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公开(公告)号：CN105843234B
公开(公告)日：2018-08-31
申请号：CN201610312415.1
申请日：2016-05-12
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05D1/06
Abstract: 本发明提供的是一种UUV对圆形障碍物几何绕行的二维航路规划方法。一：从使命文本读取航路起点Ob、航路终点Oe和各圆形障碍物的参数；二：对各圆形障碍物进行膨胀处理，计算膨胀后的各圆形障碍物的参数；三：建立绕行点集合S，令规划当前点Oc为起点Ob，并放入绕行点集合S中；四：如果规划当前点Oc是航路终点Oe，或者规划当前点Oc和航路终点Oe可视，转步骤六，否则执行步骤五；五：对距规划当前点Oc最近的圆形障碍物进行几何绕行，得到绕行点并放入绕行点集合S中，更新规划当前点Oc，转步骤四；六：将航路终点Oe放入绕行点集合S中，规划结束。本发明通过简单的几何原理实现对圆形障碍物的绕行，可以使UUV在复杂多圆形障碍环境中快速、高效的获得一条安全无碰的二维航路。
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公开(公告)号：CN105842474A
公开(公告)日：2016-08-10
申请号：CN201610150512.5
申请日：2016-03-16
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 一种适用于微小型UUV的组合测速系统，涉及微小型水下无人航行器的组合测速技术。为了解决微小型航行器进行大深度水下航行时现有的多普勒测速仪不适合测速的问题。两组水轮测速装置的结构相同，分别测量UUV长度方向和宽度方向的海流速度，两组水轮测速装置的输出端均连接相对速度计算器的输入端，相对速度计算器的输出端连接数据融合模块的相对速度输入端，高频声学多普勒测速仪的输出端连接数据融合模块的对地速度输入端，数据融合模块的输出端连接海流信息卡尔曼滤波器的输入端，海流信息卡尔曼滤波器输出海流信息。本发明的结构简单、造价低、体积小、重量轻、可靠性高，可实时推算时变的海流信息。本发明适用于测量海流信息。
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公开(公告)号：CN105786012A
公开(公告)日：2016-07-20
申请号：CN201610177483.1
申请日：2016-03-24
Applicant: 哈尔滨工程大学
CPC classification number: G05D1/10 , G05B13/042
Abstract: 基于生物激励模型的UUV虚拟速度控制方法，涉及一种UUV速度的控制方法。为了解决UUV速度的控制不稳定的问题。包括：获得虚拟速度；将当前的位置误差输入至生物激励模型进行平滑连续处理，获得新的位置误差，根据所述新的位置误差对虚拟速度进行处理，获得平滑连续的虚拟速度；将虚拟速度、海流速度与UUV当前实际航速相减后获得速度误差作为PID速度控制器的输入，PID速度控制器将输出作用在UUV模型上，得到UUV下一步的实际位置，根据得到实际位置对UUV进行控制；将UUV的实际位置与UUV运动规划输出的期望位置相比较，得到的位置误差项作为下一步生物激励模型的位置误差输入。本发明用于UUV在近水面或浅海区域航行时控制航速。
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公开(公告)号：CN102162733A
公开(公告)日：2011-08-24
申请号：CN201110004479.2
申请日：2011-01-11
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01C21/20
Abstract: 本发明提供的是一种基于SVM的AUV舰位推算导航误差实时修正方法。将通过湖上水面航行和海上水面航行试验获取的AUV导航传感器测量数据、舰位推算经纬度信息和通过GPS读取的AUV实时经纬度信息，作为SVM舰位推算导航误差实时修正模型的训练样本和测试样本对模型进行训练和测试；将训练好的SVM舰位推算误差模型固化到AUV动态控制计算机中，AUV在水下航行过程中，动态控制计算机实时采集导航传感器导航信息，将导航传感器数据信息和舰位推算时间作为SVM舰位推算误差模型的输入，输出实时补偿到舰位推算经纬度，获得精确的AUV实时位置信息。本发明能提高AUV的导航精度。
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公开(公告)号：CN119090052A
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202411084845.3
申请日：2024-08-08
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于拓展卡尔曼滤波和LSTM的水下管道轨迹预测方法，首先基于目标跟踪理论，建立管道的水下状态空间模型，生成水下管道轨迹的模拟数据；再搭建LSTM‑EKF，基于拓展卡尔曼滤波结构，构建三个特征用于LSTM网络训练输入；再基于实现最大的训练效果的原则选取训练算法，包括损失函数的选择，模型训练算法的选择，对拓展卡尔曼神经网络进行训练；最后考虑管道模型的不匹配情况，测试基础算法，拓展卡尔曼滤波，拓展卡尔曼神经网络的水下管道预测结果。本发明基于卡尔曼滤波流程将LSTM网络融入其中增加了传统深度学习网络不具备的可解释性，与传统算法相比较精度更高，与完美理想情况比较也相差甚少。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114415513B
