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公开(公告)号：CN115797460B
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202211236475.1
申请日：2022-10-10
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种水下双目标定方法，步骤1：获得水下棋盘图左右相机图像，建立水下折射成像模型，利用双目相机获取水下目标图像；步骤2：对步骤1得到的图像进行特征提取，得到图像中标定板角点在像素坐标系下的坐标集合，在标定板上建立世界坐标系，获得世界坐标系下的标定板角点坐标集，将得到的坐标集转换到相机坐标系下；步骤3；基于步骤2得到的坐标集，构建了一个前向投影误差函数进行非线性优化，通过最小化重投影误差获得相机的内在参数与左右相机外在参数；步骤4：得到相机的内在参数与左右相机外在参数后，基于质心距离增量矩阵计算旋转和平移矩阵，得到相机的外在参数。本发明更精确、更有效的前向投影误差函数进行非线性优化。
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公开(公告)号：CN115818490A
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202211474591.7
申请日：2022-11-22
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供的是一种ROV释放回收的半主动升沉补偿装置。整体装置采用主被动相结合方式，基于ROV工作时海况环境的优劣等级能够通过装置中的基于张力运动切换控制器根据缆绳上的实时张力来进行主被动补偿作业方式的切换，通过在高等级海况下运用主动补偿方式经由主动控制调节主动补偿缸中的电液伺服阀以及在低等级海况环境下运用气‑液弹性储能被动补偿方式保证ROV收放过程中的稳定性和补偿精度，从而达到精确控制ROV收放，保护ROV以及提高作业效率、降低能耗、增加通用性的目的。
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公开(公告)号：CN114862904A
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202210280456.2
申请日：2022-03-21
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06T7/246 , G06V20/05 , G06V20/40 , G06V10/40 , G06V10/74 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种水下机器人的孪生网络目标连续跟踪方法，对待跟踪目标进行目标检测，接着将检测出目标作为作为模板支路的输入，并将所跟踪的视频序列逐帧作为检测支路的输入，然后经过孪生网络进行特征提取，提取特征图作为输入经过两个卷积层扩展成为分类分支和回归分支，随后进行相似度打分，若分数＜阈值，则需要再次重新进行目标检测，若分数≥阈值，则认为跟踪成功，根据相邻帧移动位移判断预测帧移动方向，以前跟踪框几何中心点坐标为中心向外扩充为视频序列图像大小，前帧视频序列原图和扩充后的图的重叠部分为预测帧目标跟踪范围。本发明解决海流作用下水下目标跟踪正确率低的问题，并且降低了计算成本，提高水下目标跟踪的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN112124537B
公开(公告)日：2021-07-13
申请号：CN202011009529.1
申请日：2020-09-23
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于水下机器人智能控制技术领域，具体涉及一种海底生物自主吸取捕捞的水下机器人智能控制方法。本发明提供了主要用于在复杂水下环境中完成对目标生物的检测识别并引导机器人作业并实现准确吸取指定目标。本发明在作业时，吸取机器人首先通过水下视觉与强化学习算法识别和跟踪作业目标，继而通过自身的位姿反馈调节和机器人的平台运动的智能控制系统推导和优化模糊规则，指导完成海底生物的自主吸取捕捞作业。本发明基于人工智能研究方面的先进成果，能够实现对目标的连续稳定跟踪和自主吸取，具有识别准确、智能程度高、捕捞效率高、作业成本低等优点，本发明实际应用于水下机器人系统设计，对于海生物的高效自主吸取捕捞具有重要意义。
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公开(公告)号：CN111136687A
公开(公告)日：2020-05-12
申请号：CN201911408005.7
申请日：2019-12-31
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: B25J19/00
Abstract: 一种水下机器人视觉控制目标抓取测试系统与方法，属于水下机器人作业领域。本发明的水面主控工控机通过光端机与嵌入式计算机相连，嵌入式计算机分别与水下视觉摄像机、水下机械手相连，水面主控工控机通过DA板卡与所述三轴悬臂吊相连。通过水下视觉摄像机对目标的实时跟踪，得出目标与水下视觉摄像机的位置关系并转化为水下机械手与目标的位置关系；计算水动力环境模型；计算分析得出测试系统在水中的运动模拟结果及其响应；控制三轴悬臂吊的运动并控制水下机械手对目标进行抓取。本发明在机器人下水前调试控制舱设备，验证水下机器人目标抓取视觉控制过程的可行性和系统的可靠性，具有测试准确可靠、仿真测试充分模拟试验等优点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111126385A
公开(公告)日：2020-05-08
申请号：CN201911284570.7
