公开(公告)号：CN115170937A

公开(公告)日：2022-10-11

申请号：CN202210792672.5

申请日：2022-07-05

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 周佳加 ,  宋甘琳 ,  陈涛 ,  李娟 ,  邢文

IPC: G06V20/05 ,  G06V10/44 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明公开了一种UUV水下障碍物轮廓构建方法，通过前视声呐探测得到障碍物与UUV之间的距离和方位夹角信息，UUV获得当前自身位置信息；经过坐标变换得到障碍物各点在全局坐标系下的坐标，构成数据集；采用支持向量聚类将数据集划分成集群，得到描述集群轮廓的支持向量；利用邻接矩阵将数据集进行类别划分并分配类别标号；去除划分类别后的任意集群异常数据点，然后确定各类别集群聚类中心；构建RBF神经网络并设定参数，对神经网络进行训练，得到训练后的神经网络；将去除异常数据点后的聚类数据输入到训练好的RBF神经网络中，得到障碍物轮廓边界点。本发明能够有效的将某种障碍物的数据聚类在一起，从而获取障碍物的整体轮廓。

公开(公告)号：CN112560671B

公开(公告)日：2022-04-12

申请号：CN202011477989.7

申请日：2020-12-15

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 张勋 ,  李梦霏 ,  邢文 ,  张宏瀚 ,  严浙平 ,  徐健 ,  陈涛 ,  周佳加

IPC: G06V20/13 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/25 ,  G06V10/82 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06T7/73

Abstract: 基于旋转卷积神经网络的船舶检测方法，本发明涉及船舶检测方法。本发明的目的是为了解决现有海面船舶特征信息受到干扰甚至被淹没的问题。过程为：一、根据输入图像生成卷积神经网络特征图；二、构建多尺度特征金字塔网络，对特征图进行特征提取，映射产生不同大小的anchor；三、分类筛选出候选框；四、用旋转椭圆边界框代替候选框，进行回归预测；五、计算RPN的损失函数；六、筛选输出RoI Align；七、RoI Align产生特征图，作为全连接的输入，利用Softmax Loss和L1 Loss完成分类和定位以及船头方向的回归；八、将待测舰船图片输入训练好的网络模型，得到分类结果。本发明用于船舶检测领域。

公开(公告)号：CN112578793A

公开(公告)日：2021-03-30

申请号：CN202011330793.5

申请日：2020-11-24

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 张勋 ,  杨赛强 ,  邢文 ,  周晓周 ,  张宏瀚 ,  严浙平 ,  徐健 ,  陈涛 ,  周佳加

IPC: G05D1/02

Abstract: 一种快速运动水面艇的避障方法，属于路线规划领域。本发明是为了解决现有水面艇的避障方法在进行转向避障时不能给出避障时间最短、偏离原航线距离最短的避障航向的问题。本发明包括：获取与无人艇有碰撞危险的障碍艇信息；根据获取的信息计算无人艇和障碍艇的相对运动信息；根据相对运用信息计算最佳避障时间；在最佳避障时间的基础上确定复航点和避障过程的执行时长；以最佳避障时间为参考，确定无人艇和障碍艇的相对位置信息和避让幅度；根据避让方向和距离计算无人艇的复航路线；获得无人艇避障航向择优函数；由航向择优函数在安全航向范围内的择优，获得使无人艇避碰行为最优的航向。本发明用于选择水面艇避障的航向。

公开(公告)号：CN112131777A

公开(公告)日：2020-12-25

申请号：CN202011018276.4

申请日：2020-09-24

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 徐健 ,  陈光佳 ,  邢文 ,  张耕实 ,  李娟

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。

公开(公告)号：CN111399384A

公开(公告)日：2020-07-10

申请号：CN202010341001.8

申请日：2020-04-27

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 陈力恒 ,  李丽雅 ,  邢文 ,  郝日栩 ,  邓雄 ,  李倩 ,  赵玉新 ,  奔粤阳

IPC: G05B13/04 ,  G05D1/02

Abstract: 本发明属于无人舰艇的控制技术领域，具体涉及一种基于动态量化器的远程遥控无人艇航向容错控制方法。本发明有效消除了远程遥控无人艇与控制中心在网络通信过程中，量化器的量化行为对于无人艇性能的影响。本发明设计的量化器参数与容错控制率保证了滑模面的可达性以及无人艇闭环系统的稳定性。本发明充分考虑了无人艇在复杂海洋环境作业时可能出现的舵机磨损与故障情况，结合滑模控制技术抑制了舵机效率下降对于无人艇性能的影响。在通信网络存在量化情形下，提高了远程遥控无人艇航行过程中的可靠性。

