公开(公告)号：CN107292039B

公开(公告)日：2020-12-29

申请号：CN201710501661.6

申请日：2017-06-27

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 严浙平 ,  李航 ,  宋金雪

IPC: G06F30/27 ,  G06F119/10

Abstract: 本发明提供一种基于小波聚类的UUV巡岸轮廓构建方法，针对UUV的未知环境探测与同步巡岸控制中的环境轮廓构建问题，提出了一种改进的基于小波聚类的轮廓构建方法。该算法对原始障碍点数据进行局部小波聚类给出UUV在当前位置下视域内的孤立点备选集R和各个类的集合Ci，并通过全局聚类决策制订的一系列聚类策略对孤立点和类数据进行处理，使孤立点被剔除，得到了海岸轮廓的障碍点集，再通过该障碍点集利用Alpha‑Shapes的方法得出具体的海岸轮廓。本文模拟UUV巡岸过程中采集障碍点并加入噪声数据，将其作为原始数据进行仿真，算法快速准确地给出了海岸轮廓，证明了算法的有效性和可行性。

公开(公告)号：CN107292039A

公开(公告)日：2017-10-24

申请号：CN201710501661.6

申请日：2017-06-27

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 严浙平 ,  李航 ,  宋金雪

IPC: G06F17/50

Abstract: 本发明提供一种基于小波聚类的UUV巡岸轮廓构建方法，针对UUV的未知环境探测与同步巡岸控制中的环境轮廓构建问题，提出了一种改进的基于小波聚类的轮廓构建方法。该算法对原始障碍点数据进行局部小波聚类给出UUV在当前位置下视域内的孤立点备选集R和各个类的集合Ci，并通过全局聚类决策制订的一系列聚类策略对孤立点和类数据进行处理，使孤立点被剔除，得到了海岸轮廓的障碍点集，再通过该障碍点集利用Alpha-Shapes的方法得出具体的海岸轮廓。本文模拟UUV巡岸过程中采集障碍点并加入噪声数据，将其作为原始数据进行仿真，算法快速准确地给出了海岸轮廓，证明了算法的有效性和可行性。