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公开(公告)号：CN110032197A
公开(公告)日：2019-07-19
申请号：CN201910376887.7
申请日：2019-05-07
Applicant: 大连海事大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了一种基于有限时间制导和控制的无人船路径跟踪控制方法，包括以下步骤：计算路径跟踪误差的动态化；设计有限时间侧滑观测器；设计双曲正切视线制导律；设计有限时间扰动观测器；设计基于有限时间观测器的控制器。本发明提出的双曲正切视线制导律能根据跟踪误差以及设计的有限时间侧滑观测器，同时制导速度和航向角，提高了制导系统的稳定性和灵活性。本发明构造的有限时间侧滑观测器能精确观测时变的大漂角，并且在有限时间内确保观测误差为零，加快了误差收敛速度，提高了鲁棒性，可以避免有界和渐近观测的局限性。本发明能精确观测复杂的外界干扰，并且在有限时间内确保观测误差为零，可以避免有界和渐近观测的局限性。
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公开(公告)号：CN109911114A
公开(公告)日：2019-06-21
申请号：CN201910176571.3
申请日：2019-03-08
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明公开了一种具有三级减震自稳系统的无人船，包括双长浮筒、减震底座、仿猫式连杆型腿部减震结构、六自由度液压自稳装置和船舱，所述双长浮筒上安装四个减震底座，所述仿猫式连杆型腿部减震结构的底端与减震底座连接、顶端与连接桥连接；所述连接桥上安装六自由度液压自稳装置，所述船舱安装在六自由度液压自稳装置上。本发明在无人船应用研究现状的基础上，提出一种具有三级减震系统的无人船设计方案。通过底座减震结构的设计，实现在低振幅浪涌下高速航行；通过仿猫式连杆型腿部减震机构的设计，实现在高振幅浪涌下稳定航行。本发明加入仿生结构设计，通过采用仿猫式连杆型腿部结构作为无人船的四个支架，增加了船体的稳定性和减震效果。
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公开(公告)号：CN109901606A
公开(公告)日：2019-06-18
申请号：CN201910289929.3
申请日：2019-04-11
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明提供一种用于四旋翼精确轨迹跟踪的混合有限时间控制方法。本发明方法包括如下步骤：建立四旋翼无人飞行器的运动学模型和和动力学模型；根据四旋翼无人飞行器高度跟踪误差和自适应积分滑模面设计垂直运动的垂直控制律；根据四旋翼无人飞行器水平位置跟踪误差，基于反步法设计水平运动的水平控制律；根据四旋翼无人飞行器姿态角设计有限时间扰动观测器，结合非奇异终端滑模控制律和有限时间扰动观测器设计精准姿态稳定控制律。本发明将四旋翼分为高度、水平位置、姿态三个子系统，分别设计了三种控制策略，采用混合控制方案，可以快速稳定轨迹跟踪误差。能够在允许模型参数未知和外界干扰的情况下，实现四旋翼的精确轨迹跟踪，操纵更加灵活。
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公开(公告)号：CN119960445A
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202411991453.5
申请日：2024-12-31
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明一种基于极速学习的欠驱动无人船航路跟踪控制系统：包括：建立模块I、建立模块II、建立模块III、识别模块、控制模块，基于识别出的未建模动力学、参数扰动以及外部环境干扰以及其余动态的集总未知项，以及纵荡视线制导律，采用基于极速学习的鲁棒自适应航路跟踪控制方法，设计基于单隐层前馈网络SLFN逼近的输出权重和相应的估计误差自适应率逼近集总未知项和减小逼近误差，提升辨识精度，并设计纵向控制器和艏向控制器对未建模动力学、参数扰动以及外部环境干扰以及其余动态的集总未知项进行补偿，使得无人船在动力学层面渐近稳定，实现无人船按照期望路径航行的跟踪控制，该方法提高了跟踪精度，有助于整个闭环系统的全局渐近稳定。
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公开(公告)号：CN119723312A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411791327.5
申请日：2024-12-06
Applicant: 大连海事大学
IPC: G06V20/05 , G06V10/25 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/52 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/0499 , G06N3/08
