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公开(公告)号：CN113883031A
公开(公告)日：2022-01-04
申请号：CN202111012293.1
申请日：2021-08-31
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: F03G7/05 , F15B1/02 , F15B13/02 , F15B21/06 , H02J7/14 , H02K7/18 , B63B35/44 , G06F30/28 , G06T17/00 , G06F111/10 , G06F119/14 , G06F113/08
Abstract: 本发明的一种基于温差能发电驱动的剖面浮标的控制及其仿真方法，所述控制及其仿真方法包括以下步骤：步骤一、完成海洋温差能驱动的剖面浮标的总体结构设计；步骤二、海洋温差能驱动的剖面浮标的能耗分析方法；步骤三、根据海洋温差能驱动的剖面浮标运动特点，建立运动学和动力学模型，通过直航阻力试验等测试方法，计算得到水动力系数，进而对剖面浮标进行仿真；步骤四、温差能发电驱动的剖面浮标采用基于改进滑模的剖面浮标深度控制和基于虚拟目标垂直面直线路径跟踪控制方法，并通过仿真试验验证控制方法的有效性。本发明解决了传统的海洋环境观测范围不足问题，同时也解决了水下机器人续航力不足的问题。
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公开(公告)号：CN113757063A
公开(公告)日：2021-12-07
申请号：CN202110929295.0
申请日：2021-08-13
Abstract: 本发明公开了一种基于温差能发电驱动的剖面浮标的发电结构、应用方法及其仿真方法，属于水下机器人技术领域。步骤一、根据设计要求以及技术指标，完成海洋环境特性分析，选取合适参数；步骤二、进行海洋温差能驱动系统设计；步骤三、根据海洋温差能驱动的剖面浮标运动特点，建立海洋温差能驱动系统数学模型；步骤四、进行海洋温差能驱动系统仿真，包括相变过程仿真、温差能发电过程仿真以及浮力驱动过程仿真。本解决了传统的海洋环境观测范围不足问题，同时也解决了水下机器人续航力不足的问题。
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公开(公告)号：CN113640780A
公开(公告)日：2021-11-12
申请号：CN202110966327.4
申请日：2021-08-23
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开一种基于改进的联邦滤波的水下AUV传感器时间配准方法，包括：S1、构建测距声纳的测距模型，获得声纳数据；S2、获取配准周期内姿态传感器数据，作为第一姿态数据，对所述第一姿态数据进行预处理，获得处理后的配准周期内姿态传感器数据，作为第二姿态数据，对所述第二姿态数据进行滤波处理，同时对所述第二姿态数据和所述声纳数据进行融合修正处理，获得i个子滤波器数据；S3、对所述i个子滤波器数据进行最优融合估计处理获得子滤波的误差协方差矩阵，对所述误差协方差矩阵进行更新，完成水下AUV传感器时间配准。本申请降低了噪声干扰，提高了准确度。
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公开(公告)号：CN113625729A
公开(公告)日：2021-11-09
申请号：CN202110911753.8
申请日：2021-08-10
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开一种大时延下的水下机器人遥操作装置及实现方法，包括：采集模块、模型构建模块、遥操作模块、水下机器人、仿真显示器、第一通信装置、第二通信装置；采集模块用于获取水下场景影像；模型构建模块用于构建虚拟水下任务场景模型和虚拟水下机器人；遥操作模块用于输出控制指令、获取虚拟水下机器人的未来运动状态、更新虚拟水下任务场景模型；水下机器人用于动作获取真实运动状态；仿真显示器用于显示虚拟水下任务场景模型、虚拟水下机器人、未来运动状态和真实运动状态；第一通信装置用于时延传输控制指令；第二通信装置用于时延回传真实运动状态。本发明能够通过多步预测克服时延影响，解决大时延下的水下机器人状态预测问题。
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公开(公告)号：CN111966118B
公开(公告)日：2021-07-20
申请号：CN202010820394.0
申请日：2020-08-14
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05D1/06
Abstract: 本发明的一种ROV推力分配与基于强化学习的运动控制方法，属于水下机器人技术领域。包括：进行ROV动力学建模，确定ROV推进器空间布置及推进系统模型，提出ROV推力分配方法；在所述ROV推力分配方法的基础上，加入DDPG控制器；在所述DDPG控制器的基础上，加入抗扰控制器。该ROV推力分配方法在进行推力分配的同时降低推进器能耗，从而降低了整个ROV的能耗。DDPG算法能够在动作输出幅度能进行连续值输出，更适用水下机器人控制问题，同时DDPG控制器能够在连续决策问题中进行学习。采用抗扰控制器可以提高该运动控制方法对ROV未建模水动力、外界扰动及其他不确定因素的抗扰能力。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109211240B
