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公开(公告)号：CN114265047A
公开(公告)日：2022-04-01
申请号：CN202111675884.7
申请日：2021-12-31
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 一种大潜深AUV的定位基阵联合标校方法，属于AUV水下声学导航定位领域，本发明为解决大潜深自主水下机器人利用声学基元进校水下定位时基阵校准困难、校阵准确度低的问题。它包括：大潜深AUV下潜至指定深度后母船利用超短基线定位系统AUV位置进行修正；AUV按预置梳状扫测路径开始作业，同时探测水下声学定位基阵中基元的距离和方位信息；AUV利用强跟踪无迹卡尔曼滤波算法深度融合自身导航系统信息和水声定位基元的距离与方位信息，扫测作业完成水声基阵中各基元位置自主标校，并利用基元位置标校信息修正自身导航系统误差。本发明适用于AUV的长时序水声定位。
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公开(公告)号：CN108061897A
公开(公告)日：2018-05-22
申请号：CN201711268143.0
申请日：2017-12-05
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01S15/89
Abstract: 本发明提供一种基于前视声呐的水下结构化环境线特征提取方法，包括：对前视声呐数据进行动态阈值分割，获取高回波强度点的总点数及其在载体系下的极坐标；在限定循环次数内从高回波强度点中随机选择两个不孤立且不相邻的点构建直线，选取到该直线距离小于预设阈值的点构成候选点集，计算候选点集的势与总点数的比例，若比例不小于阈值将该条直线作为辅助直线并终止循环；基于辅助直线参数及相应候选点集分布特点，构建结构化环境直线特征参数的投票空间，使用投票算法提取直线特征参数；基于直线特征附近点的分布情况，将直线特征裁剪为线段特征。本发明有效克服了随机采样的盲目性和投票算法的低效性。
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公开(公告)号：CN114216465B
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202111492736.1
申请日：2021-12-08
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01C21/20
Abstract: 一种海底地形导航并行匹配方法，涉及水下导航技术领域，针对现有技术中由于地形匹配算法缺乏艏向信息和海底地形相似度高导致数据关联速度慢、误匹配率高的问题，包括：步骤一：根据当前时刻水下机器人位姿信息构建M个符合高斯分布的假设，M大于等于2；步骤二：将M个符合高斯分布的假设与先验海底地形图进行一致性检测；步骤三：将步骤二中与先验海底地形图一致的假设进行点到面的迭代最近点算法配准，得到匹配的艏向和位移信息；步骤四：利用匹配的艏向和位移信息更新水下机器人位姿信息，然后根据更新后的水下机器人位姿信息更新海底地形图。本申请基于并行计算单元实现海底地形并行匹配算法，有效克服了海底地形相似度高导致数据关联速度慢、误匹配率高等问题。
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公开(公告)号：CN108061897B
公开(公告)日：2021-06-18
申请号：CN201711268143.0
申请日：2017-12-05
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01S15/89
Abstract: 本发明提供一种基于前视声呐的水下结构化环境线特征提取方法，包括：对前视声呐数据进行动态阈值分割，获取高回波强度点的总点数及其在载体系下的极坐标；在限定循环次数内从高回波强度点中随机选择两个不孤立且不相邻的点构建直线，选取到该直线距离小于预设阈值的点构成候选点集，计算候选点集的势与总点数的比例，若比例不小于阈值将该条直线作为辅助直线并终止循环；基于辅助直线参数及相应候选点集分布特点，构建结构化环境直线特征参数的投票空间，使用投票算法提取直线特征参数；基于直线特征附近点的分布情况，将直线特征裁剪为线段特征。本发明有效克服了随机采样的盲目性和投票算法的低效性。
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公开(公告)号：CN116148865A
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202310020238.X
申请日：2023-01-05
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种海底地形智能扫测与自主定位系统，实现AUV对海底地形的全自主智能扫测。本发明主要包括智能端电子舱、多波束声纳和声速计三部分。智能端电子舱包括多波束测深数据解析模块、海底地形图管理与可导航性认知模块、海底地形扫测路径规划模块、海底地形匹配模块、AUV潜航定位误差修正模块。在绘制海底地形图的同时，通过对海底地形的可导航性认知，智能规划AUV扫测路径，驱动AUV运动控制系统主动修正潜航定位误差，支撑AUV对海底地形的全自主智能扫测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112729306A
