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公开(公告)号：CN112346479B
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202011296332.0
申请日：2020-11-18
Applicant: 大连海事大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明公开了一种基于集中式卡尔曼滤波的无人航行器状态估计方法，包括以下步骤：建立无人航行器关于位置和速度的状态方程和量测方程；预测无人航行器的下一时刻速度和位置，得到无人航行器的下一时刻速度预测值和位置预测值，建立下一时刻速度和位置真值的分布函数，通过引入置信概率，得到无人航行器当前时刻可靠的速度和位置量测值；基于新型集中式卡尔曼滤波器的结构，确定无人航行器更新过程的协方差和卡尔曼滤波器的增益，再通过结合当前时刻速度和位置量测值得到无人航行器的位置信息和速度信息最优估计值，将此方法具有置信检验环节的集中式卡尔曼滤波，对速度和位置信息的最终估计值更加准确。
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公开(公告)号：CN110543859B
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN201910838786.7
申请日：2019-09-05
Applicant: 大连海事大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06T7/80 , G06T7/70 , B25J9/16
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习和双目定位的海参自主识别和抓取方法，包含以下的步骤：基于深度学习的水下海参识别与定位；利用双目立体视觉获取海参空间定位信息；利用PID控制方法进行海参抓取。本发明利用GAN模型学习水下海参的特征，利用生成网络生成海参样本，有效解决海参训练样本不足的问题。本发明将均值滤波、中值滤波与维纳滤波相结合进设计滤波算子，解决光线不均匀、浑浊度大以及能见度低等对图像带来的影响。本发明利用卷积神经网络对已有数据进行学习和归纳，准确快速对海参进行检测与二维定位，为后续海参的空间三维定位和抓取提供有力保障。本发明获得高精度的摄像机内、外参数，有利于保障机械手精确抓取。
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公开(公告)号：CN116468156A
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202310313860.X
申请日：2023-03-28
Applicant: 大连海事大学
IPC: G06Q10/04 , G06N20/10 , G06N3/084 , G06N3/0464 , G06F17/16 , G06F30/27 , G06F30/28 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明提出一种基于数理方程‑数据驱动融合的智能船舶操纵运动预报方法，包括以下步骤：在MMG模型的基础上，基于泰勒级数展开思想，建立具有可变高阶水动力导数的四自由度船舶操纵运动预报模型；基于可变高阶水动力导数的四自由度船舶操纵运动预报模型，采用扩展卡尔曼滤波算法，对不同阶次的水动力导数进行参数辨识；在最优阶次预报模型的基础上，结合真实的船舶运动数据，构建船舶运动预报残差；采用最小二乘支持向量机算法进行黑箱建模，对运动预报残差进行逼近；搭建BP神经网络，利用最小二乘支持向量机黑箱模型的预报残差与最优模型的预报结果作为输入，真实的船舶航行数据作为输出对神经网络进行学习训练，实现对船舶运动状态的估计。
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公开(公告)号：CN111709985B
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202010525569.5
申请日：2020-06-10
Applicant: 大连海事大学
IPC: G06T7/593 , G06T7/13 , G06T7/80 , G06T5/00 , G06V10/762
Abstract: 本发明公开了一种基于双目视觉的水下目标测距方法，属于计算机视觉领域，该方法包括以下步骤：采用改进的水下标定算法,进行相机的标定,得到相机的内外参数,获得水下目标校正后的双目图像，利用校正后的双目图像进行立体匹配获取图像视差，利用获取的图像视差通过相似三角形原理解算得到角点深度，完成水下目标的距离测试，该方法在空气双目测距的算法基础上，结合相机的水下成像模型，更加全面的考虑了水下因素对相机标定的影响，添加了折射率等因素，增强了相机在水下工作时的图像校正能力，采用改进的Harris角点检测算法，可减缓水下图像角点的聚簇现象，并且避免了算法中阈值的选择，减少误匹配点，提高了图像匹配的正确率与精度。
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公开(公告)号：CN115909064A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211429553.X
申请日：2022-11-15
