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公开(公告)号：CN118999549B
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202411487837.3
申请日：2024-10-23
Applicant: 哈尔滨工程大学三亚南海创新发展基地
Abstract: 本公开提供了一种水下航行器的地形导航方法、装置、设备及存储介质，包括：惯性导航系统基于姿态、速度信息和初始位置计算航行器的第一位置姿态数据；基于所述水深数据和姿态、速度信息计算下一时刻的第二位置姿态数据；基于第一位置姿态数据和第二位置姿态数据计算运动更新信息建立变尺度先验海底地形图；基于所述初始位置和预测的误差范围建立初始全对称多胞形，基于所述运动更新信息和所述变尺度先验海底地形图对所述初始全对称多胞形进行更新，得到量测更新全对称多胞形；基于所述量测更新全对称多胞形计算所述航行器的估计位置，基于所述估计位置对所述惯性导航系统的累计误差进行修正。
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公开(公告)号：CN118999547A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202411264086.9
申请日：2024-09-10
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于水下多传感器融合匹配定位技术领域，具体涉及一种基于贝叶斯滤波的海底地形与重磁的融合匹配方法、程序、设备及存储介质。本发明将海底地形对应点选取转换为图同构问题，提高了对应点选取的准确性及鲁棒性；采用基于等值线最近点迭代的海底重磁信息对应点选取算法，提高了对应点选取的准确性；采用基于滤波的点集配准算法，将旋转平移参数的求解转化为滤波问题，使得旋转平移参数在动态空间中探索，采用非线性贝叶斯滤波对问题进行优化，使得算法收敛到全局最优解；采用贝叶斯滤波将重磁匹配结果、地形匹配结果、惯导结果进行数据融合，得到位姿的最优估计。
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公开(公告)号：CN118816858A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202410632073.6
申请日：2024-05-21
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供一种基于滤波的多传感器融合冰下里程计装置,属于水下机器人导航与定位领域。本发明紧耦合双目相机、成像声呐、IMU和深度计，获取冰下的测量信息；可移动物体在冰下作业时，利用搭载的双目相机垂直对上，采集冰盖底部的光学图像；利用搭载的前视声呐对前斜向上倾角30度，采集冰盖底部的视觉图像，并记录惯性测量单元和深度计的实时加速度、角速度和深度数据；根据获得到的多传感器数据，估算可移动物体实时位置与姿态。本发明使用多约束的双目相机观测模型进行测测更新，使用一种高效的亚像素相位相关法估计声呐图像的线速度，使用基于残差的自适应方法估计深度数据声呐线速度的噪声协方差，实现高精度和高鲁棒性的冰下定位与姿态估计。
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公开(公告)号：CN118762122A
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202410769059.0
申请日：2024-06-14
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06T17/00
Abstract: 本发明提出一种叶梢互连式串列螺旋桨数值模型自动批量建模方法，包括：步骤1：计算叶梢互连式串列螺旋桨的三维型值点；步骤2：对三维建模软件进行二次开发，编写叶梢互连式串列螺旋桨自动建模软件；步骤3：基于叶梢互连式串列螺旋桨数值模型自动建模软件中完成第一个桨叶的建模；步骤4：重复对第一个桨叶的建模的三维坐标点进行旋转变换，得到所有桨叶的坐标点，完成叶梢互连式串列螺旋桨数值模型的自动批量建模。本发明运用Java语言进行叶梢互连式串列螺旋桨自动建模研究，开发自动建模软件，设计自动建模软件界面，实现了叶梢互连式串列螺旋桨数值模型从参数输入到型值计算再到数值模型建立的全自动化。
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公开(公告)号：CN118514844A
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202410768513.0
申请日：2024-06-14
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提出一种叶梢互连式串列螺旋桨构型及设计方法，其中叶梢互连式串列螺旋桨构型包括Intake Blades部分、Exhaust Blades部分和Blade Tip部分，DMTB3686螺旋桨作为母型桨，改变母型桨的桨叶直径和来流方向完成Intake Blades部分的设计，改变母型桨中的桨叶的直径、来流方向、桨间距和叶错角完成Exhaust Blades部分的设计，将Intake Blades部分中间处叶切面的型值点进行旋转和平移，并添加控制点完成Blade Tip部分的设计。本发明将具有消除梢涡功能的环形螺旋桨和具有良好推进效率等优点的串列螺旋桨应用于潜艇螺旋桨的降噪设计上，将串列螺旋桨和环形螺旋桨的优点进行融合，使其同时保留串列螺旋桨的高推进效率、环形螺旋桨的无叶稍构型消除梢涡功能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117193012B