公开(公告)号：CN105203130A

公开(公告)日：2015-12-30

申请号：CN201510676672.9

申请日：2015-10-13

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 赵玉新 ,  贾韧锋 ,  赵廷 ,  邓雄 ,  邢文

IPC: G01C25/00

CPC classification number: G01C25/00

Abstract: 本发明公开了一种基于信息融合的船舶组合导航系统故障诊断方法。确定舰船组合导航系统的故障识别框架；利用多组传感器输出故障的基本概率赋值，作为诊断故障的证据；计算证据间的冲突系数，证据支持度、确定度、决策度，证据权重；根据证据权重对证据进行加权平均处理，得到加权平均证据；利用冲突系数，改进Dempster融合规则对加权平均证据进行融合，输出最终的融合结果；按照决策规则对最终的融合结果进行判断，输出诊断结果。本发明能够准确地度量证据间冲突，通过证据权重对证据进行加权平均处理，能够降低冲突证据对融合结果的影响，通过冲突系数改进融合规则，能够得到合理的融合结果。

公开(公告)号：CN118963391A

公开(公告)日：2024-11-15

申请号：CN202411021429.9

申请日：2024-07-29

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 刘阳 ,  孙锦熙 ,  邢文 ,  陈涛

IPC: G05D1/485 ,  G05D101/10

Abstract: 一种基于扇形区域划分的环境模型建立及在线路径规划方法，它属于AUV路径规划技术领域。本发明解决了现有的环境模型构建方法未考虑环境信息有限导致无法准确建立环境模型、现有环境模型构建方法在处理环境信息时的效率低以及现有路径规划算法忽视路径规划的效率导致无法适用于实际环境的问题。本发明对水平面上的声纳扇形探测区域进行栅格划分并编号；记录各扇形栅格的中轴线方向的波束所探测的障碍信息，根据探测的障碍信息建立环境模型；根据建立的环境模型计算每个扇形栅格的综合代价；根据综合代价计算结果选取出综合代价值最小的扇形栅格航行。本发明方法可以应用于环境模型建立及在线路径规划。

公开(公告)号：CN118838357A

公开(公告)日：2024-10-25

申请号：CN202410951835.9

申请日：2024-07-16

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 邢文 ,  唐康奕 ,  韩雨馨 ,  庞旭琦 ,  万莹霞

IPC: G05D1/43 ,  G05D1/246 ,  G05D1/633 ,  G05D1/644 ,  G05D1/648 ,  G05D109/10

Abstract: 一种基于快速扩展随机树的AUV低能耗路径规划方法，本发明属于AUV全局路径规划领域，具体涉及基于快速扩展随机树的AUV低能耗路径规划方法。本发明的目的是为了解决AUV路径规划过程中，由于海流和障碍物的影响造成能源消耗过大，一味顺流而忽视路径长度导致的路径规划准确率低，目标点处于逆流区域而难以达到目标点导致的路径规划效率低、准确率低的问题。本发明采用一种基于快速扩展随机树的AUV低能耗路径规划方法，对综合成本代价进行了优化，从而确保获得的路径兼具长度短、能耗低、准确率高、安全系数高且较为平滑的特点，进而高效完成巡航任务，有效节约资源，显著提升工作效率。

公开(公告)号：CN118144963A

公开(公告)日：2024-06-07

申请号：CN202410552218.1

申请日：2024-05-07

Applicant: 青岛哈尔滨工程大学创新发展中心

Inventor： 邢文 ,  卢春雨 ,  张泽江 ,  赵俯彬 ,  郭玉冰

IPC: B63C11/52

Abstract: 一种具有双重锁紧功能的对接锁紧模块及分离式水下对接机器人，属于重组式水下机器人领域。为了解决现有的对接模块复杂，导致对接与分离过程较慢，且对接模块形式单一，一旦对接模块出现信号误差，可能导致两个水下机器人再次分离，无法实现有效的锁合。本发明包括头部对接锁紧模块和尾部对接锁紧模块，所述的头部对接锁紧模块和尾部对接锁紧模块是通过相互配合的机械式锁紧和电磁锁紧实现锁合；本发明主要用于分离式水下机器人的对接。

公开(公告)号：CN116152116A

公开(公告)日：2023-05-23

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

Inventor： 邢文 ,  曲思瑜 ,  严浙平 ,  孙岩 ,  卢春雨

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。