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公开(公告)号：CN116608864A
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202310882564.1
申请日：2023-07-19
Applicant: 青岛哈尔滨工程大学创新发展中心
Abstract: 一种通信时延影响下基于因子图的AUV协同定位方法，本发明涉及AUV协同定位方法。本发明为解决现有系统中往往没有考虑通信时间延迟的影响，致使定位误差大；以及水声通信中码间串扰易产生测距野值，造成厚尾非高斯的量测噪声，致使鲁棒性差的问题。过程为：1：建立领航者‑跟随者AUV编队的协同定位因子图模型；2：考虑通信时延的影响，基于跟随者AUV的航速和量测信息对量测信息进行时延补偿；3：利用最大相关熵作为因子图各函数节点的代价函数，推导出各节点最优估计，利用量测信息和AUV历史位置信息对AUV当前位置信息进行误差补偿，从而对跟随者AUV的位置信息进行估计更新。本发明用于AUV协同定位技术领域。
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公开(公告)号：CN116152116B
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202310351943.8
申请日：2023-04-04
Applicant: 青岛哈尔滨工程大学创新发展中心
IPC: G06T5/00 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06T5/40
Abstract: 一种基于视觉自注意力模型的水下图像增强方法，本发明涉及基于视觉自注意力模型的水下图像增强方法。本发明的目的是为了解决水下图像有着颜色扭曲、对比度低、细节模糊的成像特点，这些质量较低的水下图像严重影响了光学摄像机在水下环境中的使用，限制了水下无人航行器的感知能力的问题。过程为：步骤一、采用图像增强算法对水下图像进行处理，得到增强后的水下图像，作为训练集；步骤二、构建水下图像增强视觉自注意力模型；步骤三、对水下图像增强视觉自注意力模型进行训练，获得训练好的视觉自注意力模型；步骤四、将待测水下图像输入训练好的视觉自注意力模型，完成待测水下图像识别。本发明属于水下图像增强技术领域。
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公开(公告)号：CN112131777B
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN202011018276.4
申请日：2020-09-24
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F30/25 , G06F111/04 , G06F111/08
Abstract: 本发明属于水下无人航行器阵型生成技术领域，具体涉及一种面向多UUV群组协同探测任务的阵型生成方法。本发明解决了UUV在宽广海域或对高速机动目标进行探测时，无法满足单UUV或单一UUV群组成队形实现精准探测的任务需求。本发明以高探测和高精度为目标，结合多UUV群组的阵型结构特性、UUV机动特性、UUV群组任务使命、所携带声呐的工作特性以及探测海域电子海图，生成能够实现对大面积海域、高机动目标进行精准探测的特定阵型，有效提高了多UUV群组对宽广海域及机动目标的协同探测。
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公开(公告)号：CN113050630B
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202110259445.1
申请日：2021-03-10
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明涉及无人船控制领域，具体为一种网络攻击下无人船的事件驱动航向安全控制方法。发明提出的事件驱动航向安全控制设计方法考虑了开放的网络环境中网络通信受到攻击影响，进而在实际应用中能够保障无人船不会因为外部网络攻击带来的虚假信息的注入迫使航向误差偏大以及频繁地调整舵角等问题。本发明还可以实现网络资源的高效利用，节约成本，同时可以使得无人船的航向达到期望航向并保持稳定，具有更高的应用价值。
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公开(公告)号：CN117055591B
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202311313579.2
申请日：2023-10-11
Applicant: 青岛哈尔滨工程大学创新发展中心
IPC: G05D1/485 , G05D101/10
Abstract: 综合洋流影响和机动性约束的AUV全局路径规划方法，属于AUV全局路径规划领域。本发明涉及AUV全局路径规划方法。本发明为了解决AUV全局路径规划时，没有考虑洋流因素对能量消耗的影响；忽视了航向角对路径规划的影响，对舵角约束问题考虑不充分，导致规划的路径不满足AUV机动性约束的问题。过程为：一：生成包含路径规划区域信息的高空间分辨率栅格地图；二：对洋流进行建模；三：预测不同舵角下AUV的曲线航行路径；将路径节点的搜索空间离散化；四：将高空间分辨率栅格地图划分生成低空间分辨率栅格地图；五：进行第一次路径规划确定安全可行区域；六：进行第二次路径规划；七：生成具有航向角连续性的最终曲线航行路径。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117031473B
