公开(公告)号：CN118625806A

公开(公告)日：2024-09-10

申请号：CN202410664205.3

申请日：2024-05-27

申请人： 大连海事大学 ,  珠海云洲智能科技股份有限公司

发明人： 梁霄 ,  陈聪 ,  黄坚 ,  刘殿勇 ,  于长东 ,  李巍

IPC分类号： G05D1/43 ,  G05D109/30

摘要： 本发明公开了一种障碍物环境下无人艇集群协同捕获移动目标的方法，通过获取暴漏区域与遮蔽区域临界点的二维空间位置坐标，获取障碍物影响下的无人艇与移动目标的会遇点的二维空间位置坐标；以基于第一博弈模型，获取第一博弈模型中的参与者所采取的第一策略的综合收益；进根据无人艇集群的第一执行策略的选择概率，基于第二博弈模型，获取无人艇集群的最终的第二执行策略，以获取无人艇的下一决策时刻的航速、航向，进而根据无人艇的下一决策时刻的二维空间位置坐标，判断捕获任务是否结束。本发明考虑了障碍物所带来的负面影响以及正面影响，能够在提升各无人艇之间协同效果的基础上，减弱障碍物所带来的负面影响，扩大障碍物所带来的正面影响。能够使无人艇集群在障碍物环境下快速靠近移动目标，从而使得捕获任务快速完成，具有较强的可行性。

公开(公告)号：CN118790432A

公开(公告)日：2024-10-18

申请号：CN202410859719.4

申请日：2024-06-28

申请人： 大连海事大学

发明人： 刘殿勇 ,  王沁源 ,  侯立勋 ,  梁霄 ,  于长东 ,  李巍

IPC分类号： B63B79/20 ,  B63B79/30 ,  G06F18/2431 ,  G06F18/25 ,  G06N3/044

摘要： 本发明公开了一种基于循环Transformer模型的船舶运动预测方法，通过对船舶运动时间序列数据进行预处理，并将预处理后的船舶运动时间序列数据进行分段，在将分段后的船舶运动时间序列数据序列分块，大大降低了计算机内存资源；进而基于所建立的循环Transformer的船舶运动预测模型，输入至所述循环Transformer的船舶运动预测模型，获取块数据输出嵌入向量序列；最终获取船舶运动横摇角度的预测值、纵摇角度的预测值和垂荡高度的预测值，以对船舶的运动进行预测。本发明通过采用船舶运动时间序列数据，捕捉船舶姿态的长程依赖关系和复杂动态模式，提高预测精度。所建立的循环Transformer的船舶运动预测模型具有良好的泛化能力，能适应实时预测需求，能在短时间内生成准确的船舶姿态预测结果，同时能够有效捕捉船舶运动的非线性和随机性，更好的适应不同类型船舶和海洋环境的变化。

公开(公告)号：CN118552939A

公开(公告)日：2024-08-27

申请号：CN202410470930.7

申请日：2024-04-18

申请人： 大连海事大学

发明人： 于长东 ,  李睿杰 ,  覃相荣 ,  安昕 ,  刘百胜 ,  揣雯惠 ,  赵金鹏 ,  谢新强

IPC分类号： G06V20/59 ,  G06V10/774 ,  G06V10/80 ,  G06V10/764 ,  G06V10/52

摘要： 本发明公开了一种基于YOLO‑SGC的危险驾驶视觉检测方法，包括以下步骤：构建用于危险驾驶视觉检测的YOLO‑SGC网络模型，且包括用于危险驾驶行为特征提取的改进骨干网络、用于危险驾驶行为多尺度特征融合的改进颈部网络以及用于危险驾驶行为预测的头部网络；根据训练集与验证集对YOLO‑SGC网络模型进行模型训练与模型验证，以获取最优YOLO‑SGC网络模型；且模型训练包括：基于改进骨干网络对训练集中的危险驾驶行为图像进行特征提取训练，以获取多尺度特征图；基于改进颈部网络对多尺度特征图进行特征融合训练获取融合特征图；基于头部网络根据融合特征图进行危险驾驶行为预测训练；模型验证包括：通过验证集对模型训练后的YOLO‑SGC网络模型进行验证试验，以获取网络模型的最优参数权重并重构YOLO‑SGC网络模型，获取最优YOLO‑SGC网络模型；基于最优YOLO‑SGC网络模型根据测试集实现车辆危险驾驶行为的预测。本发明解决了针对传统视觉检测方法在多尺度融合上的不足，并专注于全局的危险驾驶行为检测，大大降低了对多尺度危险驾驶的检测性能的问题。

