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公开(公告)号：CN107037809A
公开(公告)日：2017-08-11
申请号：CN201610942213.5
申请日：2016-11-02
Applicant: 哈尔滨工程大学
CPC classification number: G05D1/0206 , G06N3/006
Abstract: 本发明提供的是一种基于改进蚁群算法的无人艇避碰方法。步骤一：获取障碍物的位置与无人艇的位置姿态信息，并进行滤波及时空对准得到无人艇的精确位置姿态与障碍物的精确位置；步骤二：通过对无人艇航行过程中的航速、精确位置姿态及障碍物的精确位置评价，建立碰撞危险度模型，对预先所规划的路径进行筛选；步骤三：利用改进蚁群算法进行无人艇航迹规划。本发明有效提升了无人艇的智能化，减少了操控人员的工作量；本发明使用改进的蚁群算法对无人艇航行路径进行规划，使得规划路径的质量有所提升。实现无人艇在执行搜救、勘察等任务的时候能够发现障碍物，根据障碍物的分布情况实施避碰策略，确保无人艇航行时的安全性。
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公开(公告)号：CN107255923B
公开(公告)日：2020-04-03
申请号：CN201710447546.5
申请日：2017-06-14
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明提供的是一种基于RBF辨识的ICA‑CMAC神经网络的欠驱动无人艇航迹跟踪控制方法。首先用位置参考系统、姿态参考系统测得USV位置信息和艏向姿态信息，对获取的USV姿态及位置信号进行滤波及时空对准，得到当前USV精确位置及姿态；然后采用ICA‑CMAC神经网络与积分分离式PID并行控制方法；ICA‑CMAC神经网络实现前馈控制，通过引入平衡学习常数进行可信度分配，根据调整指标和σ学习规则辨识USV逆模型，产生的输出作为USV输入的一部分；最后得到包括PID控制器和ICA‑CMAC神经网络的控制器总控制输出。本发明解决不确定外界干扰下USV航迹跟踪控制问题，所提方法降低对精确数学模型的依赖性，增强系统的自适应调整能力和抗干扰能力，提高算法的在线学习速度和航迹跟踪精度。
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公开(公告)号：CN107255923A
公开(公告)日：2017-10-17
申请号：CN201710447546.5
申请日：2017-06-14
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明提供的是一种基于RBF辨识的ICA‑CMAC神经网络的欠驱动无人艇航迹跟踪控制方法。首先用位置参考系统、姿态参考系统测得USV位置信息和艏向姿态信息，对获取的USV姿态及位置信号进行滤波及时空对准，得到当前USV精确位置及姿态；然后采用ICA‑CMAC神经网络与积分分离式PID并行控制方法；ICA‑CMAC神经网络实现前馈控制，通过引入平衡学习常数进行可信度分配，根据调整指标和σ学习规则辨识USV逆模型，产生的输出作为USV输入的一部分；最后得到包括PID控制器和ICA‑CMAC神经网络的控制器总控制输出。本发明解决不确定外界干扰下USV航迹跟踪控制问题，所提方法降低对精确数学模型的依赖性，增强系统的自适应调整能力和抗干扰能力，提高算法的在线学习速度和航迹跟踪精度。
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公开(公告)号：CN106444359A
公开(公告)日：2017-02-22
申请号：CN201610942248.9
申请日：2016-12-21
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05B11/42
CPC classification number: G05B11/42
Abstract: 本发明提供的是一种喷水推进无人艇自主区域保持的仿人智能控制方法。对控制边界的位姿传感器测得的参数进行关键参数的分析与计算，区域保持判断系统根据关键参数的计算值和实际值比较，判断是否需要进行区域保持，如果需要进行区域保持则对欠驱动喷水推进无人艇运动方程与区域保持停止位置轨迹方程的偏差方程进行求解，并将数据信息传递给仿人智能控制器，仿人智能控制器根据被调量、偏差以及偏差的变化趋势确定区域保持控制策略并通过执行机构实施。本发明的方法适用于区域海洋搜救和勘测技术等领域，能保证无人艇不管怎么运动，都不会驶离规定区域。
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