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公开(公告)号：CN114035591B
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202111350358.3
申请日：2021-11-15
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05D1/06
Abstract: 本发明属于水下机器人技术领域，具体涉及一种水下变曲率壁面运动机器人的运动切换控制方法。本发明通过利用机器人携带的激光测距仪对机器人前方的曲面进行曲率测量，然后利用视觉速度感知补偿器对多普勒速度测量进行准确度提高，接着通过基于视觉的变曲率位置点判定，分别建立平面运动控制律和曲面运动控制律，控制决策下进行控制策略的切换，从而实现机器人在平面运动到曲面运动的平稳切换控制，保证机器人在运动的切换过程中对壁面保持稳定吸附，给机器人壁面移动作业提供一个稳定的作业平台。本发明具有适应性高、灵活性好，可靠性高等优点。
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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：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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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：CN114862904B
公开(公告)日：2023-12-12
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 , G06N3/0464 , G06N3/0985
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：CN111079733A
公开(公告)日：2020-04-28
申请号：CN201911282978.0
申请日：2019-12-13
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明涉及一种基于水下成像环境模型的数据增广方法，属于水下目标检测识别技术领域。不同程度的海洋湍流对水下图片成像质量的影响不同，针对这个问题采用基于湍流模型的数据增广方法,此方法可模拟不同程度的海洋湍流对水下图片成像的影响；水下图片通过水下机器人拍摄，不同的拍摄视角拍摄同一个目标存在不同，针对这个问题采用基于透视变换模型的数据增广方法，此方法可模拟同一目标不同的拍摄视角所拍摄的图片；水下拍摄时人造光的存在会使图片存在不均匀光照现象，针对这个问题采用基于不均匀光照模型的数据增广方法，此方法可模拟水下图片不同的不均匀光照现象。本发明提高了水下机器人深度学习目标识别的成功率。
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公开(公告)号：CN114035591A
公开(公告)日：2022-02-11
申请号：CN202111350358.3
申请日：2021-11-15
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05D1/06
Abstract: 本发明属于水下机器人技术领域，具体涉及一种水下变曲率壁面运动机器人的运动切换控制方法。本发明通过利用机器人携带的激光测距仪对机器人前方的曲面进行曲率测量，然后利用视觉速度感知补偿器对多普勒速度测量进行准确度提高，接着通过基于视觉的变曲率位置点判定，分别建立平面运动控制律和曲面运动控制律，控制决策下进行控制策略的切换，从而实现机器人在平面运动到曲面运动的平稳切换控制，保证机器人在运动的切换过程中对壁面保持稳定吸附，给机器人壁面移动作业提供一个稳定的作业平台。本发明具有适应性高、灵活性好，可靠性高等优点。
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公开(公告)号：CN115797460A
公开(公告)日：2023-03-14
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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