申请日：2019-12-13
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明涉及一种可变形活体小目标的深度学习智能识别方法，属于机器人视觉及其智能识别技术领域；本发明将可变形卷积模块和可变形ROI池化模块与Faster R-CNN进行合理的结合，使用可变形网络的可变形卷积模块和可变形ROI池化模块对模型进行改进，对标准卷积的空间取样点和普通ROI池化加入二维甚至高维偏移，使得卷积的取样点发生形状变化，提高改进后模型的可变形特性，改进模型提高了对可变形目标的检测识别效果；考虑对不同层的特征图进行融合，对底层特征图池化处理降低分辨率，对高层特征逆卷积处理提高分辨率，然后融合低、中、高三层特征图；同时考虑增加一组小尺度预选框，增加小目标预选框的生成数量，改进模型提高了对小目标的检测识别效果。
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公开(公告)号：CN106737659B
公开(公告)日：2017-11-21
申请号：CN201611009723.3
申请日：2016-11-15
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明提供一种水下无人航行器和机械手系统的手艇协调控制方法，通过PC104、数据采集板、机械手电机、螺旋桨推进器、磁罗经、多普勒测速仪等设备构建水下无人航行器控制系统，获取系统各自由度的姿态信息，同时进行硬件层面的控制；根据航行器和机械手的位置姿态建立内部扰动力观测器，依据牛顿‑欧拉方法观测各时刻因系统姿态变化产生的倾斜力矩和耦合力矩；建立航行器和机械手的协调运动控制器，在控制中对航行器作业过程中受到的机械手扰动力进行补偿，实现作业过程中航行器稳定和精确控制。本发明可实际应用于UVMS控制系统设计，对于水下机器人在自主作业和遥控作业方面具有重要意义，用以实现水下无人航行器的稳定的高精度作业。
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公开(公告)号：CN106628048A
公开(公告)日：2017-05-10
申请号：CN201610915290.1
申请日：2016-10-20
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: B63B45/04
CPC classification number: B63B45/04 , B63B2201/08
Abstract: 本发明提供一种全海深智能水下机器人的激光示踪器，包括通过线缆连接的控制器耐压舱和发光设备耐压舱、光敏传感器开关模块、机械式压力传感器开关模块、红色激光器、绿色激光器、LED聚光灯、电池组、限流电阻和无线电遥控开关，绿色激光示踪器、红色激光示踪器、光敏传感器开关模块、机械式压力传感器开关模块串联后经无线电电控开关连接并联接入由LED聚光灯、限流电阻、电池组串联组成的电路中，发光设备耐压舱上设置有四个玻璃窗口，光敏传感器开关模块、红色激光器、绿色激光器、LED聚光灯分别对应一个玻璃窗口。本发明能让回收人员在较恶劣的海况快速发现AUV并协助顺利回收。
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公开(公告)号：CN105643626A
公开(公告)日：2016-06-08
申请号：CN201610130717.7
申请日：2016-03-08
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: B25J9/16
CPC classification number: B25J9/1633 , B25J9/1607 , B25J9/161 , B25J9/162 , B25J9/163
Abstract: 本发明公开了一种基于双重判据的水下机器人推力优化分配方法，针对水下机器人的推进器布置情况建立推力分配模型，对矢量推进器在每个自由度方向推力进行2范数和无穷大泛数双重判据的推力优化分配；使用对偶原理将推力优化分配的原问题转化为线性等式的对偶问题，利用神经网络方法求解该线性等式得到推力分配的优化解；根据每个推进器的控制电压—推力曲线，将优化解得到的每个推进器推力进行多次艾特金插值，得到推进器的输出电压，实现水下机器人多个自由度的运动控制。本发明可最大限度地利用推进器同时完成机器人的多自由度运动，对水下机器人的精确控制、容错控制、抗扰控制、作业过程中的姿态稳定控制等方面有重要作用。
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公开(公告)号：CN117035263B
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202310765491.8
申请日：2023-06-27
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06Q10/0631 , G06N3/06 , G06F30/20
Abstract: 一种水下大范围环境内多AUV节点的任务分配方法、计算机及存储介质，涉及水下机器人技术领域。解决现有的原有任务分配算法在多AUV系统任务分配时具有严重的不确定性的问题，本发明提供以下方案：对多AUV系统任务分配问题进行数学建模，设置协同任务分配约束条件和任务分配目标函数；利用SOM神经网络为多AUV系统中不同的AUV节点进行分配任务；对SOM神经网络任务分配算法进行改进，得到异构AUV节点，将洋流对多个不同的AUV节点的影响作为任务分配代价输入到SOM神经网络的任务分配博弈中，设置仿真对比实验；比较多个不同的AUV节点对任务分配系统造成的代价损失来选择获胜的AUV神经元节点，实现对范围内所有节点的访问。适用于对水下机器人的多机协同控制技术中。
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