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公开(公告)号：CN111105444A
公开(公告)日：2020-05-05
申请号：CN201911408004.2
申请日：2019-12-31
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06T7/246
Abstract: 本发明涉及一种适用于水下机器人目标抓取的连续跟踪方法，属于视觉目标跟踪技术领域；包括核相关运动模型的建立；HOG特征提取；建立表观模型；模型的更新和迭代。本发明基于核相关滤波理论通过基样本的循环位移实现密集采样从而提取更加丰富的训练样本集合，通过提取HOG特征，建立跟踪目标的表观模型引入核函数从而解决非线性回归问题，提升计算效率，根据反馈结果判断是否需要重新初始化跟踪，提出一种基于系统置信度自判别机制，实现了对目标的连续跟踪。本发明不仅可以保证对水下目标的稳定跟踪，而且能够自行判断遮挡和误跟踪情况，从而重新识别跟踪，进而完成对水下目标的连续跟踪可靠抓取。
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公开(公告)号：CN115407768B
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202210920410.2
申请日：2022-08-02
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明提供一种水下机器人海生物高效捕捞路径规划方法，属于路径规划技术领域。本发明提出了一种适用于水下环境的高效捕捞路径规划策略，具体包括：首先定义捕捞损耗代价由路径代价、转艏代价、机械臂的运动代价组成；然后定义碰撞风险代价由机器人艇体的碰撞风险与末端执行器的碰撞风险组成，并且与碰撞的速度相关；最后，建立值迭代网络，输入基于代价计算得到水下代价地图，并对二维离散环境下的平均抓取代价进行计算，得到有助于提升抓取任务效率的水下信息，实现水下机器人海生物的高效捕捞路径规划。
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公开(公告)号：CN113954093A
公开(公告)日：2022-01-21
申请号：CN202111314040.X
申请日：2021-11-08
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于水下机器人技术领域，具体涉及一种可浮游或行走的水下桥墩和导管架检测清洗机器人。本发明设计的行走轮式机构对运行的曲面具有一定的适应性，能够根据桥墩或导管架等工作壁面的曲率通过轮式机构的摆动装置，保证在机器人的曲面桥墩或导管架的竖直面上行走，也可通过旋转机器人的轮式机构，同时不改变机器人的主体的方向，使机器人环绕圆柱形曲面做圆周运动，同时利用机器人的视觉系统完成检测，利用机械手的携带装备完成清洗作业。本发明具有适应性、结构简单、检测和清洗精度高等优点。
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公开(公告)号：CN115407768A
公开(公告)日：2022-11-29
申请号：CN202210920410.2
申请日：2022-08-02
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明提供一种水下机器人海生物高效捕捞路径规划方法，属于路径规划技术领域。本发明提出了一种适用于水下环境的高效捕捞路径规划策略，具体包括：首先定义捕捞损耗代价由路径代价、转艏代价、机械臂的运动代价组成；然后定义碰撞风险代价由机器人艇体的碰撞风险与末端执行器的碰撞风险组成，并且与碰撞的速度相关；最后，建立值迭代网络，输入基于代价计算得到水下代价地图，并对二维离散环境下的平均抓取代价进行计算，得到有助于提升抓取任务效率的水下信息，实现水下机器人海生物的高效捕捞路径规划。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112124537A
公开(公告)日：2020-12-25
申请号：CN202011009529.1
申请日：2020-09-23
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于水下机器人智能控制技术领域，具体涉及一种海底生物自主吸取捕捞的水下机器人智能控制方法。本发明提供了主要用于在复杂水下环境中完成对目标生物的检测识别并引导机器人作业并实现准确吸取指定目标。本发明在作业时，吸取机器人首先通过水下视觉与强化学习算法识别和跟踪作业目标，继而通过自身的位姿反馈调节和机器人的平台运动的智能控制系统推导和优化模糊规则，指导完成海底生物的自主吸取捕捞作业。本发明基于人工智能研究方面的先进成果，能够实现对目标的连续稳定跟踪和自主吸取，具有识别准确、智能程度高、捕捞效率高、作业成本低等优点，本发明实际应用于水下机器人系统设计，对于海生物的高效自主吸取捕捞具有重要意义。