公开(公告)日：2021-04-30
申请号：CN202011521431.4
申请日：2020-12-21
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01C21/20
Abstract: 适用于AUV的海底地形图可导航区自主提取方法，属于水下航行器地形辅助导航系统领域。解决了现有可导航区的获取方法前期工作量、计算方式复杂，且无法实时获取可导航区的问题。本发明先获取N个条带的高度起伏数据；再根据获取的N个条带的高度起伏数据构建三维海底地形图，并对构建的三维海底地形图进行特征提取，并对提取的特征点进行区域划分，获得1个或多个参考区；最后获取每个参考区的4个边界点，获得该参考区的轮廓，并将该参考区的轮廓所对应的区域作为可导航区，从而实现了对可导航区的提取。本发明主要用于获取对导航系统进行校准的可导航区。
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公开(公告)号：CN107766818A
公开(公告)日：2018-03-06
申请号：CN201710972572.X
申请日：2017-10-18
Applicant: 哈尔滨工程大学
CPC classification number: G06K9/00523 , G01S7/539 , G06K9/00503
Abstract: 本发明属于声呐技术中信号处理领域，具体涉及一种启发式的水下结构化环境线特征提取方法。步骤有：获取机械扫描成像声呐原始数据；在载体系下进行声纳数据处理，并进行二值化处理，得到用于特征提取的点集；在载体系下使用投票算法进行投票以提取出结构化环境的直线特征；用启发式方法处理直线特征，得到能够描述结构化环境的线段特征；基于导航系统得到载体的位置信息和航姿信息，进而将提取到的线段特征转换到全局坐标系下。本发明解决了目前的机械式扫描前视声呐所运用的算法对水下结构化环境线特征提取不完备的问题，使用本方法从结构化环境中提取线段特征的准确率大于90％，并且本发明适用于水下同步定位与建图以及水下结构化环境特征建模。
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公开(公告)号：CN113433553B
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202110695236.1
申请日：2021-06-23
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供能够一种水下机器人多源声学信息融合精确导航方法，利用该方法，AUV通过多波束声纳和与信标通讯获取海底地形测绘信息和其与信标间距离观测信息，并通过能观性检验和概率图划分算法对弱通讯环境导致的距离观测离群点进行判别和剔除，最终以AUV海底地形测绘信息、AUV与信标间距离观测信息、AUV自身导航系统信息为输入，构建多源声学信息融合SLAM位姿图模型，通过位姿图优化算法，同时估计AUV当前位置、AUV历史轨迹和信标定位信息，以解决AUV深海长期、隐蔽、全天候、精确实时导航问题。本发明通过构造多源声学信息融合图优化SLAM算法框架，为AUV大范围深海作业提供实时、精确导航信息。
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公开(公告)号：CN112729306B
公开(公告)日：2022-04-19
申请号：CN202011521431.4
申请日：2020-12-21
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01C21/20
Abstract: 适用于AUV的海底地形图可导航区自主提取方法，属于水下航行器地形辅助导航系统领域。解决了现有可导航区的获取方法前期工作量、计算方式复杂，且无法实时获取可导航区的问题。本发明先获取N个条带的高度起伏数据；再根据获取的N个条带的高度起伏数据构建三维海底地形图，并对构建的三维海底地形图进行特征提取，并对提取的特征点进行区域划分，获得1个或多个参考区；最后获取每个参考区的4个边界点，获得该参考区的轮廓，并将该参考区的轮廓所对应的区域作为可导航区，从而实现了对可导航区的提取。本发明主要用于获取对导航系统进行校准的可导航区。
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公开(公告)号：CN113433553A
公开(公告)日：2021-09-24
申请号：CN202110695236.1
申请日：2021-06-23
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供能够一种水下机器人多源声学信息融合精确导航方法，利用该方法，AUV通过多波束声纳和与信标通讯获取海底地形测绘信息和其与信标间距离观测信息，并通过能观性检验和概率图划分算法对弱通讯环境导致的距离观测离群点进行判别和剔除，最终以AUV海底地形测绘信息、AUV与信标间距离观测信息、AUV自身导航系统信息为输入，构建多源声学信息融合SLAM位姿图模型，通过位姿图优化算法，同时估计AUV当前位置、AUV历史轨迹和信标定位信息，以解决AUV深海长期、隐蔽、全天候、精确实时导航问题。本发明通过构造多源声学信息融合图优化SLAM算法框架，为AUV大范围深海作业提供实时、精确导航信息。
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