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公开(公告)号：CN111580518B
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202010396241.8
申请日：2020-05-12
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明涉及无人艇自主航行领域，特别指一种基于改进果蝇优化和动态窗口法的无人艇分层避障方法。本发明包括：步骤S1：建立基于电子海图的无人艇海上航行地理环境模型；步骤S2：采用改进的果蝇优化算法完成全局最优路径规划；步骤S3：建立动态障碍物的环境模型；步骤S4：采用改进的动态窗口法躲避移动障碍物船只。本发明提供了一种基于判断条件的动态与静态避障模式相切换的避障方法，可以在航行时有效的躲避障碍物，避免算法陷入局部最优解，采用模糊控制方法对最优轨迹的权重参数进行动态控制，提高了轨迹预测的精度和效率。
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公开(公告)号：CN114879671A
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202210477463.1
申请日：2022-05-04
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明属于水面无人艇轨迹跟踪控制技术领域，具体涉及一种基于强化学习MPC的无人艇轨迹跟踪控制方法。本发明在无人艇的MPC轨迹跟踪控制器设计过程中，选用无人艇的运动学模型和操纵响应模型作为预测模型，根据无人艇轨迹跟踪任务需求构造控制性能指标函数，在MPC滚动优化过程中利用强化学习的DDPG算法构建性能指标函数的求解器，通过最小化性能指标函数求解出轨迹跟踪的最优控制序列，最终将每时刻控制序列的第一个控制量作用于无人艇系统上。本发明提高了轨迹跟踪控制的鲁棒性和抗干扰，同时具备自学习能力，适应于复杂的海况环境，相较于传统的MPC控制算法其自主性和实时性更强，跟踪误差更小。
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公开(公告)号：CN111045332A
公开(公告)日：2020-04-21
申请号：CN201911372150.4
申请日：2019-12-27
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明涉及一种无人艇路径跟踪导引策略和扰动补偿方法，属于无人艇路径跟踪控制技术领域；包括从运动学角度出发，提出基于流干扰观测器补偿和障碍李雅普诺夫函数的改进型ILOS导引算法；将无人艇的位置误差转化为Serret-Frenet坐标系下的位置误差，然后分别设计纵向导引律、艏向导引律和虚拟目标运动导引律，来镇定无人艇的位置误差并计算出期望艏向角；针对风浪等不确定环境带来的控制干扰，设计二阶扰动观测器估计已知上界下的环境扰动；结合反步法、滑模变结构自适应策略实现无人艇的纵向速度和艏向跟踪；通过李雅普诺夫稳定性定理得到闭环系统最终一致有界，理论上证明了无人艇能够跟踪期望路径，并通过仿真实验验证了算法的有效性。本发明应用前景广阔。
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公开(公告)号：CN113075884A
公开(公告)日：2021-07-06
申请号：CN202110334301.8
申请日：2021-03-29
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明提供基于自适应遗传‑最小二乘互联预测系统的推力分配方法，步骤1根据船舶推进器位置及坐标系确定推力分配的数学模；步骤2建立最优方向预测模型，提出一种精英自适应遗传‑蝙蝠算法，通过获取上一时刻的最优推力预测值对当前时刻的最优方向进行预测；步骤3建立最优推力预测模型，通过获取上一时刻的最优方位角预测值采用最小二乘法对当前时刻的最优推力进行预测；步骤4形成最优方位角与最优推力相关联的预测系统，提出一种新的船舶推力分配优化方法，即预测系统将最优预测值及其导数送入推力分配控制器作为最优解搜索的起点和最优搜索方向的优化策略。
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公开(公告)号：CN111624996A
公开(公告)日：2020-09-04
申请号：CN202010396066.2
申请日：2020-05-12
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明涉及一种基于博弈论的多无人艇非完全信息围捕方法，属于多无人艇围捕领域。本发明包括：步骤1：构建围捕地图环境；步骤2：建立多无人艇围捕问题数学模型；步骤3：构建博弈围捕模型；步骤4：求解单步博弈均衡；步骤5：设计单步博弈扩展算法。本发明能够实现非完全信息时的有效围捕，对逃跑艇和围捕艇运动决策的约束及自信程度个性的赋予更加贴合实际，合理任务分段也提高了围捕效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111580518A
