基于异质无人艇的协同通信方法
    1.
    发明公开

    公开(公告)号:CN117544907A

    公开(公告)日:2024-02-09

    申请号:CN202311409666.8

    申请日:2023-10-27

    申请人: 天津大学

    摘要: 本发明涉及无人艇通讯技术领域,特别是一种基于异质无人艇的协同通信方法,包括以下步骤:步骤一、对无人艇集群通信能力进行评估;步骤二、对无人艇集群通信拓扑;步骤三、从通信时延入手,在有向切换拓扑下,研究无人艇集群形成编队的问题。本发明针对通信拓扑动态变化下异构无人艇集群的编队维护问题,将异构无人艇模型的反馈线性化为二阶积分器模型。从通信延迟出发,通过异构无人艇编队生成仿真实验,验证了在这种情况下,通信拓扑变换能够顺利形成并保持异构无人艇集群的编队形状。

    基于船载单目相机的视觉特征提取方法

    公开(公告)号:CN114202587A

    公开(公告)日:2022-03-18

    申请号:CN202111337172.4

    申请日:2021-11-12

    申请人: 天津大学

    发明人: 高邈 张安民

    摘要: 本发明涉及环境感知领域,特别是一种基于船载单目相机的视觉特征提取方法,包括以下步骤:步骤一、基于HSV颜色空间的图像预处理,通过设置阈值的方式对转变为HSV颜色空间的像素进行筛选;步骤二、基于自适应K‑means的像素点聚类分割;步骤三、进ORB算法提取特征点;步骤四、RANSAC算法提纯匹配特征点;步骤五、视觉里程计解算转换矩阵;步骤六、运动位姿图构建;步骤七、构建感知环境点云图与深度图。采用基于HSV颜色空间的水域环境图像聚类分割,能够有效地降低水面光照影响视觉感知效果的问题,增加对整体环境感知的效果。

    在图传信道中对信息进行混沌加密隐写的算法

    公开(公告)号:CN117640055A

    公开(公告)日:2024-03-01

    申请号:CN202310950212.5

    申请日:2023-07-31

    申请人: 天津大学

    摘要: 本发明涉及信息安全传输与加密隐写技术领域,具体为一种在图传信道中对信息进行混沌加密隐写的算法,包括以下步骤:步骤1、对无人船需要传输的重要信息进行混沌加密偏置;步骤2、通过深度神经网络进行水印隐写;步骤3、将加密图像插入视频图像中;步骤4、数据解密过程,应用Decoder结构,将隐藏的消息通过ST‑Transform单元作为解码器构建CNN从按摩图像中提取。本发明提出对无人船需要传输的重要信息进行混沌加密偏置,并通过深度神经网络进行水印隐写最后将加密图像插入视频图像中通过无人船远程驾驶的图传信道进行隐秘传输,这种方式有效地增加了信息的安全性和隐秘性。

    基于无人船多传感器融合感知的海上设施探伤方法

    公开(公告)号:CN117523085A

    公开(公告)日:2024-02-06

    申请号:CN202311415102.5

    申请日:2023-10-30

    申请人: 天津大学

    摘要: 本发明涉及无人艇通讯技术领域,特别是一种基于无人船多传感器融合感知的海上设施探伤方法,包括以下步骤:基于多传感器融合感知的海上设施3D模型构建;通过在无人船上搭载传感器有深度相机、I MU、GPS多种传感器进行数据采海上设施损伤缺陷定位;基于相机成像模型,通过分析四种坐标系得到像素坐标与现实坐标之间的转换关系,计算得到设施损伤的相对位置;通过WGS84下经纬度高度和空间直角坐标的关系,计算得到设施损伤的绝对位置。本技术将深度相机、GPS、I MU等多种传感器数据融合实现了海上设施的模型建立与损伤自动识别与定位。

    基于图论的多船会遇辨识及分析方法

    公开(公告)号:CN115510647A

    公开(公告)日:2022-12-23

    申请号:CN202211170228.6

    申请日:2022-09-23

    申请人: 天津大学

    IPC分类号: G06F30/20

    摘要: 本发明涉船舶自动识别技术领域,特别是一种基于图论的多船会遇辨识及分析方法,包括以下步骤:步骤一、船舶会遇几何要素判断;步骤二、两船会遇模式辨识;步骤三、基于有向图实现多船会遇模式建模;步骤四、基于图算法实现多船会遇演化分析。相比于传统船舶会遇辨识方法只能实现两船会遇模式辨识,该方法能够很好的针对船舶自动识别数据进行多船会遇辨识。

    通航安全评价的动态不规则网格划分方法、设备、介质

    公开(公告)号:CN114820983A

    公开(公告)日:2022-07-29

    申请号:CN202210453800.3

    申请日:2022-04-27

    摘要: 本发明提出一种通航安全评价的动态不规则网格划分方法、设备、介质,所述方法包括:提取航道边界,通过电子海图及水深数据获取该沿海水域的航道边界;提取航行边界,利用AIS数据提取该沿海水域的船只实际航行边界;确定总体边界,将所述航道边界与所述航行边界进行融合,获取船只实际航行的总体边界;代入水文气象数据,在总体边界基础上代入海洋水文数据,最终获取通航安全评价的动态不规则网格。本发明采用空间叠加分析将地形、船舶、海洋等影响因素形成的不规则网格进行分割,形成了沿海水域通航不规则网格,进一步结合海洋数据要素的时间变量,以小时为单位生成动态不规则网格。通过网格的划分,为后续通航安全评价分析提供空间单元图。

    基于图卷积神经网络的海上多船会遇图结构化学习方法

    公开(公告)号:CN117746684A

    公开(公告)日:2024-03-22

    申请号:CN202311519203.7

    申请日:2023-11-15

    申请人: 天津大学

    摘要: 本发明涉及船舶智能驾驶技术领域,特别是一种基于图卷积神经网络的海上多船会遇图结构化学习方法,包括以下步骤:步骤1、从AI S大数据中筛选识别两船会遇数据;步骤2、基于两船会遇数据交叉匹配得到多船会遇数据;步骤3、对多船会遇数据进行图结构化;步骤4、构建图卷积神经网络。该发明对在复杂的交通状况下的海上运营效率和安全性有很大贡献,并且可以潜在地应用于未来海上人机混行条件下的无人船集群自主航行,在多船会遇的场景下,以更好地了解船舶驾驶员的碰撞意图。

    基于AIS大数据对海上船舶可航流形框架的提取方法

    公开(公告)号:CN114088097A

    公开(公告)日:2022-02-25

    申请号:CN202111337089.7

    申请日:2021-11-12

    申请人: 天津大学

    发明人: 高邈 张安民

    IPC分类号: G01C21/20

    摘要: 本发明涉及船舶航路规划技术领域,特别是一种基于AIS大数据对海上船舶可航流形框架的提取方法,包括以下步骤:基于AIS大数据,对区域当中的数据进行密度统计得到完整的船舶密度图,然后进行格栅化处理,确定相应的密度阈值,最终得到数据密度搜索基础图;基于AIS大数据,对船舶的轨迹交汇点进行识别提取,然后确定相应的轨迹交叉角度阈值,对交汇点做进一步筛选,最后得到搜索起始点;采用流形学习的思想,以数据密度搜索基础图为搜索的底图,以不同等级的轨迹交汇点为起点,进行搜索扩展,最终得到海上船舶可航流形框架。本方法可以得到区域当中客观的交通流框架,可以作为海上空间信息设施基础的一部分叠加显示在电子海图上。