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公开(公告)号：CN116702479A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310690334.5
申请日：2023-06-12
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F30/20 , G06F17/18 , G06F17/16 , G06F17/11 , G06F119/12 , G06F119/10
Abstract: 本申请公开了一种水下航行器未知输入与位置估计方法及系统，方法包括：获取水下航行器的航行数据，并基于航行数据构建系统状态空间模型；对系统状态空间模型中的量测方程进行第一次优化，得到优化后量测方程，并基于优化后量测方程构建延时递推框架；基于延时递推框架，搭建未知非线性控制输入和延时到达观测信息之间的递推关联；基于递推关联得到未知非线性控制输入估计值；基于未知非线性控制输入估计值，得到位置状态后验估计表达式和第一估计误差协方差表达式；对后验估计表达式进行第二次优化，得到最终位置状态表达式和第二估计误差协方差表达式。本申请缓解观测值中的延时偏差对未知输入估计及位置估计的影响，提高水下航行器的定位精度。
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公开(公告)号：CN116499435A
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202310453393.0
申请日：2023-04-25
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于管线测绘技术领域，尤其涉及基于惯性导航的地下管线测绘仪器，包括依次设置的前端清淤结构、动力结构、尾端功能结构；所述前端清淤结构与所述动力结构的一端固定连接，所述动力结构远离所述前端清淤结构的一端通过绳索与所述尾端功能结构固定连接；所述尾端功能结构包括连接筒，所述连接筒两端固定连接有固定头，所述固定头周侧等间距固定连接有若干个伸缩杆，所述伸缩杆远离所述固定头的一端转动连接有万向轮；所述连接筒内固定连接有复合导航系统。利用这些结构，实现了一种能够精确测绘地下管道，有效排除管路内的干扰的基于惯性导航的地下管线测绘仪器。
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公开(公告)号：CN114199248B
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202111444203.6
申请日：2021-11-30
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于水下多航行器协同导航技术领域，具体涉及一种基于混合元启发算法优化ANFIS的AUV协同定位方法。本发明基于AQPSO‑GA方法训练的ANFIS‑AQPSO‑GA模型具有更好拟合输入输出数据的能力。训练好的ANFIS‑AQPSO‑GA模型能在实时工作环境中，对丢失量测信息进行补偿，对异常量测信息进行修正，大大降低协同导航整体估计误差，提升长航时缺少基准位置条件下的定位精度。本发明采用ANFIS‑AQPSO‑GA结构设计的预测结构对协同定位方法本身计算复杂度无明显影响，能满足实时动态条件下的计算需求，且有效提升了协同定位算法的鲁棒性和定位精度。
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公开(公告)号：CN113008239B
公开(公告)日：2023-01-03
申请号：CN202110225859.2
申请日：2021-03-01
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种多AUV协同定位鲁棒延迟滤波方法，包括步骤一：建立多AUV协同定位模型；步骤二：通过将延迟转换为量测偏置构建存在时变量测延迟的非线性协同定位系统模型；步骤三：构建时变延迟模型下向量与向量预测值的统计相似性度量；步骤四：将后验概率密度函数近似为高斯分布，最大化代价函数下界求得近似解；步骤五：通过求解代价函数优化解，完成辅助变量更新；步骤六：通过辅助变量对量测噪声协方差矩阵进行修正。本发明在水声通讯延迟与量测噪声异常值共同存在的情形下，可同时削弱延迟与非高斯噪声对定位精度的影响。
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公开(公告)号：CN111397607B
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN202010197422.8
申请日：2020-03-19
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种采用并行融合机制的信息滤波方法，通过将实时更新的局部后验估计均值和协方差用于局部无迹信息滤波器，使无迹信息滤波器和加权平均一致性滤波器并行运行，保证算法在随机动态通信拓扑正常运行，对平均一致性滤波器的改进和通信拓扑拉普拉斯矩阵次小特征根的最大化，使算法具有更好的稳定性，准确率和收敛速率，具有较高的工程应用价值。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115046545A
