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公开(公告)号:CN116108383A
公开(公告)日:2023-05-12
申请号:CN202211544351.X
申请日:2022-12-04
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F18/2411 , G08G3/02 , G06N3/006
Abstract: 本发明提供了一种基于改进樽海鞘多输出支持向量的船舶航迹预测方法。具体为对美国海岸警卫队导航中心提供的AIS航迹数据进行筛选和预处理;对模型中的超参数进行樽海鞘参数寻优;构建最终多元支持向量模型,并进行评估;选取其他的寻优方法与各种支持向量机与之做对比。本发明在美国海岸警卫队导航中心采集到的AIS数据进行模型训练及验证,结果显示本方法在经纬度强耦合的情况下的预测表现良好,并且在模型经纬度弱耦合的情况下的表现仍然优秀;并改进了樽海鞘群(SSA)寻优方法,由算法寻找合适的参数,避免主观人为因素的干扰,算法控制参数少且易于实现;引入了自适应权重算法与离群象算法的特点进行改进。
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公开(公告)号:CN116433706A
公开(公告)日:2023-07-14
申请号:CN202310350870.0
申请日:2023-04-04
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06T7/194 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/0475 , G06N3/084 , G05D1/02
Abstract: 本申请公开了一种室内移动机器人车道线循迹方法及系统,其中方法步骤包括:采集RGB图像并标注图像特征,得到图像数据集;将图像数据集随机划分为训练集和测试集;改进UNet图像分割模型,得到初步模型;利用训练集训练初步模型,并利用测试集进行模型测试,得到最终模型;利用最终模型计算车道线中点坐标;利用PID控制算法基于车道线中点坐标实现室内移动机器人自动循迹控制。本申请解决了室内移动循迹机器人嵌入传统图像分割算法,受光线等影响图像分割不稳定问题;同时还解决了室内移动循迹机器人嵌入深度学习图像分割算法,对硬件要求高不能满足实时控制问题。
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