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公开(公告)号：CN119762369A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202411828075.9
申请日：2024-12-12
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06T5/60 , G06T5/90 , G06V20/56 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 一种基于多尺度学习的极地无人艇图像增强方法和系统，涉及图像曝光修正领域。解决了现有曝光校正和对比度增强方法通常只能校正曝光不足的误差，无法提升图像质量的问题。方法包括：采集图像数据；通过改进拉普拉斯金字塔构建图像曝光校正架构，所述图像曝光校正架构包括：四个子网，第一个子网为一个四层编码器‑解码器网络，第二个子网和第三个子网均为一个三层编码器‑解码器网络；第四个子网为一个三层编码器‑解码器网络；通过图像曝光校正架构对图像数据进行色彩校正和细节增强。本发明应用于水面无人艇目标识别领域。
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公开(公告)号：CN113848958B
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202111049382.3
申请日：2021-09-08
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05D1/485 , G05D101/10
Abstract: 本发明公开了一种基于四元数的全驱动抗退绕水下机器人有限时间容错轨迹跟踪控制方法，包括：建立基于四元数的水下机器人运动数学模型；通过水下机器人运动数学模型获取水下机器人的运动状态信息及参考轨迹，建立轨迹跟踪误差动力学方程；结合双曲正切函数设计非线性快速终端滑模变量；考虑到未知的外界扰动和时变的惯性参数，根据轨迹跟踪误差动力学方程和非线性快速终端滑模变量设计自适应容错控制器。该方法解决了全驱动水下机器人的轨迹跟踪控制问题，考虑到未知的洋流扰动、时变的惯性参数以及执行机构故障的影响，实现了水下机器人在有限时间内跟踪上期望轨迹。
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公开(公告)号：CN114564015B
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202210170540.9
申请日：2022-02-24
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供一种拒止环境下的欠驱动无人艇分布式编队控制方法，包括：步骤1：建立欠驱动无人艇的编队模型；步骤2：设计纯方位角的欠驱动无人艇编队的控制器；步骤3：验证基于纯方位角的欠驱动无人艇编队控制策略的稳定性。本发明仅通过视觉和惯性传感器实现欠驱动无人艇的编队控制，避免使用通信网络和定位传感器，以实现拒止环境下的控制应用。
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公开(公告)号：CN115617039B
公开(公告)日：2023-06-13
申请号：CN202211121621.6
申请日：2022-09-15
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 一种基于事件触发的分布式仿射无人艇编队控制器构建方法和无人艇编队控制方法，涉及一种分布式控制与仿射编队方法相结合的编队控制器，以及一种动态事件触发机制，属于无人艇控制技术领域，本发明为解决无人艇编队任务中存在的队形固定以及缺乏灵活性的问题，本发明提供的技术方案为：根据待编队的无人艇编队模型定义编队队形和应力矩阵；根据定义的编队队形，设计无人艇编队的分布式仿射变换艏向跟踪控制器；根据应力矩阵的性质，设计无人艇编队的分布式仿射变换位置跟踪控制器；并设计了无人艇编队控制方法，本发明适合应用于无人艇编队控制技术领域。
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公开(公告)号：CN114047744B
公开(公告)日：2023-06-13
申请号：CN202111050090.1
申请日：2021-09-08
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了一种基于采样通信的自适应反步滑模多无人艇编队控制方法，包括：建立无人船控制系统的运动学和动力学模型；基于运动学和动力学模型搭建基于采样通信的无人船编队协同控制器，并进行稳定分析；基于无人船编队协同控制器，设计自适应反步控制底层；基于自适应反步控制底层，设计跟踪控制子系统的运动学控制器；基于自适应反步控制底层，设计编队控制子系统的动力学控制器；根据Lyapunov稳定性定理，分析自适应反步控制底层的稳定性。该方法采用多个无人艇进行协作实现任务的分担，降低对单个机器人的性能要求，也可有效地克服单个无人艇运载能力不足问题，同时大大提高任务完成的可靠性，且具有更高的容错性、鲁棒性、适应性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115877404A
