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公开(公告)号：CN108363400A
公开(公告)日：2018-08-03
申请号：CN201810084233.2
申请日：2018-01-29
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05D1/06
CPC classification number: G05D1/0692
Abstract: 本发明公开了一种基于虚拟锚泊的欠驱动AUV三维控制区域镇定控制方法，属于无人水下机器人运动控制技术领域，包含以下步骤：建立AUV六自由度运动学方程，AUV六自由度动力学方程；建立欠驱动AUV的相对速度和相对加速度的方程；对欠驱动水下机器人进行受力分析；通过改进的静态悬链线方程表示悬链曲线张力水平分力方程和垂直分力方程；求解水下机器人所受到的悬链曲线张力水平分力和垂直分力；对悬链曲线张力水平分力和悬链曲线张力垂直分力进行分解：将纵向力、转艏力矩和俯仰力矩分配到AUV的执行器。本发明不依赖于模型，控制算法结构较为简单，并且能够让欠驱动AUV在强干扰环境下实现抵抗海流的目标，抗干扰能力强，具有很强的实际应用前景。
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公开(公告)号：CN108572654A
公开(公告)日：2018-09-25
申请号：CN201810532467.9
申请日：2018-05-29
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05D1/06
Abstract: 本发明公开了基于Q学习的欠驱动AUV虚拟锚泊三维镇定控制及实现方法，属于无人水下机器人运动控制技术领域。包括：输入控制命令并初始化各变量；建立Q学习迭代方程，输入各变量；判断Q迭代的收敛性，是则策略选择动作，否则以虚拟锚泊控制输出组成动作；动作作用于AUV，得到所需参数，更新Q值和Q表；进行状态交换，判断AUV是否达到目标状态，在满足次数后，结束系统，否则继续迭代。虚拟锚泊控制部分：建立欠驱动AUV的动力学方程；建立欠驱动AUV的运动学方程；根据受力分析建立虚拟锚泊的数学模型；将锚链力进行分解，分配给AUV的执行器。本发明将虚拟锚泊控制的输出作为Q学习的指导，加快Q学习的收敛过程，为AUV在干扰的镇定控制问题提供了便利。
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公开(公告)号：CN109859271B
公开(公告)日：2022-09-27
申请号：CN201811532378.0
申请日：2018-12-14
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供一种水下摄像机与前视声纳的联合标定方法，摄像机水下采集标定板图像，通过标定获得摄像机内参数，推导标定板坐标系到水下摄像机坐标的三维坐标转换关系；前视声纳获取水下环境的声学回波数据，推导前视声纳坐标系与标定板质心坐标系的三维坐标转换关系；通过上述两个关系，完成水下摄像机与前视声纳之间的联合标定。本发明属于非接触式标定方法，操作简便迅捷、可以大大降低因复杂的人工参与和标定工具所带来的随机误差，提高了标定效率；目标特征既可以在摄像机图像中得以实现，又可以在声纳系统中获得其二维位置信息；能够得到两个传感器测量系统的相对位置关系，解决了标定测量过程繁琐、精确度较差等缺点，具有很强的操作性。
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公开(公告)号：CN107991872B
公开(公告)日：2020-12-22
申请号：CN201711286715.8
申请日：2017-12-07
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明提供的是一种欠驱动AUV的虚拟锚泊水平面区域镇定控制方法及实现方法。包括：建立欠驱动AUV的水平面运动方程；建立还有环境影响下的欠驱动AUV的相对速度和相对加速度的方程；建立了虚拟锚泊的数学模型；通过改进的静态悬链线方程对水平分力进行表示，采用Traube改进抛物线法对水下机器人所受到的锚链张力进行求解；取锚链张力中的水平分力进行按照AUV的随艇坐标系进行分解，分为纵向力Fxm和横向力Fym以及转艏力矩Mm；将Fxm和Mm分配到推力器，得出主推进器的推力X和转艏力矩N。本发明方法不基于模型，不会因为载体而对本控制方法产生影响，可以使得欠驱动AUV在大干扰环境下实现区域镇定。
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公开(公告)号：CN109859202B
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN201910120133.5
申请日：2019-02-18
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于水面无人平台环境感知和控制系统交叉技术领域，具体涉及一种基于USV水面光学目标跟踪的深度学习检测方法：USV装载摄像机实时采集视频，并将视频信号通过图像采集卡传给USV内部嵌入式计算机，计算机先每隔n帧选定一个关键帧，再对其进行去模糊化处理，最后利用卷积神经网络检测出水面目标；本发明在水面目标检测与定位过程中，加入了基于卷积神经网络的图像去模糊技术，改善了海水波动、目标物运动和USV航行造成的目标模糊问题，且基于24个卷积层和2个全连接层的回归方式检测目标具有速度快、背景误检率低的优点，使USV目标检测具有实时性，且不易受海面阳光折射等干扰。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108363400B