公开(公告)日：2021-06-18
申请号：CN201811028732.6
申请日：2018-09-01
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01C21/20
Abstract: 本发明涉及水下目标定位技术领域，具体涉及一种单目视觉水下航行器导航定位校正方法。通过将航行器航行到预定校正区域，根据视觉系统追踪到水下标志物；调整航行器姿态，控制航行器向水下标志物航行一段距离，根据视觉系统采集图像信息，根据航位推算系统记录航行器位置、位移及姿态信息；通过将航行器围绕水下标志物运动至其他不同位置，重复操作；通过视觉系统的输出信息以及航位推算子系统的输出信息，进行回归优化分析计算；通过计算水下航行器的导航定位校正值，完成导航定位校正。本发明具有成本低、精度高、方便灵活等特点。
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公开(公告)号：CN111930141A
公开(公告)日：2020-11-13
申请号：CN202010703073.2
申请日：2020-07-21
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明是一种水下机器人三维路径可视化跟踪方法。本发明属于水下机器人三维路径规划技术领域，本发明建立大地坐标系、载体坐标系和曲线坐标系，根据坐标系建立水下机器人的六自由度模型根据建立的水下机器人的六自由度模型，建立路径跟踪误差模型，确定航向角偏差和潜浮角偏差；采用反步滑模控制方法，对建立的水下机器人的六自由度模型进行三维路径跟踪；采用深度强化学习方法对三维路径跟踪进行训练，完成水下机器人三维路径可视化跟踪。本发明使得跟踪误差连续，提高了路径跟踪的稳定性；在视线法制导率中加入积分项来引入时间的影响；添加了边界奖励函数来加快路径跟踪的收敛速度，降低了超调，提高了精度。
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公开(公告)号：CN108873687B
公开(公告)日：2020-06-26
申请号：CN201810759163.6
申请日：2018-07-11
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于水下机器人技术领域，具体设计一种基于深度Q学习的智能水下机器人行为体系结构规划方法。包括：AUV行为规划体系结构分层设计；基于深度Q学习的行为规划及动作规划策略设计。主要流程为:将AUV的行为规划体系结构划分为“任务‑行为‑动作”三个层次,首先任务分解层将AUV收到的任务指令分解为各个行为，然后行为规划层通过获取到的环境信息对完成任务所需要的行为进行规划，最后动作执行层利用Q学习的方法训练AUV完成最优动作规划，通过控制AUV执行机构产生动作达到目标指令。本方法利用强化学习的方法训练水下机器人，使AUV能够在真实的动态水下环境中实现自主行为规划，省去了大量逻辑编程，提高了水下机器人的智能性。
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公开(公告)号：CN111216857A
公开(公告)日：2020-06-02
申请号：CN202010050457.9
申请日：2020-01-17
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供一种深海水下机器人剩余浮力被动消除装置，属于水下机器人技术领域，装置主体包括气囊、底板、阀、密封装置、压载固定螺栓、压载防脱杆、压载，可压缩气囊与底板一侧粘接，并且在底板另一侧具有水、气两个通路及相应的阀和密封装置，压载固定螺栓与底板相连，压载可安装到压载固定螺栓并通过压载防脱杆防止压载松脱，装置主体可通过固定孔安装到机器人载体上。本发明可实现无需任何外部控制的条件下，在预定深度被动地损失定量的浮力，消除深海水下机器人载体增加的剩余浮力，同时不破坏水下机器人在海面的正浮状态，并且浮力消除量可根据工作水深在机器人下水前进行调整，结构简单、使用方便。
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公开(公告)号：CN110221304A
公开(公告)日：2019-09-10
申请号：CN201910479008.3
申请日：2019-06-04
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供一种水下机器人多声呐数据融合方法，在对声呐数据和姿态传感器融合的基础上，提高测量精度为目的，基于改进SH自适应滤波算法进行优化。本发明基于测距声呐的测距误差模型针对不同传感器进行时间对准，通过对AUV测距距离，艏向角，横摇角等传感器信号的测量数据融合，采用SH自适应卡尔曼滤波对数据进行修正，并针对算法鲁棒性较差的情况，对系统噪声进行自适应调整并适当减少对量测噪声估计的无偏性，实现对声呐测距数据的准确估计，并改进遗忘因子算法，增强系统鲁棒性。本发明较传统方法具有很大的优点，可用于各类水下机器人，具有深远的应用前景。
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