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公开(公告)号：CN119885911A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202510366499.6
申请日：2025-03-26
Applicant: 武汉理工大学
IPC: G06F30/27 , G06F18/2321 , G06N3/006 , G06F111/06
Abstract: 本发明公开了一种船舶运力结构优化方法和装置，属于水运管理与调度优化技术领域，其方法包括：获取船舶运力结构的可行配置方案集，并根据高斯卷积聚类模型对可行配置方案集进行聚类，得到可行解集；构建运力结构优化模型，结合鲸鱼优化算法迭代搜索可行解集，确定最优配置方案。通过构建运力结构优化模型对船舶运力结构的可行配置方案集进行筛选，获取符合需要的配置方案，保证了运力结构的合理性；通过鲸鱼优化算法对配置方案进行迭代搜索，以闸室利用率最大为导向，通过仿真方式进行优中选优，实现了获取运力结构的最优配置方案，大大减少了资源浪费。
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公开(公告)号：CN119311016B
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202411876648.5
申请日：2024-12-19
Applicant: 武汉理工大学
IPC: G05D1/43 , G05D109/30
Abstract: 本发明提供了一种无人船轨迹跟踪自适应控制方法，包括以下步骤：步骤S1：基于风模型和流模型构建无人船环境干扰模型；基于位置和航向构建无人船运动学模型；基于横向力、纵向力和垂向力构建无人船动力学模型；步骤S2：将无人船环境干扰模型、无人船运动学模型和无人船动力学模型进行结合，得到环境干扰下无人船运动模型；步骤S3：通过MPC控制器，对环境干扰下无人船运动模型进行轨迹跟踪。不仅提高了无人船在各种复杂气候条件下的航行稳定性和轨迹追踪精度，还显著增强了其在实际应用中对突发环境变化的适应能力。
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公开(公告)号：CN119642831A
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202510179507.6
申请日：2025-02-19
Applicant: 武汉理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于碰撞风险场的船舶路径动态规划方法，包括以下步骤：对本船航行水域的地图进行栅格划分，得到本船航行的栅格地图；采用路径规划算法对所述栅格地图进行路径搜索，得到本船的初始航线；根据目标船的实时航行参数建立目标船的碰撞风险场模型，将所述栅格地图中每个栅格的中心点的坐标代入所述碰撞风险场模型，得到栅格地图中每个栅格的碰撞风险值；当本船航行到所述碰撞风险值大于设定阈值的栅格时，将与终点距离最近且所述碰撞风险值小于设定阈值的栅格作为局部最优点，更新本船的航线；重复上述步骤，直到本船到达目的地。
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公开(公告)号：CN119626038A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202510153154.2
申请日：2025-02-12
Applicant: 武汉理工大学
IPC: G08G3/02
Abstract: 本发明公开了一种基于模型预测控制的船舶交通流协调方法及系统，所述方法包括以下步骤：建立状态预测模型，获取本船和对向船舶的实时航行状态，根据所述实时航行状态预测未来多个时间步内本船和对向船舶的航行状态；根据预测的航行状态计算本船与对向船舶的会遇点和会遇时刻，以本船的船舶航行时间和燃油消耗最小化为目标建立优化函数；设定所述优化函数的约束条件，使所述会遇点位于危险水域外、所述会遇时刻位于危险时间窗外，所述危险时间窗为对向船舶在危险水域内行驶的时间段；对所述优化函数进行求解得到本船的最优控制参数，根据所述最优控制参数更新本船下一时间步的航行状态；重复上述步骤，直到本船到达目的地。
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公开(公告)号：CN119311016A
公开(公告)日：2025-01-14
申请号：CN202411876648.5
申请日：2024-12-19
Applicant: 武汉理工大学
IPC: G05D1/43 , G05D109/30
Abstract: 本发明提供了一种无人船轨迹跟踪自适应控制方法，包括以下步骤：步骤S1：基于风模型和流模型构建无人船环境干扰模型；基于位置和航向构建无人船运动学模型；基于横向力、纵向力和垂向力构建无人船动力学模型；步骤S2：将无人船环境干扰模型、无人船运动学模型和无人船动力学模型进行结合，得到环境干扰下无人船运动模型；步骤S3：通过MPC控制器，对环境干扰下无人船运动模型进行轨迹跟踪。不仅提高了无人船在各种复杂气候条件下的航行稳定性和轨迹追踪精度，还显著增强了其在实际应用中对突发环境变化的适应能力。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113141591B