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202311284679.7
申请日：2023-10-07
Applicant: 青岛哈尔滨工程大学创新发展中心
Abstract: 一种水下目标协同轨迹跟踪方法，属于水下目标跟踪领域。本发明的目的是为了解决现有水下目标轨迹跟踪使用的卡尔曼滤波方法对于复杂多变的水下环境，会产生大量的估计误差，甚至导致滤波发散；以及目标机动也会对滤波结果产生干扰的问题。过程为：A、所有参与目标跟踪的UUV中1号UUV作为主UUV，其他UUV作为从UUV，同一时刻只有一个从UUV可以向主UUV发送信息；B、将相同采样时间下的主UUV自身量测信息和主UUV接收的从UUV自身量测信息作为一个向量；所述向量为实际量测量；使用融合算法对每个采样时间的实际量测量进行融合，直至完成目标跟踪。本发明用于水下目标跟踪。
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公开(公告)号：CN116608864B
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202310882564.1
申请日：2023-07-19
Applicant: 青岛哈尔滨工程大学创新发展中心
Abstract: 一种通信时延影响下基于因子图的AUV协同定位方法，本发明涉及AUV协同定位方法。本发明为解决现有系统中往往没有考虑通信时间延迟的影响，致使定位误差大；以及水声通信中码间串扰易产生测距野值，造成厚尾非高斯的量测噪声，致使鲁棒性差的问题。过程为：1：建立领航者‑跟随者AUV编队的协同定位因子图模型；2：考虑通信时延的影响，基于跟随者AUV的航速和量测信息对量测信息进行时延补偿；3：利用最大相关熵作为因子图各函数节点的代价函数，推导出各节点最优估计，利用量测信息和AUV历史位置信息对AUV当前位置信息进行误差补偿，从而对跟随者AUV的位置信息进行估计更新。本发明用于AUV协同定位技术领域。
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公开(公告)号：CN113065584B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202110300837.8
申请日：2021-03-22
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F18/2415 , G06F18/22 , G06F18/214
Abstract: 本发明属于信息技术领域，具体涉及一种基于区间数相似性差异构造基本概率赋值的目标分类方法。本发明克服了现有基于区间数模型方法中差异性度量不合理及对已有信息利用率低的问题。本发明采用改进的区间数相似性度量来计算待分类目标与模型之间的差异性，得到比现有方法更合理的差异性度量结果。本发明采用均值与标准差线性组合的建模策略，改善了传统区间数建模数据利用率低的不足的问题，充分利用了数据信息，提高了模型的鲁棒性。本发明方法简单易行，便于操作，降低了复杂度，可广泛应用于工业自动化等领域。
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公开(公告)号：CN112799414B
公开(公告)日：2022-12-13
申请号：CN202110040918.9
申请日：2021-01-13
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05D1/06
Abstract: 本发明公开了一种AUV松弛轨迹规划方法，将全局规划航路按照设定路径长度划分为多个子航段；确定本次局部航迹规划的起点、终点，以及航迹规划空间范围；根据当前局部环境是否存在运动障碍物，确定执行路径规划或者轨迹规划；利用自适应差分进化粒子群优化算法完成局部航迹规划，得出中间路径点序列以及到达各个中间路径点期望航速；确定当前子目标点，解算AUV的期望航向、期望深度；输出航向指令、深度指令、航速指令，驱动AUV航行；执行方法至结束。本发明可以适应AUV周围局部环境障碍分布动态变化，且能够根据周围局部环境是否存在运动障碍物确定执行路径规划或者轨迹规划，从而权衡局部在线航迹规划的有效性要求和快速性要求。
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公开(公告)号：CN115456910A
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202211215215.6
申请日：2022-09-30
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明一种用于严重颜色畸变水下图像的颜色恢复方法，属于水下图像增强领域；步骤1：水下图像的中间传输图像估计；步骤2：将水下图像与中间传输图像分别作为输入与标签进行编码解码网络自监督网络训练，训练完成后得到编码解码网络自监督网络的固定参数；步骤3：将步骤2编码解码网络自监督网络的固定参数插入到水下图像颜色恢复网络，进行训练。本发明方法能够在具有严重绿色色调的水下图像中，对绿色色调进行剔除，恢复水下图像的颜色且符合人的视觉感官；使用的水下图像更加符合实际情况，而且能保证快速性和准确性，因此更具有实际运用的意义和价值。
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