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公开(公告)号：CN111105444B
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN201911408004.2
申请日：2019-12-31
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06T7/246
Abstract: 本发明涉及一种适用于水下机器人目标抓取的连续跟踪方法，属于视觉目标跟踪技术领域；包括核相关运动模型的建立；HOG特征提取；建立表观模型；模型的更新和迭代。本发明基于核相关滤波理论通过基样本的循环位移实现密集采样从而提取更加丰富的训练样本集合，通过提取HOG特征，建立跟踪目标的表观模型引入核函数从而解决非线性回归问题，提升计算效率，根据反馈结果判断是否需要重新初始化跟踪，提出一种基于系统置信度自判别机制，实现了对目标的连续跟踪。本发明不仅可以保证对水下目标的稳定跟踪，而且能够自行判断遮挡和误跟踪情况，从而重新识别跟踪，进而完成对水下目标的连续跟踪可靠抓取。
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公开(公告)号：CN112124537B
公开(公告)日：2021-07-13
申请号：CN202011009529.1
申请日：2020-09-23
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于水下机器人智能控制技术领域，具体涉及一种海底生物自主吸取捕捞的水下机器人智能控制方法。本发明提供了主要用于在复杂水下环境中完成对目标生物的检测识别并引导机器人作业并实现准确吸取指定目标。本发明在作业时，吸取机器人首先通过水下视觉与强化学习算法识别和跟踪作业目标，继而通过自身的位姿反馈调节和机器人的平台运动的智能控制系统推导和优化模糊规则，指导完成海底生物的自主吸取捕捞作业。本发明基于人工智能研究方面的先进成果，能够实现对目标的连续稳定跟踪和自主吸取，具有识别准确、智能程度高、捕捞效率高、作业成本低等优点，本发明实际应用于水下机器人系统设计，对于海生物的高效自主吸取捕捞具有重要意义。
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公开(公告)号：CN111126385A
公开(公告)日：2020-05-08
申请号：CN201911284570.7
申请日：2019-12-13
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明涉及一种可变形活体小目标的深度学习智能识别方法，属于机器人视觉及其智能识别技术领域；本发明将可变形卷积模块和可变形ROI池化模块与Faster R-CNN进行合理的结合，使用可变形网络的可变形卷积模块和可变形ROI池化模块对模型进行改进，对标准卷积的空间取样点和普通ROI池化加入二维甚至高维偏移，使得卷积的取样点发生形状变化，提高改进后模型的可变形特性，改进模型提高了对可变形目标的检测识别效果；考虑对不同层的特征图进行融合，对底层特征图池化处理降低分辨率，对高层特征逆卷积处理提高分辨率，然后融合低、中、高三层特征图；同时考虑增加一组小尺度预选框，增加小目标预选框的生成数量，改进模型提高了对小目标的检测识别效果。
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公开(公告)号：CN115373409A
公开(公告)日：2022-11-22
申请号：CN202210920765.1
申请日：2022-08-02
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05D1/06
Abstract: 本发明属于路径规划技术领域，涉及一种复杂环境下水下机器人协同捕捞海生物的路径规划方法，具体流程为基于DBSCAN算法的聚类分布、基于改进粒子群算法的任务分配、双值迭代网络的路径规划。本发明首先采用一种基于密度的水下海生物目标聚类方法，对抓取目标进行聚类，为抓取任务提供任务目标；又提出一种结合LSTM网络的改进双值迭代网络，得到预测后的水下环境，对原始的地图进行修正；最后提出了一种基于改进粒子群算法的水下多机器人的任务分配方法，通过优化粒子群算法为每个机器人分配的任务，使用改进双值迭代网络，为每个机器人规划长周期的路径，实现复杂环境下水下机器人协同捕捞海生物的路径规划。
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