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公开(公告)号：CN118466519B
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202410923907.9
申请日：2024-07-11
Applicant: 哈尔滨工程大学三亚南海创新发展基地 , 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供了一种无人船集群的自组织协同围捕控制方法、装置及设备，涉及智能控制技术领域，包括：获取被围目标和无人船集群的测量状态信息，所述无人船集群包括至少三个欠驱动无人船；将所述测量状态信息输入分布式目标状态观测器得到估计状态信息；根据所述测量状态信息和所述估计状态信息进行围捕轨迹计算得到虚拟离散参考轨迹；通过所述虚拟离散参考轨迹和环境扰动估计值得到协同围捕控制方法，所述环境扰动估计值用于表示对海洋环境扰动进行估计的信息。本发明实现了实际情况下的无人船集群协同围捕。
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公开(公告)号：CN118379696B
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202410808322.2
申请日：2024-06-21
Applicant: 哈尔滨工程大学三亚南海创新发展基地 , 哈尔滨工程大学
IPC: G06V20/54 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06T7/00 , G06T7/80 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/80 , G06V10/82
Abstract: 本发明提供了一种船舶目标检测方法、装置及可读存储介质，涉及目标检测技术领域，船舶目标检测方法包括采集船舶数据，并得到船舶数据集；基于MobileViTv2模块在YOLOv8主干网络架构下搭建初始船舶检测模型，MobileViTv2模块包括局部滑动窗口分支和全局滑动窗口分支；对初始船舶检测模型进行训练，得到船舶目标检测模型，并基于船舶目标检测模型进行船舶目标检测；其中，局部滑动窗口分支用于提取船舶数据集的局部特征，全局滑动窗口分支用于提取船舶数据集的全局特征，局部滑动窗口分支为自适应学习窗口分支，局部滑动窗口分支包括注意力块，注意力块的参数基于预设船舶长宽比设计。本发明能够有效提升船舶目标的检测精度。
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公开(公告)号：CN118379696A
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202410808322.2
申请日：2024-06-21
Applicant: 哈尔滨工程大学三亚南海创新发展基地 , 哈尔滨工程大学
IPC: G06V20/54 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06T7/00 , G06T7/80 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/80 , G06V10/82
Abstract: 本发明提供了一种船舶目标检测方法、装置及可读存储介质，涉及目标检测技术领域，船舶目标检测方法包括采集船舶数据，并得到船舶数据集；基于MobileViTv2模块在YOLOv8主干网络架构下搭建初始船舶检测模型，MobileViTv2模块包括局部滑动窗口分支和全局滑动窗口分支；对初始船舶检测模型进行训练，得到船舶目标检测模型，并基于船舶目标检测模型进行船舶目标检测；其中，局部滑动窗口分支用于提取船舶数据集的局部特征，全局滑动窗口分支用于提取船舶数据集的全局特征，局部滑动窗口分支为自适应学习窗口分支，局部滑动窗口分支包括注意力块，注意力块的参数基于预设船舶长宽比设计。本发明能够有效提升船舶目标的检测精度。
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公开(公告)号：CN118466519A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410923907.9
申请日：2024-07-11
Applicant: 哈尔滨工程大学三亚南海创新发展基地 , 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供了一种无人船集群的自组织协同围捕控制方法、装置及设备，涉及智能控制技术领域，包括：获取被围目标和无人船集群的测量状态信息，所述无人船集群包括至少三个欠驱动无人船；将所述测量状态信息输入分布式目标状态观测器得到估计状态信息；根据所述测量状态信息和所述估计状态信息进行围捕轨迹计算得到虚拟离散参考轨迹；通过所述虚拟离散参考轨迹和环境扰动估计值得到协同围捕控制方法，所述环境扰动估计值用于表示对海洋环境扰动进行估计的信息。本发明实现了实际情况下的无人船集群协同围捕。
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公开(公告)号：CN118362132B
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202410792666.9
申请日：2024-06-19
Applicant: 哈尔滨工程大学三亚南海创新发展基地 , 哈尔滨工程大学
IPC: G01C21/20 , G06Q10/047 , G06Q50/40 , G06F16/909
Abstract: 本发明提供一种船舶路径规划方法、装置及电子设备，涉及路径规划技术领域，方法包括根据目标区域的海图信息和各个航段的起止点，分段构建至少一个精细搜索空间，并离线构建宽阔搜索空间；降采样精细搜索空间，生成对应的低分辨率搜索空间；根据低分辨率搜索空间，采用A*算法，生成规划航点；将规划航点映射至对应的精细搜索空间，生成对应的子目标段；子目标段采用A*算法，生成对应的第一子规划路径，所有的第一子规划路径整合为第一最终路径；若存在子目标段的第一子规划路径生成失败，则基于宽阔搜索空间，采用A*算法，生成对应的第二子规划路径，整合第一子规划路径和第二子规划路径为第二最终路径。本发明提高了船舶路径规划的效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118362132A