Abstract: 本发明提出一种细节丢失下通道‑空间模糊逻辑注意力引导的海洋底栖生物渐进式检测增强方法，包括以下步骤：基于包含海胆、扇贝、海星和海参其中一种或多种海洋底栖生物的图片构建数据集；将数据集划分为：训练集和测试集；构建包含细节丢失下通道及空间模糊逻辑注意力引导的海洋底栖生物渐进式检测增强模型；基于训练集数据对通道‑空间模糊逻辑注意力引导的海洋底栖生物渐进式检测增强模型进行训练，得到训练好的通道‑空间模糊逻辑注意力引导的海洋底栖生物渐进式检测增强模型；将测试集数据输入到训练好的通道‑空间模糊逻辑注意力引导的海洋底栖生物渐进式检测增强模型中，实现对海胆、扇贝、海星和海参海洋底栖生物的检测识别。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117574046A
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202410064056.7
申请日：2024-01-17
Applicant: 中国科学院空天信息创新研究院 , 大连海事大学 , 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所
Abstract: 本发明提出了一种遥感反演地表温度的精度验证方法，包括以下步骤：得到遥感反演地表温度及遥感反演地表温度的不确定度；得到地面实测地表温度的不确定度；得到地表温度的空间代表性不确定度和地表温度的时间代表性不确定度；建立地表温度绝对差异数据集及不确定度数据集；利用卡尔曼滤波融合算法确定地表温度绝对差异融合的最优估计值以及最优地表温度验证不确定度。本发明的遥感反演地表温度的精度验证方法基于卡尔曼滤波融合算法，通过确定地表温度绝对差异融合的最优估计值以及最优地表温度验证不确定度，综合考虑了各影响因素引起的不确定度，降低了不确定较大的数据对地表温度验证精度的影响，真实反映了地表温度反演的精度。
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公开(公告)号：CN117496367A
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202311431496.3
申请日：2023-10-31
Applicant: 大连海事大学
IPC: G06V20/13 , G06V10/25 , G06V10/52 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/08
Abstract: 本发明一种遮挡条件下基于注意力机制的无人艇海上船舶目标检测方法，包括以下步骤：获取待处理遮挡条件下无人艇海上船舶目标的数据集；对所述数据集中的图片进行预处理；将预处理后数据集按照比例进行划分为训练集和测试集；构建用于特征提取、特征融合和预测目标所在的位置和所属类别的AodeMar模型；基于训练集对AodeMar模型进行训练，得到训练好的AodeMar模型；将测试集输入到训练好的AodeMar模型中，实现遮挡条件下无人艇海上船舶目标的检测。本发明采用残差连接融合浅层和高层特征增强了局部特征的表征能力，抑制了对检测无效的特征同时增强了对检测有效的特征。有效的解决了在遮挡区域精确定位目标边缘的问题，提高了模型的表达能力和检测精度。
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公开(公告)号：CN112001954B
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202010845895.4
申请日：2020-08-20
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明公开了一种基于极曲线约束的水下PCA‑SIFT图像匹配方法，属于计算机视觉领域，该方法包括以下步骤：利用高斯函数分别对双目相机在水下采集的图像Ⅰ和图像Ⅱ进行模糊处理及降采样处理，分别由图像Ⅰ的极值点组和图像Ⅱ的极值点组得到图像Ⅰ的关键点组Ⅰ和图像Ⅱ的关键点组Ⅰ；分别为图像Ⅰ的关键点组Ⅱ和图像Ⅱ的关键点组Ⅱ里的每一个关键点分配一个基准方向和建立一个描述符采用PCA‑SIFT算法构建描述子对剔除边缘位置的图像Ⅰ和图像Ⅱ进行匹配，同时结合改进的极曲线约束方法得到极曲线对匹配过程中进行约束，剔除误匹配点，完成图像Ⅰ和图像Ⅱ的匹配，该方法利用算法本身的快速性以及水下成像的极曲线约束条件，提高水下双目立体匹配的精度与效率。
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公开(公告)号：CN113239520B
公开(公告)日：2023-09-08
申请号：CN202110413088.X
申请日：2021-04-16
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明公开了一种近水底三维水下地形环境建模方法，属于三维建模技术领域，该方法包括以下步骤：选取某海域的海底，采集该海域的水深信息，建立该海域的海底三维地形栅格空间模型；基于已建立的海底三维地形栅格空间模型，对海底三维栅格空间按照环境的不同崎岖度进行威胁等级划分，再按照不同威胁等级以不同单位尺度进行上下左右前后六个方向膨化处理，得到膨化处理后的海底三维地形栅格空间模型，该方法考虑了对栅格建模的水下环境进行膨化操作，从而解决航行的安全问题，解决水下机器人路径规划的安全问题，本发明可以实现在保证水下机器人路径规划效果的同时，保障水下机器人航行的安全。
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