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公开(公告)号：CN115773752A
公开(公告)日：2023-03-10
申请号：CN202211379229.1
申请日：2022-11-04
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种自布设仿生智能水下传感器网络，包括具有远距离水下航行能力的水下滑翔机作为载体，水下滑翔机上搭载四个智能水下传感器，每个智能水下传感器通过两个机械手固定在水下滑翔机底部；每个智能水下传感器包括前舱段、后舱段、尾部及锚链结构；前舱段包括抓地爪和后舱段释放装置；后舱段包括重心调节滑块、人工侧线传感器、微电场传感器、IMU、卫星天线及环境传感器；尾部包括尾舵机和尾鳍；锚链结构包含锚链和锚链释放装置；前舱段与后舱段通过锚链连接，后舱段与尾部通过尾舵机连接，尾鳍通过尾舵机驱动。本发明可自主编队航行且具备海洋环境阵列式监测能力，实现海洋环境信息定点采集并进行信息高效传输。
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公开(公告)号：CN115331093A
公开(公告)日：2022-11-11
申请号：CN202210889545.7
申请日：2022-07-27
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06V20/05 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种水下航行器目标检测的神经网络优化学习方法，尤其是涉及一种神经网络元学习训练方法。针对水下航行器目标检测网络在小规模样本集上训练无法达到较好泛化性能的问题，本发明实现了只使用相关小规模样本集训练，首先划分小规模样本集为训练集、测试集、元训练集和元测试集；然后使用元训练集和元测试集让水下航行器目标检测网络进行本发明提出的元学习，使其学习元知识；最后再使用训练集让水下航行器目标检测网络进行学习。本发明能够有效减少学习所需的时间和能耗，同时提高神经网络的泛化性能。本发明具有广泛的适用性，可以很容易地扩展到各种任务的小规模样本集神经网络训练中。
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