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公开(公告)号：CN105549601B
公开(公告)日：2018-03-02
申请号：CN201610082238.2
申请日：2016-02-05
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05D1/06
Abstract: 一种基于虚拟膨化的运动目标与UUV同向航行的规避方法，本发明涉及基于虚拟膨化的运动目标与UUV同向航行的规避方法。本发明是为了目前采用的相向航行的运动障碍规避方法难以准确预测运动障碍的运动状态的问题。本发明根据运动障碍航向与引导航向的夹角，确定UUV与运动障碍同向航行，同向航行分为UUV追击运动障碍和运动障碍追击UUV两种位置关系；当UUV追击运动障碍时，采用膨化和矩形虚拟障碍调整UUV的艏向，规避运动障碍；当运动障碍追击UUV时，根据UUV与运动障碍相对位置变化，UUV不断调整自身运动速度，并采用膨化和矩形虚拟障碍调整UUV的艏向，规避运动障碍。本发明应用于UUV的运动障碍规避领域。
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公开(公告)号：CN106525042A
公开(公告)日：2017-03-22
申请号：CN201610854298.1
申请日：2016-09-27
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01C21/20
Abstract: 本发明的目的在于提供一种基于蚁群与扩展卡尔曼滤波相结合的多AUV协同定位方法，首先建立AUV运动学模型，然后线性化AUV模型，采用改进的蚁群算法对Q矩阵R矩阵进行最优估计：先采用蚁群算法进行首次遍历，产生大量解；采用粒子群算法找到全局最优值；再次利用蚁群算法，将当前解集置为蚁群初始出发点，然后根据蚁群中蚂蚁获得的解的质量的优劣，选出部分最优秀的蚂蚁按其解的优劣程度加权平均释放信息素。最终，将求解出来的Q,R运用到EKF中，从而实现对从AUV的定位。本发明巧妙地将智能算法与EKF相结合，不仅解决了噪声矩阵的不确定、难选择的问题，而且提高了EKF的滤波精度，应用于多AUV的定位系统中，大大提高了对从AUV定位的精确度。
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公开(公告)号：CN105843233A
公开(公告)日：2016-08-10
申请号：CN201610221521.9
申请日：2016-04-11
Applicant: 哈尔滨工程大学
CPC classification number: G05D1/0692 , G05B13/042
Abstract: 一种基于非线性观测器的自主水下航行器运动控制方法，涉及自主水下航行器(AUV)运动控制技术领域。本发明是为了增强自主水下航行器对环境扰动的鲁棒性，提供控制系统的动态性能指标。包括以下步骤：步骤1、建立自主水下航行器的六自由度数学模型；步骤2、设计跟踪微分器获取期望位置信息的跟踪信息以及微分信息；步骤3、设计非线性观测器利用传感器测量得到的位置信息观测出自主水下航行器的速度、干扰状态信息；步骤4、设计控制器利用跟踪微分器以及非线性观测器获得的信息得到执行机构所需控制量；步骤5、执行机构作用于受控对象自主水下航行器，使自主水下航行器运动到设定的期望位置。本发明适用于自主水下航行器运动控制。
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公开(公告)号：CN105716618A
公开(公告)日：2016-06-29
申请号：CN201610082315.4
申请日：2016-02-05
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01C21/34
CPC classification number: G01C21/3407
Abstract: 一种用于UUV航路规划的几何环境模型膨化处理方法，涉及UUV航路规划技术领域。本发明为了实现在保证UUV航路安全性的同时又能真实地描述环境要素的凹凸特征。设置几何环境模型中障碍的膨化距离h；根据膨化距离h对几何环境模型中每个障碍进行膨化，当顶点为凸顶点时，凸顶点A的膨化所得点即为
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公开(公告)号：CN104049616A
公开(公告)日：2014-09-17
申请号：CN201410290790.1
申请日：2014-06-25
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05B19/418
CPC classification number: Y02P90/02
Abstract: 本发明公开了一种无人水下航行器群体任务协调系统及方法。包括传感器模块、全局状态模块、任务协调模块和UUV执行器，传感器模块用于采集环境信息、UUV自身状态信息并接收其他UUV发送的信息；全局状态模块包括更新单元、UUV描述单元、任务描述单元，UUV描述单元进行UUV状态的更新，任务描述单元进行任务状态的更新；任务协调模块包括不可预见情况和冲突单元、动态任务规划单元、任务分配单元、组合体维护单元、执行单元，用于任务的协调与分配。本发明是一个分布式、高效、稳定的多无人水下航行器任务协调系统与方法。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103217175A
