公开(公告)号：CN119690075A

公开(公告)日：2025-03-25

申请号：CN202411832076.0

申请日：2024-12-12

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 张磊 ,  郑宇鑫 ,  程怡欣 ,  王文博 ,  张博宇 ,  庄佳园 ,  李延昊 ,  许向荣 ,  元飚 ,  侯博 ,  姜享利

IPC: G05D1/43 ,  G05D1/633 ,  G05D1/648 ,  G05D109/30

Abstract: 一种多无人艇协同多目标均匀围捕控制方法，涉及多无人艇协同多目标围捕技术领域。为解决现有技术中存在的，现有的多无人艇协同围捕技术存在效率较低、围捕精度和稳定性不足，以及增益设计复杂且容易产生过大增益的问题的技术缺陷，本发明提供的技术方案为：包括：构建多无人艇系统和多目标系统的运动学模型，定义围捕任务的目标状态；基于运动学模型和目标状态，建立分布式目标中心估计器；根据分布式目标中心估计器提供的目标几何中心信息，构建围捕控制器；基于围捕控制器的控制策略，调整无人艇的角速度以实现相位间隔角的一致性；动态调整围捕控制器的参数，输出给多无人艇系统。适合应用于多无人艇协同多目标均匀围捕控制的工作中。

公开(公告)号：CN114047778B

公开(公告)日：2024-09-24

申请号：CN202111229197.2

申请日：2021-10-21

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 王立鹏 ,  姜享利 ,  李莹 ,  刘永超 ,  韩帅 ,  江文强

IPC: G05D1/495 ,  G05D1/46 ,  G05D101/15 ,  G05D109/20

Abstract: 本发明属于飞机自动控制技术领域，具体涉及一种小型飞机短距离自动着陆横侧向控制方法。本发明构建了小型飞机横侧向非线性控制模型，该模型表示为多胞模型形式，与以往将模型简化为线性模型方法相比，可建立更准确的飞机着陆模型。本发明将飞机着陆风险引入到控制器性能指标中，控制算法在对性能指标优化过程中，直接抑制着陆风险。本发明设计了自适应神经网络控制，网络权值自动变化，进而可解算出补偿控制量，该补偿控制量作为预测控制算法中线性矩阵不等式的动态变量，增加预测控制算法收敛速度。

公开(公告)号：CN114048800A

公开(公告)日：2022-02-15

申请号：CN202111229203.4

申请日：2021-10-21

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 王立鹏 ,  姜享利 ,  张智 ,  朱齐丹 ,  夏桂华 ,  苏丽 ,  张佳鹏 ,  马文龙 ,  王学武

IPC: G06K9/62 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774

Abstract: 本发明属于计算机视觉技术领域，具体涉及一种视觉信息海上目标识别多源混合数据集构建方法。本发明通过详细划分海上目标种类，为后续样本采集与标注提供标准分类条件；采用多种途径获取样本数据，利用海上目标样本采集、网络搜索、数据样本增广方式，分别构建样本数据集；设计样本分配和处理策略，并制定海上目标识别评价策略，保证样本中各类数据构成比例更为合理，保证后续神经网络训练的准确性。本发明可为基于深度学习的海上目标识别网络训练任务，提供更为合理的训练样本，使训练后的网络具有较强的鲁棒性和识别准确性。

公开(公告)号：CN118963361A

公开(公告)日：2024-11-15

申请号：CN202411063461.3

申请日：2024-08-05

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 张磊 ,  程怡欣 ,  郑宇鑫 ,  李书远 ,  张博宇 ,  庄佳园 ,  姜享利 ,  袁康益

IPC: G05D1/43 ,  G05D109/30

Abstract: 本发明是一种基于输出调节的海空异构系统自适应时变编队控制方法。本发明涉及水上无人设备控制技术领域，本发明引入一种分布式观测器实现对多领导者状态的实时估计，解决对于多领导者者的跟踪控制。可实现外界扰动条件下解决包含多艘欠驱动无人艇与多架四旋翼无人机的海空异构无人系统的时变编队控制问题。利用该方法，可以在只有部分智能体获取领导者信息的条件下，实现异构系统的时变编队控制。同时利用自适应算法，能够在外界未知扰动影响下保证编队控制精度。

公开(公告)号：CN114048800B

公开(公告)日：2024-06-14

申请号：CN202111229203.4

申请日：2021-10-21

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 王立鹏 ,  姜享利 ,  张智 ,  朱齐丹 ,  夏桂华 ,  苏丽 ,  张佳鹏 ,  马文龙 ,  王学武

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/774

Abstract: 本发明属于计算机视觉技术领域，具体涉及一种视觉信息海上目标识别多源混合数据集构建方法。本发明通过详细划分海上目标种类，为后续样本采集与标注提供标准分类条件；采用多种途径获取样本数据，利用海上目标样本采集、网络搜索、数据样本增广方式，分别构建样本数据集；设计样本分配和处理策略，并制定海上目标识别评价策略，保证样本中各类数据构成比例更为合理，保证后续神经网络训练的准确性。本发明可为基于深度学习的海上目标识别网络训练任务，提供更为合理的训练样本，使训练后的网络具有较强的鲁棒性和识别准确性。