公开(公告)日：2020-08-25
申请号：CN202010396241.8
申请日：2020-05-12
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明涉及无人艇自主航行领域，特别指一种基于改进果蝇优化和动态窗口法的无人艇分层避障方法。本发明包括：步骤S1：建立基于电子海图的无人艇海上航行地理环境模型；步骤S2：采用改进的果蝇优化算法完成全局最优路径规划；步骤S3：建立动态障碍物的环境模型；步骤S4：采用改进的动态窗口法躲避移动障碍物船只。本发明提供了一种基于判断条件的动态与静态避障模式相切换的避障方法，可以在航行时有效的躲避障碍物，避免算法陷入局部最优解，采用模糊控制方法对最优轨迹的权重参数进行动态控制，提高了轨迹预测的精度和效率。
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公开(公告)号：CN110703752A
公开(公告)日：2020-01-17
申请号：CN201910976848.0
申请日：2019-10-15
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了免疫遗传-人工势场法的无人艇双层路径规划方法，属于无人艇双层路径规划方法技术领域。包括以下步骤：建立无人艇的数学运动模型以及无人艇的栅格工作环境模型；利用免疫遗传算法进行全局路径规划，为无人艇快速规划出一条初始全局最优路径；对全局最优路径进行分割，将全局最优路径上的转折点序列作为局部路径规划的子目标位置并利用人工势场法进行局部路径规划，直到当前子目标位置是最终的目标位置。本发明所述的免疫遗传算法在传统遗传算法的基础上添加了一个免疫算子，可以有效防止种群退化，提高算法效率；引进了分割操作，大幅度减小局部路径规划的复杂性，减少了无人艇陷入局部极小点位置和路径震荡的可能性。
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公开(公告)号：CN114879671B
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202210477463.1
申请日：2022-05-04
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于水面无人艇轨迹跟踪控制技术领域，具体涉及一种基于强化学习MPC的无人艇轨迹跟踪控制方法。本发明在无人艇的MPC轨迹跟踪控制器设计过程中，选用无人艇的运动学模型和操纵响应模型作为预测模型，根据无人艇轨迹跟踪任务需求构造控制性能指标函数，在MPC滚动优化过程中利用强化学习的DDPG算法构建性能指标函数的求解器，通过最小化性能指标函数求解出轨迹跟踪的最优控制序列，最终将每时刻控制序列的第一个控制量作用于无人艇系统上。本发明提高了轨迹跟踪控制的鲁棒性和抗干扰，同时具备自学习能力，适应于复杂的海况环境，相较于传统的MPC控制算法其自主性和实时性更强，跟踪误差更小。
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公开(公告)号：CN110703752B
公开(公告)日：2023-01-03
申请号：CN201910976848.0
申请日：2019-10-15
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了免疫遗传‑人工势场法的无人艇双层路径规划方法，属于无人艇双层路径规划方法技术领域。包括以下步骤：建立无人艇的数学运动模型以及无人艇的栅格工作环境模型；利用免疫遗传算法进行全局路径规划，为无人艇快速规划出一条初始全局最优路径；对全局最优路径进行分割，将全局最优路径上的转折点序列作为局部路径规划的子目标位置并利用人工势场法进行局部路径规划，直到当前子目标位置是最终的目标位置。本发明所述的免疫遗传算法在传统遗传算法的基础上添加了一个免疫算子，可以有效防止种群退化，提高算法效率；引进了分割操作，大幅度减小局部路径规划的复杂性，减少了无人艇陷入局部极小点位置和路径震荡的可能性。
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公开(公告)号：CN113075884B
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202110334301.8
申请日：2021-03-29
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明提供基于自适应遗传‑最小二乘互联预测系统的推力分配方法，步骤1根据船舶推进器位置及坐标系确定推力分配的数学模；步骤2建立最优方向预测模型，提出一种精英自适应遗传‑蝙蝠算法，通过获取上一时刻的最优推力预测值对当前时刻的最优方向进行预测；步骤3建立最优推力预测模型，通过获取上一时刻的最优方位角预测值采用最小二乘法对当前时刻的最优推力进行预测；步骤4形成最优方位角与最优推力相关联的预测系统，提出一种新的船舶推力分配优化方法，即预测系统将最优预测值及其导数送入推力分配控制器作为最优解搜索的起点和最优搜索方向的优化策略。
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