Applicant: 大连海事大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/22 , G06V10/34 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明一种海雾环境下基于深度学习的海上舰船目标检测方法，包括以下步骤：获取含雨雾的待处理图像；基于GCANet深度学习网络对含雨雾的待处理图像进行去雨雾预处理，得到去除雨雾后的待处理图像；除雨雾后的待处理图像采用SEMSSD目标检测模型，识别出待处理图像中的海上舰船目标的种类与位置，本发明在目标检测前增加图像去雨雾预处理过程，通过提高目标与背景的对比度，以突显目标的显著特征，相比传统去雾模型，GCANet深度学习去雨雾网络既可以做到对有雾图像进行去雾，又能使无雾图像保持清晰，有利于提高海雾环境下舰船目标的检测和识别精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109901605B
公开(公告)日：2021-11-16
申请号：CN201910288869.3
申请日：2019-04-11
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明提供一种四旋翼飞行器跟踪无人水面船的控制方法。本发明方法，包括如下步骤：建立无人水面船的运动学模型；建立四旋翼飞行器的运动学模型，其包括四旋翼飞行器的运动状态信息；设计无人水面船控制器，包括：设计无人水面船实际状态向量与期望状态向量之间的跟踪误差，设计基于积分滑模技术的无人水面船控制律；设计四旋翼飞行器的有限时间观测器、设计基于反步技术的外环控制器、设计基于积分滑模技术的内环控制器。本发明将反步技术、积分滑模技术融入有限时间观测器中，克服了外部扰动和系统不确定性等多变扰动导致的无人跟踪控制系统的不稳定性，有限时间观测器保证了系统趋于稳定的速度和精度，增强了系统的鲁棒性和精确性。
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公开(公告)号：CN113267999A
公开(公告)日：2021-08-17
申请号：CN202110455470.7
申请日：2021-04-26
Applicant: 大连海事大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明提供一种基于全阶终端滑模的船载机械手末端轨迹跟踪协调控制方法，包括：构建船载机械手数学模型；基于所述船载机械手数学模型结合环境干扰信号获取三自由度无人船运动模型；对所述船载机械手数学模型和三自由度无人船运动模型受到的不确定干扰进行整合，获得最终的船载机械手动力学模型；基于所述船载机械手动力学模型设计基于FOTSM的轨迹跟踪控制器，包括设计基于FOTSM的无人船子系统轨迹跟踪控制器和基于FOTSM的机械手子系统轨迹跟踪控制器；应用获得的无人船子系统轨迹跟踪控制器和机械手子系统轨迹跟踪控制器对船载机械手进行跟踪控制。本发明可以有效反映系统的完整动态，并保证两个子系统之间的协调性和有限时间稳定性。
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公开(公告)号：CN112684796A
公开(公告)日：2021-04-20
申请号：CN202011476879.9
申请日：2020-12-14
Applicant: 大连海事大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明提供一种针对复杂海域USV航行的路径规划方法，包括：基于复杂地貌的海域，建立无人船工作空间的环境模型，得到二值地图；基于障碍物膨化算法，对所述二值地图中的障碍物边缘进行膨化处理；基于改进的遗传算法，为无人船规划平滑的路径。本发明在传统遗传算法的基础上，选取具有最优适应度函数的航路点嵌入到B‑Spline拟合算法中，使得最终产生的路径是平滑的，并采用了删除算子、卓越保留、泛化增量等策略，通过自适应策略对交叉和进化概率进行调节，更好地使路径平滑，加快收敛速度，避免陷入局部僵局，提高了路径规划的效率。同时，还提出了一种障碍膨化物处理策略，降低了碰撞风险。
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公开(公告)号：CN112558465A
公开(公告)日：2021-03-26
申请号：CN202011414640.9
申请日：2020-12-03
Applicant: 大连海事大学
IPC: G05B13/02
Abstract: 本发明提供一种带有输入限制的未知无人船有限时间强化学习控制方法，包括：建立无人水面船数学模型，设定无人水面船的期望轨迹数学模型；基于设定的期望轨迹数学模型，引入有限时间控制理论；基于引入有限时间控制函数的所述期望轨迹数学模型，设计无人船有限时间轨迹跟踪最优控制器；基于设计的无人船有限时间轨迹跟踪最优控制器，进一步设计评判器和执行器的神经网络权重更新率。本发明的技术方案解决了现有技术中由于外界干扰过大时，控制器因为输入饱和特性使得跟踪效果变差的技术问题。
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公开(公告)号：CN108828955B
公开(公告)日：2021-03-16
申请号：CN201810937280.7
申请日：2018-08-16
Applicant: 大连海事大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明提供一种基于有限时间扩张状态观测器的精准航迹跟踪控制方法。本发明方法，包括如下步骤：建立表示当前无人船运动特性的数学模型和运动方程，根据无人水面船运动跟踪误差和非奇异快速终端滑模面设计结合非奇异快速终端滑模控制律，根据无人船的运动特性设计有限时间扩张状态观测器，根据结合非奇异快速终端滑模控制律和有限时间扩张状态观测器设计精准航迹跟踪控制律。通过设计有限时间扩张状态观测器，包含外界干扰和复杂非线性项的集总干扰能够被有限时间观测至足够小的范围，避免了渐近观测的局限性。通过设计的结合有限时间扩张状态观测器以及非奇异快速终端滑模的无人船轨迹跟踪控制器，实现了复杂外界干扰下的精准航迹跟踪控制性能。
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