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202311289513.4
申请日：2023-10-07
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 海洋机器人的高阶输出式无模型自适应航向控制方法及系统，属于海洋机器人控制技术领域。为了解决现有MFAC算法均存在的航向控制系统与MFAC控制器之间动态响应速度不匹配的问题。本发明首先计算控制器运行k次时的实际艏向与运行k‑1次时的实际艏向的差值得到一阶差分输出信息Δy(k)，以及控制器运行k‑1次时的实际艏向与运行k‑2次时的实际艏向的差值得到一阶差分输出信息Δy(k‑1)；然后计算一阶差分输出信息Δy(k)和Δy(k‑1)的差值得到二阶差分输出信息；将艏向误差e(k)、一阶差分输出信息Δy(k)、二阶差分输出信息Δy(k)‑Δy(k‑1)作为无模型自适应控制器的输入解算出期望输入u(k)，无模型自适应控制器基于控制输入准则函数构建得到。
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公开(公告)号：CN117665757A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202311569818.0
申请日：2023-11-23
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明涉及一种可重构的水下三维激光扫描系统及方法，属于水下机器人水下环境三维扫测技术领域。解决水下激光扫描系统不可重构具有结构固定，不可根据实际需求变动扫描线束和形式等问题，导致点云数据比较稀疏、信息采集不足、扫描速度慢、探测范围小等的问题。包括水下摄像模块、激光发射器模块、并联电路模块和数据处理中心模组单元，激光发射器模块与并联电路模块电性连接，水下摄像模块、并联电路模块与数据处理中心模组单元电性连接。本发明可根据水下机器人的需求，任意添加水下摄像模块和激光发射器模块，扩大扫描范围，增加视野，具有结构简单、扫描模式灵活变换、点云数据稠密、成像精准等优点。
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公开(公告)号：CN117664106A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202311623765.6
申请日：2023-11-30
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01C21/00 , G01C21/16 , G06F18/213 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 一种水下机器人仿生类脑同步定位与环境感知方法，本发明涉及一种水下机器人导航，本发明为解决现有的水下机器人导航存在视觉里程计效果差、鲁棒性不足以及闭环检测准确率较低的问题，机器人首先通过声呐传感器获取环境特征信息，通过导航传感器获得自身运动信息，通过声视觉处理方法对声呐数据进行处理得到局部场景模板，对传感器数据进行预积分处理，将处理后的数据作为卷积神经网络的输入，输出运动位移，形成机器人对自身位置的感知。最后，由经验地图对以上信息进行整合，通过闭环检测对经验地图进行更新，减少机器人在运动过程中产生的漂移，从而完成经验地图的构建。本发明属于仿生学及运动导航技术领域。
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公开(公告)号：CN116841302A
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202310274409.1
申请日：2023-03-21
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05D1/06
Abstract: 本发明创造提供了一种海上无人机动态降落无人艇的自主对接控制系统的自主回收方法，无人机控制系统输出UAV运动状态与UWB标签信号给无人艇控制系统，无人艇控制系统输出USV航向航速信息与USV的经纬度信息给无人机控制系统。本发明创造以克服海上无人机自主降落动态无人艇时所面临的上述问题，本发明创造可以根据无人机和无人艇间的相对距离，自主选择使用的传感器以获取精确的相对位置信息和控制参数。从而完成无人机精准快速地自主对接动态无人艇。
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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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