公开(公告)日：2013-07-24
申请号：CN201310122150.5
申请日：2013-04-10
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明涉及的是一种自适应容积卡尔曼滤波方法，特别是涉及一种带渐消记忆时变噪声统计估值器的自适应容积卡尔曼滤波方法。本发明包括下列步骤：（1）设定初始参数；（2）时间更新；（3）量测更新；（4）构造渐消记忆时变噪声统计估值器；（5）实时估计和修正噪声。相比于标准容积卡尔曼滤波方法，该方法不要求精确已知噪声的先验统计特性，具有应对噪声变化的自适应能力，且噪声统计估值器递推公式简单，更容易实现，且对噪声统计的估计是无偏的。
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公开(公告)号：CN102722177A
公开(公告)日：2012-10-10
申请号：CN201210214661.5
申请日：2012-06-27
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明提供的是一种具有PID反馈增益的自主水下航行器三维直线路径跟踪控制方法。步骤1.初始化；步骤2.通过AUV三维航迹跟踪误差方程计算AUV与期望航迹上“虚拟向导”点在Serret-Frenet坐标系下的相对位置偏差；步骤3.采用基于反馈增益的反步法，计算期望路径上“虚拟向导”点的移动速度、纵倾角和艏摇角的虚拟控制量；步骤4.计算AUV纵倾角速度和艏摇角速度的虚拟控制量；步骤5.推导欠驱动自主水下航行器AUV的三维路径跟踪的动力学控制律包括推进器推力、纵倾控制力矩和转艏控制力矩控制信号，实现欠驱动AUV的三维直线航迹跟踪控制。本发明能够实现对AUV三维空间航迹点和直线航迹的跟踪控制。
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公开(公告)号：CN118486207B
公开(公告)日：2024-11-19
申请号：CN202410700206.9
申请日：2024-05-31
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 一种QDT综合驾控操作评分系统及评分方法，涉及气垫艇操作评价领域，为解决现有方法训练体系单一、未根据因素指标权重将层次分析用于训练的问题。包括：训练动作的底层评价模块，用于从主观与客观两方面计算动作评分；训练题目的次底层评价模块，用于根据操作员的动作评分及在科目中题目所占权重，计算在科目上的评分；训练科目的第二层评价模块，用于根据操作员在科目上的评分及在训练类别中科目所占权重，计算在训练类别上的评分；训练类别的顶层评价模块，用于根据操作员在类别上的评分及在训练阶段中训练类别所占权重，计算在训练阶段上的评分；训练阶段的整体综合评价模块，用于根据操作员在训练阶段上的评分及训练阶段的权重，计算综合成绩。
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公开(公告)号：CN118675390A
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202410700535.3
申请日：2024-05-31
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种用于QDT综合驾控操作训练的教练员系统及操作训练方法，涉及船用模拟器技术领域。所述教练员系统包括：学员管理模块、科目设置模块、训练过程监控模块、打分模块、数据存储模块、训练复现模块，学员管理模块用于管理学员信息，科目设置模块用于设置不同训练科目、设置科目要素、发布科目信息，训练过程监控模块用于对训练过程进行实时监控，打分模块用于对学员每阶段操作过程打分，数据存储模块用于存储用户信息、训练参数和监控视频，训练复现模块用于对每次训练过程进行复现回放。本发明实现了用户与模拟器的人机交互，满足了学员训练需求，提高了学员的驾驶能力。
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公开(公告)号：CN110163519B
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN201910454595.0
申请日：2019-05-29
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06Q50/26 , G06Q10/063 , G06N7/01
Abstract: 本发明提供一种面向基地攻防任务的UUV红蓝方威胁评估方法，步骤一、红蓝方威胁态势评估要素分析；步骤二、通过对红蓝方威胁态势要素的分析，建立红蓝方态势威胁评估贝叶斯网络,贝叶斯网络的根节点为威胁评估的结果为威胁等级，子节点为相应威胁要素；步骤三、建立红蓝方态势威胁评估贝叶斯网络条件概率表；步骤四、依据当前红蓝方态势判断各个贝叶斯网络节点状态并将其作为贝叶斯网络的输入得到根节点的概率，得到威胁评估的结果。本发明提供一种面向基地攻防任务的UUV红蓝方威胁评估方法，通过不同的仿真案例展现出对UUV威胁评估的有效性。
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