一种基于视觉自注意力模型的水下图像增强方法

    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

    摘要: 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。

    基于多策略人工蜂群算法在海洋环境下的路径规划方法

    公开(公告)号:CN117419731A

    公开(公告)日:2024-01-19

    申请号:CN202311751227.5

    申请日:2023-12-19

    IPC分类号: G01C21/20

    摘要: 基于多策略人工蜂群算法在海洋环境下的路径规划方法,本发明涉及海洋环境下的路径规划领域。本发明的目的是为了解决现有路径规划算法存在的收敛速度慢、易陷入局部最优的缺点并且在UUV进入目标点时没有考虑进入目标点期望角度的问题。具体过程为:步骤1:根据UUV所处海洋环境对洋流流场进行建模,得到洋流的流向与大小信息;根据UUV所处海洋环境,获取障碍物的数量和位置信息;所述UUV为水下无人航行器;步骤2:基于步骤1在满足UUV航迹不同情况的角度约束下,得到连接航迹起点与航迹终点的路径,计算路径的代价;步骤3:利用多策略ABC算法对步骤2的路径的代价最小值寻优问题进行求解,输出最优路径。

    一种海流影响下面向多目标优化的AUV任务分配方法

    公开(公告)号:CN116520862A

    公开(公告)日:2023-08-01

    申请号:CN202310792421.1

    申请日:2023-06-30

    IPC分类号: G05D1/06

    摘要: 一种海流影响下面向多目标优化的AUV任务分配方法,属于AUV任务分配领域。本发明的目的是为了解决AUV任务分配过程中,由于海流的影响容易造成能量消耗过大,以及由于AUV转弯半径的约束导致分配任务点之间的绕行航路过长的问题。过程为:1:输入目标点的坐标,基于目标点的坐标确定遍历的起点与终点,根据目标点坐标通过余弦定理求出转角矩阵;2:根据海流流速方向、海流流速大小、目标点坐标、AUV航速求出能耗矩阵;3:优化路径的总能耗与总转角,获得理想解集;4:基于信息熵在理想解集中选择一个最优的解。本发明用于AUV任务分配。

    综合洋流影响和机动性约束的AUV全局路径规划方法

    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

    IPC分类号: G05D1/485 G05D101/10

    摘要: 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。

    一种水下目标协同轨迹跟踪方法

    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

    IPC分类号: G01S15/66 G01S7/539

    摘要: 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。

    一种通信时延影响下基于因子图的AUV协同定位方法

    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

    IPC分类号: G01C21/20 H04W64/00

    摘要: 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。

    综合洋流影响和机动性约束的AUV全局路径规划方法

    公开(公告)号:CN117055591A

    公开(公告)日:2023-11-14

    申请号:CN202311313579.2

    申请日:2023-10-11

    IPC分类号: G05D1/06

    摘要: 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。

    一种水下目标协同轨迹跟踪方法
    18.
    发明公开

    公开(公告)号:CN117031473A

    公开(公告)日:2023-11-10

    申请号:CN202311284679.7

    申请日:2023-10-07

    IPC分类号: G01S15/66 G01S7/539

    摘要: 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。

    一种海流影响下面向多目标优化的AUV任务分配方法

    公开(公告)号:CN116520862B

    公开(公告)日:2023-09-29

    申请号:CN202310792421.1

    申请日:2023-06-30

    IPC分类号: G05D1/06

    摘要: 一种海流影响下面向多目标优化的AUV任务分配方法,属于AUV任务分配领域。本发明的目的是为了解决AUV任务分配过程中,由于海流的影响容易造成能量消耗过大,以及由于AUV转弯半径的约束导致分配任务点之间的绕行航路过长的问题。过程为:1:输入目标点的坐标,基于目标点的坐标确定遍历的起点与终点,根据目标点坐标通过余弦定理求出转角矩阵;2:根据海流流速方向、海流流速大小、目标点坐标、AUV航速求出能耗矩阵;3:优化路径的总能耗与总转角,获得理想解集;4:基于信息熵在理想解集中选择一个最优的解。本发明用于AUV任务分配。

    一种基于AUV的有向传感器网络覆盖增强方法

    公开(公告)号:CN116647850A

    公开(公告)日:2023-08-25

    申请号:CN202310697617.2

    申请日:2023-06-13

    摘要: 一种基于AUV的有向传感器网络覆盖增强方法,本发明涉及基于AUV的有向传感器网络覆盖增强方法。本发明在已有基于虚拟力算法的覆盖增强方法中引入保持安全距离的排斥力,在规划AUV移动路径时考虑路径转角不能为钝角的角度约束,在对AUV的传感器感知角度进行调整时引入未监测区域虚拟力矩,上述改进解决了现有方法没有考虑AUV航行时的机动特性以及避碰问题,在保证AUV的安全性和路径规划点选择的合理性的前提下提高了网络覆盖效果,同时加快收敛速度减小了AUV移动能量消耗,进而完善了二维水下有向传感器网络区域覆盖的AUV部署方案。本发明属于AUV辅助的水下传感器网络区域覆盖领域。