公开(公告)号：CN117333516A

公开(公告)日：2024-01-02

申请号：CN202311265831.7

申请日：2023-09-27

申请人： 大连海事大学

发明人： 梁霄 ,  于长东 ,  刘殿勇 ,  郑凯 ,  李巍

IPC分类号： G06T7/269 ,  G01P5/20 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

摘要： 本发明公开了一种基于光流卷积神经网络的鲁棒性粒子图像测速方法，包括构建光流卷积神经网络模型，所述光流卷积神经网络的特征编码器为基于Transformer机制的特征编码器，根据粒子图像的特征构建4D的相关代价体，对4D的相关代价体进行下采样后得到相关金字塔，采用互相关算法计算粒子图像对的粗略速度场，构建基于卷积GRU的光流更新器，根据相关金字塔的相关值预测粒子图像的速度场，并基于互相关算法计算的粗略速度场，迭代更新粒子图像的速度场，生成PIV数据集并从中选择训练集，利用L1距离损失函数对光流卷积神经网络模型的参数进行优化，并根据优化后的光流卷积神经网络模型对粒子图像进行测速。本发明有效提高估计速度场的精度、空间分辨率和鲁棒性。

公开(公告)号：CN118859930A

公开(公告)日：2024-10-29

申请号：CN202410809974.8

申请日：2024-06-21

申请人： 大连海事大学

发明人： 梁霄 ,  董震鹏 ,  郑凯 ,  范云生 ,  刘殿勇 ,  于长东 ,  李巍

IPC分类号： G05D1/43 ,  G05D109/30

摘要： 本发明公开了一种考虑切换代价的无人船编队动态队形调整方法，S1：构建无人船编队能耗计算模型，无人船编队能耗计算模型用于计算编队总能耗；S2：构建编队能耗历史数据矩阵和编队能耗当前数据矩阵；S3：构建动态目标函数，基于动态目标函数和编队能耗当前数据矩阵得到当前动态数据矩阵；构建编队能耗未来数据矩阵，从而得到编队能耗时域数据库；S4：基于时域鲁棒优化算法和动态目标函数确定合理的局部最优决策变量；S5：采用野狗优化算法对合理的局部最优决策变量进行优化，最终得到最优间距配置序列；构建的无人船编队队形即为无人船节能编队队形。本发明不仅为无人船编队在海浪中持续航行提供一种低成本调度的队形切换决策，还可以确保编队调整后的队形仍具有节能效果，实现无人船编队在长距离航行中的动态节能，为推动船舶绿色航运事业的发展起到关键作用。

公开(公告)号：CN117707184A

公开(公告)日：2024-03-15

申请号：CN202311836703.3

申请日：2023-12-28

申请人： 大连海事大学

发明人： 梁霄 ,  董震鹏 ,  李巍 ,  刘殿勇 ,  于长东

IPC分类号： G05D1/43 ,  G05D109/30

摘要： 本发明公开了一种无人船编队动态节能方法，S1：获取原始编队的间距配置和阻力数据，得到对应的编队整体能耗；S2：得到决策变量特征因子，实施动态化处理得到动态化处理后的决策变量，进而得到当前编队的间距配置以及当前的能耗结果；S3：建立编队时域数据矩阵，得到编队生存时间和未来时刻能耗结果；S4：构造种群进化指标方程，将使编队生存时间最大化，未来时刻能耗结果最小化作为优化目标，求解种群进化指标方程；基于遗传算法和局部最优决策变量，得到全局最优决策变量，进而得到无人船编队的节能编队队形。本发明能够高效率、低成本获得编队队形，获得的编队队形能够在动态环境中提升节能率和生存时间，实现编队队形在动态海浪中的持续节能。