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202410792666.9
申请日：2024-06-19
Applicant: 哈尔滨工程大学三亚南海创新发展基地 , 哈尔滨工程大学
IPC: G01C21/20 , G06Q10/047 , G06Q50/40 , G06F16/909
Abstract: 本发明提供一种船舶路径规划方法、装置及电子设备，涉及路径规划技术领域，方法包括根据目标区域的海图信息和各个航段的起止点，分段构建至少一个精细搜索空间，并离线构建宽阔搜索空间；降采样精细搜索空间，生成对应的低分辨率搜索空间；根据低分辨率搜索空间，采用A*算法，生成规划航点；将规划航点映射至对应的精细搜索空间，生成对应的子目标段；子目标段采用A*算法，生成对应的第一子规划路径，所有的第一子规划路径整合为第一最终路径；若存在子目标段的第一子规划路径生成失败，则基于宽阔搜索空间，采用A*算法，生成对应的第二子规划路径，整合第一子规划路径和第二子规划路径为第二最终路径。本发明提高了船舶路径规划的效率。
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公开(公告)号：CN119690068A
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202411754028.4
申请日：2024-12-02
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 一种基于输出重定义的欠驱动无人艇编队控制方法，涉及欠驱动无人艇编队控制技术领域。为解决现有技术中存在的，现有的欠驱动无人艇编队控制技术存在控制输入不足，模型不确定性和外部干扰以及传统控制方法存在微分爆炸问题的技术缺陷，本发明提供的技术方案为：一种基于输出重定义的欠驱动无人艇编队控制方法，方法包括：建立欠驱动无人艇的运动学和动力学模型，并分解为姿态子系统和位置子系统；通过所述姿态子系统和位置子系统分别设计姿态控制器和位置控制器，逼近系统非线性项；通过一阶滤波器避免所述模型中虚拟控制律的重复微分；结合基于最小学习参数法的自适应控制律和辅助自适应律。适合应用于欠驱动无人艇编队控制的工作中。
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公开(公告)号：CN114047778A
公开(公告)日：2022-02-15
申请号：CN202111229197.2
申请日：2021-10-21
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明属于飞机自动控制技术领域，具体涉及一种小型飞机短距离自动着陆横侧向控制方法。本发明构建了小型飞机横侧向非线性控制模型，该模型表示为多胞模型形式，与以往将模型简化为线性模型方法相比，可建立更准确的飞机着陆模型。本发明将飞机着陆风险引入到控制器性能指标中，控制算法在对性能指标优化过程中，直接抑制着陆风险。本发明设计了自适应神经网络控制，网络权值自动变化，进而可解算出补偿控制量，该补偿控制量作为预测控制算法中线性矩阵不等式的动态变量，增加预测控制算法收敛速度。
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公开(公告)号：CN119762744A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202411657237.7
申请日：2024-11-19
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06V10/25 , G06V10/44 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/143 , G06V10/774 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/0455 , G06N3/045 , G06N3/094 , G06N3/09 , G06V20/54
Abstract: 一种冰雪环境下水面与冰面两栖无人艇目标检测系统，涉及智能无人智慧船舶领域。为解决现有技术中存在的，现有的特征融合方法通常无法有效地集成高层语义信息和低层空间信息，导致对于小目标的检测性能不足的技术问题，本发明提供的技术方案为：一种冰雪环境下水面与冰面两栖无人艇目标检测系统，包括：对目标检测的阈值进行调整，得到多模态输入数据的模块；根据多模态输入数据得到全局特征的模块；对全局特征融合的模块；测试目标检测的模块；若测试用目标检测结果不符合预设条件，则重新调整所述对目标检测的阈值的模块；在测试用目标检测结果符合预设条件后，对无人艇目标进行检测的模块。适合应用于两栖无人艇目标检测的工作中。
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公开(公告)号：CN119762369A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202411828075.9
申请日：2024-12-12
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06T5/60 , G06T5/90 , G06V20/56 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 一种基于多尺度学习的极地无人艇图像增强方法和系统，涉及图像曝光修正领域。解决了现有曝光校正和对比度增强方法通常只能校正曝光不足的误差，无法提升图像质量的问题。方法包括：采集图像数据；通过改进拉普拉斯金字塔构建图像曝光校正架构，所述图像曝光校正架构包括：四个子网，第一个子网为一个四层编码器‑解码器网络，第二个子网和第三个子网均为一个三层编码器‑解码器网络；第四个子网为一个三层编码器‑解码器网络；通过图像曝光校正架构对图像数据进行色彩校正和细节增强。本发明应用于水面无人艇目标识别领域。
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