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公开(公告)号：CN116858286A
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202310821020.4
申请日：2023-07-06
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于特殊欧式群和地球坐标系的线性传递对准方法，包括：将主惯性导航系统的导航信息传递给子惯性导航系统作为初始导航信息，其中所述初始导航信息包括初始姿态、初始速度和初始位置；子惯性导航系统通过初始导航信息进行导航解算，并引入李群理论，构建误差向量，获取传递对准误差和传递对准误差状态模型；基于主惯性导航系统的导航信息构建误差观测模型，采用卡尔曼滤波器对所述传递对准误差进行误差估计，并根据误差定义对所述子惯性导航系统进行反馈校正，获得所述子惯性导航系统准确的姿态和速度，完成传递对准。本发明具有计算量小、无数学奇异点、具备全球导航能力等优点。
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公开(公告)号：CN115031727B
公开(公告)日：2023-06-20
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：CN115307631A
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN202211060602.7
申请日：2022-08-31
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于组合导航技术领域，具体涉及一种基于地球坐标系和右群状态误差定义的SINS/USBL组合导航方法。本发明利用地球坐标系下的机械编排，使得导航系统具备无切换全球导航能力；利用李群理论定义新的误差并推导相应的误差模型，使得在较大的初始失准角的情况下，采用线性模型和线性滤波器就可以对大初始导航误差进行准确估计，并且在任意载体机动条件下都可以保证姿态误差、速度误差和位置误差的可观测性。本发明通过建立虚拟观测方程来解决在大初始失准角条件下，由于USBL的数据更新频率低而导致的严重降低收敛速度及估计精度的问题。
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公开(公告)号：CN115031724A
公开(公告)日：2022-09-09
申请号：CN202210279711.1
申请日：2022-03-21
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种SINS/DVL紧组合系统DVL波束故障处理方法，步骤一、进行捷联惯性导航系统初始对准，然后将声学多普勒计程仪波束量测信息传送到捷联惯性导航系统；步骤二：构建捷联惯性导航系统状态参量X及状态方程；步骤三、选取捷联惯性导航系统量测量Z并构建量测方程，步骤四：利用基于新息的χ2检验方法对接收到的DVL波束量测信息进行故障检测，步骤五、根据不同波束故障情况，重构故障波束速度信息。本发明直接使用了DVL原始的波束量测信息，能够更加充分的获得可利用的有效信息，当部分波束量测出现故障时，本发明通过相应的波束信息故障处理方法使组合导航系统依旧维持较高的导航精度。
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公开(公告)号：CN114839866A
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202210279689.0
申请日：2022-03-21
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种水下蛇形机器人曲线路径跟踪控制方法，步骤一：建立水下蛇形机器人系统动力学模型；步骤二：采用参数三次样条插值曲线的方法生成适合水下蛇形机器人跟踪的光滑路径；步骤三：使用改进视线引导率规则计算机器人当前时刻参考航向；步骤四：根据步骤三得到的参考航向按照反步控制策略推导得到系统的控制输入。本发明提高了系统稳定性和降低跟踪误差，实现水下蛇形机器人更精确地跟踪曲线路径。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109656136B
公开(公告)日：2022-03-18
申请号：CN201811534141.6
申请日：2018-12-14
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明属于声学测量领域，具体涉及一种基于声学测量网络的水下多AUV协同定位编队拓扑结构优化方法。本发明在多随从AUV情况下，考虑了声学测距误差与距离的相关性，具有更高的实用价值；针对位置信息的不确定性，根据相应的概率密度采用蒙特卡洛方法对可能分布区域内的编队构型进行优化设计；采用基于退火思想的步进递推的策略，不管主艇初始位置在何处，均可经过迭代步骤找到其最优位置布局；本发明引入Metropolis准则作为判断是否接受新解作为当前解的准则之一，可有效改善当局部最优解出现时迭代不再继续进行的情况；本发明的迭代过程产生新解邻域的大小与温度高低直接相关，增加最终结果的精确性。
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公开(公告)号：CN111158395B
公开(公告)日：2021-05-14
申请号：CN202010031399.5
申请日：2020-01-13
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明提供一种基于鸽群优化的多无人机紧密编队控制方法，通过分析长机翼尖涡流对僚机影响建立紧密编队条件下气动耦合效应的数学模型，输入长机控制指令和改进人工势场法获得多无人机紧密编队的理想状态。利用改进鸽群优化算法估计可使下一时刻僚机状态量最接近理想状态下的僚机控制量，从而完成编队任务。本发明意义在于提供了一种在紧密编队条件下的多无人机编队控制方案，收敛速度快，稳态精度高，具有较高的工程应用价值。
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公开(公告)号：CN111444948A
公开(公告)日：2020-07-24
申请号：CN202010204462.0
申请日：2020-03-21
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种图像特征提取与匹配方法，包括步骤一：对特征点进行初步筛选；步骤二：利用候选角点中X和Y方向的梯度对S1得到的候选角点进行二次筛选；步骤三：像素级角点检测；步骤四：亚像素级角点检测，通过迭代优化Harris位置获得S3中得到的像素级角点的亚像素级角点坐标；步骤五：旋转不变快速变化描述子计算；步骤六：进行特征提取与特征匹配。发明在Harris角点检测的基础上，经过两次候选角点的筛选以提高角点的检测速度，并且通过迭代优化提高了角点检测的位置精度，最后，利用旋转不变快速变换描述子来表示特征。
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公开(公告)号：CN109974706A
公开(公告)日：2019-07-05
申请号：CN201910177062.2
申请日：2019-03-08
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01C21/20
Abstract: 本发明属于水下航行器导航研究领域，具体涉及一种基于双运动模型的主从式多AUV协同导航方法，包括以下步骤：领航AUV与跟随AUV进行水声测距，同时领航AUV将自身位置和速度信息广播发送给跟随AUV；建立跟随AUV与领航AUV间的相对运动状态空间模型；通过CKF估计跟随AUV与领航AUV的速度分量差值；建立双领航模式的多AUV协同导航状态空间模型；本发明提出将AUV相对运动状态空间模型与双领航模式的多AUV协同导航状态空间模型相结合，保障了多AUV协同导航系统的协同定位性能；本发明跟随AUV不需装备惯性导航设备和DVL，从而降低AUV系统配置的复杂性且节约了跟随AUV的内部空间、减轻重量。
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