公开(公告)日：2020-12-22
申请号：CN201810084233.2
申请日：2018-01-29
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05D1/06
Abstract: 本发明公开了一种基于虚拟锚泊的欠驱动AUV三维控制区域镇定控制方法，属于无人水下机器人运动控制技术领域，包含以下步骤：建立AUV六自由度运动学方程，AUV六自由度动力学方程；建立欠驱动AUV的相对速度和相对加速度的方程；对欠驱动水下机器人进行受力分析；通过改进的静态悬链线方程表示悬链曲线张力水平分力方程和垂直分力方程；求解水下机器人所受到的悬链曲线张力水平分力和垂直分力；对悬链曲线张力水平分力和悬链曲线张力垂直分力进行分解：将纵向力、转艏力矩和俯仰力矩分配到AUV的执行器。本发明不依赖于模型，控制算法结构较为简单，并且能够让欠驱动AUV在强干扰环境下实现抵抗海流的目标，抗干扰能力强，具有很强的实际应用前景。
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公开(公告)号：CN109298709A
公开(公告)日：2019-02-01
申请号：CN201811017304.3
申请日：2018-12-25
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了一种用于浅水管线的水面无人艇检测与跟踪方法，属于水下管线巡检技术领域。管线位置光学探测模块包括水下摄像机、承载筐、伸缩杆、水密缆线、嵌入式计算机、电源，用于实现管线视频图像采集、管线图像处理及管线定位。承载筐用于承载水下水下摄像机，承载筐上部连接伸缩杆，实现水下摄像机与水下管线距离调节。水深避碰模块主要功能为预先获得通行路径上的深度信息，通过改变伸缩杆的长度，实现水下摄像机避碰。该系统利用水面无人艇进行自主管线探测，检测速度快、费用较低，能够满足浅海石油管线大范围巡检的需要。管线位置光学探测模块采用了改进的图像处理和目标针对弯曲管线的检测错误率高的问题进行了优化。
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公开(公告)号：CN109242019B
公开(公告)日：2022-05-17
申请号：CN201811017357.5
申请日：2018-09-01
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06V10/774 , G06V10/82 , G06V20/40 , G06K9/62 , G06N3/04
Abstract: 本发明属于计算机视觉技术领域，公开了一种水面光学小目标快速检测与跟踪方法，解决了目前基于深度学习的检测算法实时性差和对小目标敏感度低、带宽自适应目标跟踪不够准确的问题，包含如下步骤：步骤(1)：水面小目标快速检测；步骤(2)：关键帧目标模型生成；步骤(3)：关键帧间各向异性带宽自适应目标快速跟踪。本发明实现了自主作业，不需要人为干预；训练中只含正样本，降低了背景误检率；网络结构简单，检测速度快；提高了小目标的检测准确率；减少了迭代次数，提高了准确率和跟踪速度。
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公开(公告)号：CN109859271A
公开(公告)日：2019-06-07
申请号：CN201811532378.0
申请日：2018-12-14
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供一种水下摄像机与前视声纳的联合标定方法，摄像机水下采集标定板图像，通过标定获得摄像机内参数，推导标定板坐标系到水下摄像机坐标的三维坐标转换关系；前视声纳获取水下环境的声学回波数据，推导前视声纳坐标系与标定板质心坐标系的三维坐标转换关系；通过上述两个关系，完成水下摄像机与前视声纳之间的联合标定。本发明属于非接触式标定方法，操作简便迅捷、可以大大降低因复杂的人工参与和标定工具所带来的随机误差，提高了标定效率；目标特征既可以在摄像机图像中得以实现，又可以在声纳系统中获得其二维位置信息；能够得到两个传感器测量系统的相对位置关系，解决了标定测量过程繁琐、精确度较差等缺点，具有很强的操作性。
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公开(公告)号：CN109859202A
公开(公告)日：2019-06-07
申请号：CN201910120133.5
申请日：2019-02-18
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于水面无人平台环境感知和控制系统交叉技术领域，具体涉及一种基于USV水面光学目标跟踪的深度学习检测方法：USV装载摄像机实时采集视频，并将视频信号通过图像采集卡传给USV内部嵌入式计算机，计算机先每隔n帧选定一个关键帧，再对其进行去模糊化处理，最后利用卷积神经网络检测出水面目标；本发明在水面目标检测与定位过程中，加入了基于卷积神经网络的图像去模糊技术，改善了海水波动、目标物运动和USV航行造成的目标模糊问题，且基于24个卷积层和2个全连接层的回归方式检测目标具有速度快、背景误检率低的优点，使USV目标检测具有实时性，且不易受海面阳光折射等干扰。
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