公开(公告)号：CN117193319A

公开(公告)日：2023-12-08

申请号：CN202311324972.1

申请日：2023-10-12

申请人： 大连海事大学

发明人： 梁霄 ,  陈聪 ,  郑凯 ,  刘殿勇 ,  于长东 ,  李巍

IPC分类号： G05D1/02

摘要： 本发明公开了一种劣势无人艇集群协同拦截优势无人艇的方法，包括：获取防御艇的最优拦截点的二维空间位置坐标；并基于第一博弈模型，获取参与者所采取的第一策略的综合收益，确定防御方所采取的最终的防御方第一策略；基于第二博弈模型，获取参与者所采取的第二策略的综合收益，以获取防御方最终第二策略，并防御艇的下一决策时刻的二维空间位置坐标进而判断拦截任务是否结束。本发明考虑了不同防御艇的最小转弯半径的不同，并依托第一博弈模型和第二博弈模型的双层博弈模型，共同制定对防御方在下一决策时刻的执行策略，能够很好的将防御方的数量优势转化为博弈优势。能够使劣势无人艇集群在拦截优势无人艇时具有较好的表现，具有较强的可行性。

公开(公告)号：CN117193017A

公开(公告)日：2023-12-08

申请号：CN202311309556.4

申请日：2023-10-09

申请人： 大连海事大学

发明人： 梁霄 ,  王超 ,  刘殿勇 ,  于长东 ,  李巍 ,  林闯

IPC分类号： G05B13/04

摘要： 本发明公开了一种固定时间无人艇精确协同路径跟踪控制方法，包括构建无人艇的协同运动模型，构建无人艇的路径参数和对应的参考路径，设计固定时间路径参数更新律，基于无人艇的协同运动模型和更新后的参考路径设计无人艇的位置跟踪误差方程，根据位置跟踪误差方程设计无人艇的固定时间航速航向制导律，设计固定时间扰动观测器、误差性能指标函数、动态事件触发机制、纵向和艏向滑膜函数，基于固定时间扰动观测器、速度期望值、误差性能指标函数、动态事件触发机制与纵向和艏向滑膜函数设计速度控制律，速度控制律用于控制无人艇的速度在固定时间内与速度期望值的误差收敛于原点。实现在多种干扰的情况下，使多无人艇进行准确的协同路径跟踪控制。

公开(公告)号：CN118642488A

公开(公告)日：2024-09-13

申请号：CN202410664210.4

申请日：2024-05-27

申请人： 大连海事大学 ,  哈尔滨工程大学

发明人： 刘殿勇 ,  梁晨 ,  梁霄 ,  于长东 ,  李巍

IPC分类号： G05D1/43 ,  G06N3/006 ,  G05D109/30

摘要： 本发明公开了一种基于PSO和DWA改进算法的多无人艇目标搜索方法，通过获取基于阶段性搜索点栅格更新半径覆盖范围内的阶段性栅格的威胁度来确定引导点，并在引导点所在栅格的位置不存在无人艇的探测信号时，基于无人艇的移动策略和势场适应度函数，获取无人艇在从初始的阶段性搜索点向引导点移动过程中的每个移动步的位置，并在无人艇的第j个移动步的位置与引导点之间的距离不大于无人艇搜索半径时，将其作为下一个阶段性搜索点，以此来确定下一个引导点，并在引导点所在栅格的位置存在无人艇的探测信号时，将其作为寻优起始位置，进而根据改进的PSO算法，获取无人艇的寻优位置以实现当所述无人艇的寻优位置的探测信号的强度大于设定的信号强度阈值时，完成无人艇系统的搜索任务。本发明能够在减少重复搜索区域的同时，显著降低了时间和人力成本，并且有效的避免了陷入局部最优和过早收敛。

公开(公告)号：CN118092172A

公开(公告)日：2024-05-28

申请号：CN202410208647.7

申请日：2024-02-26

申请人： 大连海事大学

发明人： 梁霄 ,  杨凯 ,  范云生 ,  郑凯 ,  刘殿勇 ,  于长东 ,  李巍

IPC分类号： G05B13/04

摘要： 本发明公开了一种基于微分博弈的水面无人艇进攻受保护目标区域的方法，基于进攻型水面无人艇的运动模型，得到进攻型水面无人艇的进攻点，根据进攻型水面无人艇的进攻点位置坐标和进攻型水面无人艇的位置坐标，获取进攻型水面无人艇的进攻角，所述进攻型水面无人艇的进攻角的单位矢量与当前航向角的单位矢量之间的内积的一阶微分和进攻型水面无人艇的状态条件；进而获取进攻型水面无人艇的航向控制输入，以构建进攻型水面无人艇的进攻策略。在进行求解的过程中，不需要计算复杂的微分方程组，大大降低了策略求解的难度和求解时间，能够适应高动态的海面战场形式。