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202210060561.5
申请日：2022-01-19
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 双连续搅拌釜反应器的自适应模糊分散控制方法、系统、存储介质及设备，它属于双连续搅拌釜反应器系统控制技术领域。本发明解决了传统约束控制算法中参数难获取、跟踪控制精度低的问题。本发明引入了一种新的非线性状态依赖函数来防止状态约束被破坏，完全移除了虚拟控制器的可行性条件。基于非线性状态依赖函数对原始系统转换后，不再需要对系统中未知控制增益进行保守性假设，在实际工业应用中，该控制策略更实用。本发明方法不仅为系统施加了状态约束域，而且移除了虚拟控制器的可行性条件，大大的降低了控制器参数获取的难度，提高了跟踪控制精度。本发明方法可以应用于双连续搅拌釜反应器系统的控制。
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公开(公告)号：CN113984061B
公开(公告)日：2023-02-14
申请号：CN202111241388.0
申请日：2021-10-25
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供一种基于因子图优化的UUV多海域综合导航系统设计方法以实现以惯导为核心的UUV多海域信息融合定位，该方法将海域分为浅海域、深远海域以及极区海域，通过分析各个海域的传感器可用性，对传感器进行最优组合以满足长航时多海域的情况。本发明解决UUV传统组合导航下只针对某一特定环境下的导航问题，长航时的能耗问题以及传感器异步异构问题。
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公开(公告)号：CN110609552B
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN201910861689.X
申请日：2019-09-12
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明涉及一种水下无人航行器编队平面航迹规划方法，属于无人水下航行器和航迹规划技术领域。包括根据环境信息数据库或传感器探测的环境信息，构建任务空间模型；基于静态环境信息采用APF算法和RRT算法的改进与融合算法进行全局航迹规划；将全局规划路径点作为子目标点，基于动态环境信息分段进行局部规划。本发明在全局规划算法中，通过一定的改进方案，解决了APF的目标不可达和局部最优问题，改善了RRT非确定、非最优、收敛慢三大特性，将确定性与随机性航迹规划方法结合、静态规划与动态规划结合、位置规划与速度规划结合，航迹约简算法实现了进一步优化航迹的效果，保证了多水下无人航行器航迹规划的安全性、最优性与实时性的任务要求。
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公开(公告)号：CN111976929B
公开(公告)日：2022-04-05
申请号：CN202010684210.2
申请日：2020-07-16
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于无人潜航器技术领域，具体涉及一种带有应急自救浮标的无人潜航器及其控制方法。本发明的无人潜航器适用于复杂的任务，针对不同工作环境可以采取相应保障措施。当本发明的无人潜航器因突发事件失事沉没于水底时，若浮标所带的缆绳长度大于失事的深度，且缆绳没有被海带等杂物缠住，则浮标可以直接带缆绳浮出水面，可以通过缆绳直接打捞无人潜航器；若浮标所带缆绳长度小于失事的深度，或缆绳长度大于失事的深度，但缆绳被缠住导致浮标不能带缆绳浮出水面时，浮标可以抛弃缆绳独自浮出水面。本发明不仅可以保护重要的工作数据，也可以在水面上第一时间向远程的工作人员发送自身的位置信息，作为UUV失事位置的参考定位。
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公开(公告)号：CN108334677B
公开(公告)日：2021-06-11
申请号：CN201810052628.4
申请日：2018-01-17
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于GRU网络的UUV实时避碰规划方法，属于水下航行器避障领域。本发明包括：将UUV布放在起始位置；仿真声纳开始获取UUV当前位置的环境信息；将仿真声纳获取的环境信息输入到GRU网络，获得下一时刻UUV转艏及速度的调整指令；UUV执行运动指令，到达下一路径点；判断UUV是否到达目标点，若是则避碰规划器停止工作。本发明利用GRU强大的拟合长时间序列的能力，解决了UUV实时避碰规划的问题，克服了现有的实时避碰规划方法存在环境模型的精度与规划的实时性之间的矛盾，实现了一个简单、高效、易于实现的端到端的实时避碰规划器。
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