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202110375407.2
申请日：2021-04-08
Applicant: 武汉理工大学
Abstract: 本发明公开了一种多智能体搜救网络模型的抗干扰系统，所述智能体搜救网络模型的抗干扰系统包括水面航行器、第一水下航行器、第二水下航行器和第三水下航行器；所述第一水下航行器共有若干个，并呈纵向排布在水面航行器的下侧，多个第一水下航行器与水面航行器处于一条直线上，每个第一水下航行器的深度均不相同，第一水下航行器通过无线信号与水面航行器无线连接，起到一个定深和通信支点的作用，正常情况下，每个第一水下航行器之间的间距都是相同的，每个第一水下航行器的四周均分布有若干个第二水下航行器。与传统的多智能体搜救网络模型相比，本技术方案具有较强的抗干扰能力，可以有效防止水下移动设备的丢失。
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公开(公告)号：CN113282094A
公开(公告)日：2021-08-20
申请号：CN202110381460.3
申请日：2021-04-09
Applicant: 武汉理工大学
Abstract: 本发明涉及水下滑翔器技术领域，具体的说是一种基于深度Q学习的智能水下滑翔器行为体系结构规划方法，包括对智能水下滑翔器行为体系结构进行分层设计；建立智能水下滑翔器基于Multi‑agent、Q‑learning的理论模型。本发明采用三层分布式控制结构，将集中控制与分散控制相结合，减少了水下通信总量，另一方面，只需对相应管理碟机进行动作控制，根据预先设定的Q‑learning算法，最终工作碟机会趋于和管理碟机近乎一致的方向进行动作；使用训练神经网络改进Q学习方法训练智能水下机器人，能够降低系统学习时间，提高学习效率，提高智能水下机器人的自适应性。
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公开(公告)号：CN113141591A
公开(公告)日：2021-07-20
申请号：CN202110375407.2
申请日：2021-04-08
Applicant: 武汉理工大学
Abstract: 本发明公开了一种多智能体搜救网络模型的抗干扰系统，所述智能体搜救网络模型的抗干扰系统包括水面航行器、第一水下航行器、第二水下航行器和第三水下航行器；所述第一水下航行器共有若干个，并呈纵向排布在水面航行器的下侧，多个第一水下航行器与水面航行器处于一条直线上，每个第一水下航行器的深度均不相同，第一水下航行器通过无线信号与水面航行器无线连接，起到一个定深和通信支点的作用，正常情况下，每个第一水下航行器之间的间距都是相同的，每个第一水下航行器的四周均分布有若干个第二水下航行器。与传统的多智能体搜救网络模型相比，本技术方案具有较强的抗干扰能力，可以有效防止水下移动设备的丢失。
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公开(公告)号：CN119642831B
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202510179507.6
申请日：2025-02-19
Applicant: 武汉理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于碰撞风险场的船舶路径动态规划方法，包括以下步骤：对本船航行水域的地图进行栅格划分，得到本船航行的栅格地图；采用路径规划算法对所述栅格地图进行路径搜索，得到本船的初始航线；根据目标船的实时航行参数建立目标船的碰撞风险场模型，将所述栅格地图中每个栅格的中心点的坐标代入所述碰撞风险场模型，得到栅格地图中每个栅格的碰撞风险值；当本船航行到所述碰撞风险值大于设定阈值的栅格时，将与终点距离最近且所述碰撞风险值小于设定阈值的栅格作为局部最优点，更新本船的航线；重复上述步骤，直到本船到达目的地。
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公开(公告)号：CN119626038B
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202510153154.2
申请日：2025-02-12
Applicant: 武汉理工大学
IPC: G08G3/02
Abstract: 本发明公开了一种基于模型预测控制的船舶交通流协调方法及系统，所述方法包括以下步骤：建立状态预测模型，获取本船和对向船舶的实时航行状态，根据所述实时航行状态预测未来多个时间步内本船和对向船舶的航行状态；根据预测的航行状态计算本船与对向船舶的会遇点和会遇时刻，以本船的船舶航行时间和燃油消耗最小化为目标建立优化函数；设定所述优化函数的约束条件，使所述会遇点位于危险水域外、所述会遇时刻位于危险时间窗外，所述危险时间窗为对向船舶在危险水域内行驶的时间段；对所述优化函数进行求解得到本船的最优控制参数，根据所述最优控制参数更新本船下一时间步的航行状态；重复上述步骤，直到本船到达目的地。
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