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公开(公告)号：CN111752280B
公开(公告)日：2023-06-13
申请号：CN202010664276.5
申请日：2020-07-10
Applicant: 大连海事大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明提供一种基于有限时间不确定观测器的多无人船编队固定时间控制方法，包括：基于未知扰动和未建模动态，构建无人船编队系统中的领航船、跟随船数学模型以及编队模型；将外界未知扰动项和未知水动力系数项视为集总不确定项，设计有限时间不确定观测器，对包含所述集总不确定项的无人船编队系统进行精准而快速的观测和补偿；将固定时间控制思想融入至非奇异终端滑模技术，设计具有完全固定时间稳定特性的非奇异终端滑模；基于所述有限时间不确定观测器和所述非奇异终端滑模，设计固定时间无人船编队控制策略。本发明的技术方案确保了编队跟踪控制系统的收敛速度和收敛精度，并克服了传统滑模策略中的奇异性和收敛速度慢的问题。
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公开(公告)号：CN110928310A
公开(公告)日：2020-03-27
申请号：CN201911288891.4
申请日：2019-12-12
Applicant: 大连海事大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了一种无人船领航-跟随固定时间编队控制方法，属于无人船控制领域，该方法包括建立领航无人船和跟随无人船的动力学和运动学模型，设计领航无人船子系统的固定时间控制律，以实现领航无人船轨迹控制，并为跟随无人船子系统提供控制输入信号；设计有限时间扰动观测器，实现对跟随无人船环境扰动的有效观测；建立积分滑模面,确立跟随无人船和领航无人船之间的跟随误差，并设计在复杂扰动下基于有限时间扰动观测器的固定时间编队控制方案，基于滑模技术的固定时间跟踪控制策略，将其应用于领航无人船子系统中，驱动领航无人船精确地跟踪期望的轨迹，有效提高了系统的跟踪精度，在外界扰动存在的情况下，仍然能够实现稳定的领航-跟随无人船编队队形，显著提高了编队系统的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN113189867B
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202110313345.2
申请日：2021-03-24
Applicant: 大连海事大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明提供考虑位姿与速度受限的无人船自学习最优跟踪控制方法，包括：S1、建立无人水面船数学模型，设定无人水面船的期望轨迹数学模型；S2、考虑无人船状态受限，引入障碍李雅普诺夫函数；S3、考虑位姿受限，采用反步法计算最优虚拟控制率；S4、基于步骤S3计算的所述最优虚拟控制率，设计神经网络权重更新率；S5、考虑速度受限，采用反步法设计最优控制器；S6、基于步骤S5设计的所述最优控制器，设计神经网络权重更新率。本发明在考虑无人船最优控制的同时引入状态受限的影响，解决无人船在狭窄水域航行的问题。
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公开(公告)号：CN113239520A
公开(公告)日：2021-08-10
申请号：CN202110413088.X
申请日：2021-04-16
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明公开了一种近水底三维水下地形环境建模方法，属于三维建模技术领域，该方法包括以下步骤：选取某海域的海底，采集该海域的水深信息，建立该海域的海底三维地形栅格空间模型；基于已建立的海底三维地形栅格空间模型，对海底三维栅格空间按照环境的不同崎岖度进行威胁等级划分，再按照不同威胁等级以不同单位尺度进行上下左右前后六个方向膨化处理，得到膨化处理后的海底三维地形栅格空间模型，该方法考虑了对栅格建模的水下环境进行膨化操作，从而解决航行的安全问题，解决水下机器人路径规划的安全问题，本发明可以实现在保证水下机器人路径规划效果的同时，保障水下机器人航行的安全。
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公开(公告)号：CN110879599A
公开(公告)日：2020-03-13
申请号：CN201911276389.1
申请日：2019-12-12
Applicant: 大连海事大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了一种基于有限时间扰动观测器的固定时间编队控制方法，属于多无人船协同控制领域，建立领航无人船和跟随无人船的动力学和运动学模型，以及建立领航无人船子系统的期望轨迹模型，结合积分滑模面，设计领航无人船子系统的固定时间跟踪控制器以实现领航无人船轨迹控制；采用反步法设计跟随无人船子系统的虚拟速度，来确定领航无人船和跟随无人船之间的位置误差,并通过设计跟随无人船的跟踪控制器调整领航无人船和跟随无人船之间的跟踪误差；采用有限时间扰动观测器，并结合固定时间控制律提出在复杂环境下的基于有限时间观测器的固定时间编队控制策略，实现领航无人船和跟随无人船之间的精确编队控制，并计算出最大收敛时间，该方法提出有限时间扰动观测器思想，它能够对外界扰动实现快速、有效的辨识，从而提高了无人船编队系统的鲁棒性。
