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公开(公告)号：CN111337930B
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202010195576.3
申请日：2020-03-19
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提公开了一种AUV目标搜索方法，包括：声呐探测模型的建立、环境感知地图的建立和基于改进吸引源的目标搜索方法。本发明在无先验信息的未知水下环境中通过声呐传感器实时探测周围环境信息，创建并更新了各类环境感知地图，改进信息素的释放机制，使AUV在搜索区域覆盖率较大的情况下针对目标存在概率较低的区域进行回访，避免由于检测概率问题而遗漏目标，防止AUV在已搜索区域进行重复搜索，在搜索区域各个对角设置待激活吸引源，通过激活待激活吸引源更容易搜索到边角的目标，制定各个环境感知地图的更新公式以及搜索收益函数，使AUV做出最大收益的移动决策，在保证搜索的可靠性与稳定性的同时提高搜索效率。
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公开(公告)号：CN111337930A
公开(公告)日：2020-06-26
申请号：CN202010195576.3
申请日：2020-03-19
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提公开了一种AUV目标搜索方法，包括：声呐探测模型的建立、环境感知地图的建立和基于改进吸引源的目标搜索方法。本发明在无先验信息的未知水下环境中通过声呐传感器实时探测周围环境信息，创建并更新了各类环境感知地图，改进信息素的释放机制，使AUV在搜索区域覆盖率较大的情况下针对目标存在概率较低的区域进行回访，避免由于检测概率问题而遗漏目标，防止AUV在已搜索区域进行重复搜索，在搜索区域各个对角设置待激活吸引源，通过激活待激活吸引源更容易搜索到边角的目标，制定各个环境感知地图的更新公式以及搜索收益函数，使AUV做出最大收益的移动决策，在保证搜索的可靠性与稳定性的同时提高搜索效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109782807A
公开(公告)日：2019-05-21
申请号：CN201910176368.6
申请日：2019-03-08
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 一种回形障碍物环境下的AUV避障方法，属于水下无人航行器智能控制技术领域。本发明把声呐探测的障碍物数据通过轮廓凸算法和贝塞尔插值将障碍物边界简化，利用预测导引视域航迹段算法设计出回形障碍物环境下的避障航迹。考虑到回形障碍物的复杂多样性，很容易使得AUV陷入障碍物无法逃出的问题，算法结合避障权值函数得出全局最优预测避障参数，利用历史航迹与当前形成的导引视域航迹段，得出相应的避障预测轨迹方向，然后利用导引方法使得AUV成功实现检测到回形障碍物内部的目标，并能逃离出回形障碍物，实验数据结果可以看出本发明所提算法有更好的环境适应性、避障执行效率高，具有成功逃离障碍物陷阱的能力。
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公开(公告)号：CN119982635A
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202510217713.1
申请日：2025-02-26
Applicant: 东方电气集团东方汽轮机有限公司 , 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于叶轮机械领域，提供了一种具有凹凸结构的离心压气机端壁及其实现方法，包括：离心压气机平面图构建、圆M1绘制、圆M2绘制、凸起结构T1确定、凹入结构T2确定以及改进型离心压气机制作。本发明通过对机匣内壁面开设凸起和凹入结构，能够有效改善压气机内部的流动状态，同时可以提高了对压气机泄漏流的抑制作用。
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公开(公告)号：CN111337931A
公开(公告)日：2020-06-26
申请号：CN202010195589.0
申请日：2020-03-19
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种AUV目标搜索方法，包括：1.声呐探测模型的建立；2.基于改进神经激励网络的多目标搜索算法；3.基于神经激励网络与人工势场法相结合的目标搜索算法。本发明对待搜索目标的搜索顺序进行规划，再使用神经激励网络进行每个目标的搜索路径决策，减少了多目标搜索过程中的路程长度，提高了整体的搜索效率。而且针对障碍物较少的栅格提出了新的神经元分类，在使用神经激励网络算法做出全局的搜索决策的基础上使用人工势场法针对障碍物较少的栅格以及目标所在的栅格进行局部的路径规划以及避障，增加了AUV在障碍物较少的区域中的搜索效率，并且提高了算法的合理性。
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公开(公告)号：CN109782807B
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN201910176368.6
申请日：2019-03-08
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 一种回形障碍物环境下的AUV避障方法，属于水下无人航行器智能控制技术领域。本发明把声呐探测的障碍物数据通过轮廓凸算法和贝塞尔插值将障碍物边界简化，利用预测导引视域航迹段算法设计出回形障碍物环境下的避障航迹。考虑到回形障碍物的复杂多样性，很容易使得AUV陷入障碍物无法逃出的问题，算法结合避障权值函数得出全局最优预测避障参数，利用历史航迹与当前形成的导引视域航迹段，得出相应的避障预测轨迹方向，然后利用导引方法使得AUV成功实现检测到回形障碍物内部的目标，并能逃离出回形障碍物，实验数据结果可以看出本发明所提算法有更好的环境适应性、避障执行效率高，具有成功逃离障碍物陷阱的能力。
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公开(公告)号：CN111337931B
公开(公告)日：2022-11-15
申请号：CN202010195589.0
申请日：2020-03-19
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种AUV目标搜索方法，包括：1.声呐探测模型的建立；2.基于改进神经激励网络的多目标搜索算法；3.基于神经激励网络与人工势场法相结合的目标搜索算法。本发明对待搜索目标的搜索顺序进行规划，再使用神经激励网络进行每个目标的搜索路径决策，减少了多目标搜索过程中的路程长度，提高了整体的搜索效率。而且针对障碍物较少的栅格提出了新的神经元分类，在使用神经激励网络算法做出全局的搜索决策的基础上使用人工势场法针对障碍物较少的栅格以及目标所在的栅格进行局部的路径规划以及避障，增加了AUV在障碍物较少的区域中的搜索效率，并且提高了算法的合理性。
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