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN202210348112.0
申请日：2022-03-29
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种深度网络与滤波结合的定位方法，步骤一：建议视觉惯性里程计运动学模型；步骤二：将时序上相邻k+1帧图像视频序列输入堆叠网络，组合相邻帧的图像得到k组图像对；步骤三：k组图像对输入CNN‑LSTM‑ATT‑VO网络后输出6‑dof的位姿估计Δx,Δy,Δz,Δλ,Δψ，其中Δx,Δy,Δz分别为x轴、y轴和z轴平移量，Δλ,Δψ分别为绕x轴、y轴和z轴旋转量；所述网络依次包括卷积神经网络、CBAM模块、LSTM网络和全连接层；步骤四：通过基于李群的以机器人为中心的Kalman滤波算法进行视觉惯性里程计的融合定位。本发明提高了系统的鲁棒性并提高了协同定位精度，避免了传统EKF算法的不一致性。
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公开(公告)号：CN115031727A
公开(公告)日：2022-09-09
申请号：CN202210344869.2
申请日：2022-03-31
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供一种基于状态变换的多普勒辅助捷联惯导系统初始对准方法，具体包括：步骤一：构建基于载体系速度误差的捷联惯导系统误差方程。步骤二：构建基于状态变换的多普勒测速仪辅助捷联惯性导航系统初始对准的卡尔曼滤波模型。步骤三：利用卡尔曼滤波器对SINS初始误差状态进行估计，完成对准任务。本发明是一种适用于初始大方位失准角条件下的SINS/DVL组合导航系统初始对准方法，具有较高的工程应用价值。本发明利用载体系速度误差模型，并构建了SINS和DVL安装偏差角模型，模型精度高，实验证明所提方法对准精度高。
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公开(公告)号：CN114840003A
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202210279687.1
申请日：2022-03-21
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05D1/06
Abstract: 本发明公开了一种单领航多AUV协同定位及轨迹跟踪控制方法，步骤一：建立跟踪器运动学模型、领航器运动学模型以及两者之间距离量测的模型；步骤二：根据步骤一建立的模型通过扩展卡尔曼滤波算法对领航器状态进行估计；步骤三：根据可观测性进行协同轨迹规划，确定跟踪器理想跟踪轨迹；步骤四：根据步骤二以及步骤三中的目标状态以及跟踪轨迹，设计控制器，完成对目标的跟踪。本发明所提出的方法具有很强的鲁棒性和有效性。对不同的多个跟踪器均有很好的效果。
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公开(公告)号：CN114199248A
公开(公告)日：2022-03-18
申请号：CN202111444203.6
申请日：2021-11-30
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于水下多航行器协同导航技术领域，具体涉及一种基于混合元启发算法优化ANFIS的AUV协同定位方法。本发明基于AQPSO‑GA方法训练的ANFIS‑AQPSO‑GA模型具有更好拟合输入输出数据的能力。训练好的ANFIS‑AQPSO‑GA模型能在实时工作环境中，对丢失量测信息进行补偿，对异常量测信息进行修正，大大降低协同导航整体估计误差，提升长航时缺少基准位置条件下的定位精度。本发明采用ANFIS‑AQPSO‑GA结构设计的预测结构对协同定位方法本身计算复杂度无明显影响，能满足实时动态条件下的计算需求，且有效提升了协同定位算法的鲁棒性和定位精度。
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公开(公告)号：CN112165312A
公开(公告)日：2021-01-01
申请号：CN202011072157.7
申请日：2020-10-09
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: H03H17/02
Abstract: 本发明公开了一种多速率一致融合粒子滤波方法，包括：步骤一：在每个观测节点上运行局部粒子滤波器，得出局部观测节点对全局状态量的局部估计结果；步骤二：由步骤一的结果，计算局部预测分布和局部滤波分布的均值与方差；步骤三：运行一致性算法，计算后续的融合粒子滤波器所需的均值与方差；步骤四：在每个观测节点上运行融合粒子滤波器，输出最终的状态估计结果。本发明在多速率一致融合粒子滤波技术的基础上，使用了具有成熟数学理论体系作为支撑的正则化方法对其进行修正改善；涉及的正则化方法不影响滤波的跟踪精度，而且对最终的滤波估计结果也不构成影响，在此基础上可以使仿真验证更为流畅稳定的完成，彻底消除了偶发性报错提醒。
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