公开(公告)日：2023-03-31
申请号：CN202211298880.6
申请日：2022-10-24
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01S17/93 , G01S7/495 , G06T5/00 , G06V10/762 , G06V10/764
Abstract: 点云数据预处理方法及装置、水面目标激光雷达，涉及智能无人智慧船领域。针对现有简单的欧式聚类方法对船舶尾浪处理不足，会导致对目标船位置、体积的误判，影响无人艇对目标真实属性的判断的问题，本发明提供的技术方案为：点云数据预处理方法，用于水面点云数据噪点移除，所述方法包括：步骤1：选取目标水面空间中一点，根据点得到点云；步骤2：根据点云得到距离满足预设阈值的激光点集合；步骤3：判断激光点集合中激光点个数是否满足预设要求，若满足则保留集合作为目标点云簇，并进行步骤4；若不满足则返回重复步骤1至步骤3；步骤4：根据目标点云簇，获取目标水面信息。适合应用于点云处理技术，应用于船载水面激光雷达传感器。
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公开(公告)号：CN114706298A
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN202111050109.2
申请日：2021-09-08
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种基于预设性能的USV鲁棒无模型轨迹跟踪控制器设计方法，属于智能体自动控制领域。包括以下步骤：步骤一、建立水面无人艇的运动学和动力学模型；步骤二、根据水面无人艇的运动学和动力学模型，定义运动学、动力学误差并形成跟踪误差动力学模型；步骤三、进行转换函数的设计；步骤四、进行误差转换公式选取；步骤五、基于步骤三和步骤四的设计，建立误差矩阵定义和无约束动力学系统；步骤六、进行无模型控制器的设计。本发明可以避免现有研究中的自适应律计算过程而导致所需的计算载荷减下，通过调整预设性能矩阵的参数来保证理想的跟踪误差的瞬态和稳态行为，最终实现USV轨迹跟踪控制器设计。
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公开(公告)号：CN114648686A
公开(公告)日：2022-06-21
申请号：CN202210237068.6
申请日：2022-03-10
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06V20/00 , G06V10/46 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06T5/00 , G06T5/20 , G06T5/30
Abstract: 一种融合激光点云与RGB图像数据的逆光水面目标识别方法、系统及装置，涉及无人艇逆光水面目标识别领域。解决了无人艇逆光时造成的图像纹理、颜色等关键信息缺失使得水面目标识别任务算法经常出现图像信息识别不精缺的问题。本发明所述的逆光水面目标识别方法，包括：利用无人艇识别水面点云并进行分簇，获取水面目标点云簇的尺寸、点云簇距离以及点云簇ID；根据张正友标定法处理水面三维点云特征投影，获取点云特征矩阵和RGB原始图像；将获取的点云特征矩阵和RGB原始图像数据训练，获取神经网络模型权重；根据神经网络模型权重进行逆光环境下水面目标识别，获取目标信息。本发明用于无人艇在逆光条件下进行目标识别，适用于智能无人船舶领域。
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公开(公告)号：CN108960421B
公开(公告)日：2022-03-18
申请号：CN201810577099.X
申请日：2018-06-05
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供了一种改进基于BP神经网络的水面无人艇航速在线预报方法。收集数据，挑选出需要的对预测速度有影响的四个体系指标；对所述的四个体系指标进行识别与处理和所有指标的无量纲化；对四个无量纲化后的体系指标数据进行主成分分析；对水面无人艇航速预测BP神经网络进行初始化；运用四个体系指标样本集对网络进行训练；对水面无人艇航速预测BP神经网络的泛化能力进行检验，进行分析并加以修正；通过修正后的水面无人艇航速预测BP神经网络，得到下一时刻无人艇的速度。本发明提供的水面无人艇的航速的预报方法结构清晰，逻辑性较强，易于编写计算机程序实现。本发明适用于水面无人艇航速预测及航迹规划，海面避障方面。
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