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Patent Agency Ranking
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公开(公告)号：CN112327638A
公开(公告)日：2021-02-05
申请号：CN202011416183.7
申请日：2020-12-03
Applicant: 大连海事大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明提供一种具有指定性能并带有输入饱和限制的无人船轨迹跟踪最优控制方法，包括：建立无人水面船数学模型，设定无人水面船的期望轨迹数学模型；引入控制器输入饱和函数；将系统的性能约束转化为等价的性能约束，得到指定性能控制方法的期望轨迹数学模型；基于引入的所述控制器输入饱和函数以及指定性能控制方法的期望轨迹数学模型，设计无人船轨迹跟踪最优控制率；设计神经网络权重更新率。本发明的技术方案考虑控制器存在输入饱和限制，当外界干扰过大时，控制器不会因为输入饱和特性使得跟踪效果变差，当需要提高系统的控制性能而对系统的指定性能进行设计时，就需要用到指定性能的控制方法，使得系统的暂态性能得到保证。
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公开(公告)号：CN110809148A
公开(公告)日：2020-02-18
申请号：CN201911177240.8
申请日：2019-11-26
Applicant: 大连海事大学
IPC: H04N13/122 , H04N13/275 , H04N13/332 , H04N13/398 , G02B27/00 , G02B27/01
Abstract: 本发明提供一种海域搜索系统及三维环境沉浸式体验VR智能眼镜。系统包括：服务器、船舶终端以及VR智能眼镜，所述服务器、船舶终端以及VR智能眼镜之间以通讯卫星为传输媒介进行数据交互；所述船舶终端采集并像所述服务器发送海洋环境信息，所述服务器将海洋环境信息处理为海洋环境模型，并将所述海洋环境模型发送至VR智能眼镜，实时复现在眼镜佩戴者的前方。本发明基于通信技术，将水面无人船携带的传感器数据实时回传，并通过云服务器进行融合、三维重建等处理，并实时显示到智能战术VR眼镜上，使作战人员或救护队伍在千里之外即可实时了解被侦查海域的环境信息或待救援的人员与船只状态信息，料敌以先机，并能准确做出决策。
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公开(公告)号：CN111679585B
公开(公告)日：2022-08-26
申请号：CN202010638107.4
申请日：2020-07-03
Applicant: 大连海事大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明针对无人水面船系统，提供了一种具有输入饱和受限的无人船强化学习自适应跟踪控制方法，本发明方法，包括：建立无人水面船数学模型，设定无人水面船的期望轨迹数学模型；基于设定的期望轨迹数学模型，引入控制器输入饱和函数；基于引入控制器输入饱和函数的期望轨迹数学模型，设计无人船控制率；基于设计的无人船控制率，设计神经网络权重更新率。同时，本发明方法考虑控制器存在输入饱和限制，当外界干扰过大时，控制器不会因为输入饱和特性使得跟踪效果变差，更加具有实际工程意义。
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公开(公告)号：CN113110530A
公开(公告)日：2021-07-13
申请号：CN202110414188.4
申请日：2021-04-16
Applicant: 大连海事大学
IPC: G05D1/06
Abstract: 本发明公开了一种针对三维环境下的水下机器人路径规划方法，包括以下步骤：建立近水底环境的三维模型；定义AUV将要运行路线的起点和终点，定义PSLT算法的搜索方向，基于近水底环境的三维模型，从起点开始，采用PSLT算法进行路径的最优航路点搜索，得到路径最优航路点集合，通过路径航路点最优点集合的最优点形成最优路径；PSLT算法继承了Lazy Theta*减少LOS检查和无角度限制规划的优点，从规划路径的长短来看，PSLT算法规划的路径长度要比Lazy Theta*算法规划的路径长度短，要比Theta*算法规划的路径略长，PSLT由于平滑操作，使得航路点大大减少，进而提升了路径的平滑度；综合多组仿真数据，PSLT算法在保证了路径的长短的同时，提升了AUV航行的路径平滑度和算法运行效率。
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