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公开(公告)号:CN118644663A
公开(公告)日:2024-09-13
申请号:CN202410806688.6
申请日:2024-06-21
Applicant: 海南大学
IPC: G06V10/25 , G06V10/42 , G06V10/44 , G06V10/54 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及一种基于全局局部融合注意力的红外海面目标检测方法,包括以下步骤:获取红外海面图像进行预处理;将预处理后的红外海面图像输入基于全局局部融合注意力的主干网络中进行特征提取,获得多尺度的特征信息;将所述多尺度的特征信息输入自适应多尺度特征融合编码器中进行尺度内交互和自适应跨尺度融合,获得多尺度的融合特征信息;采用查询选择从多尺度的融合特征信息中选择融合特征信息作为初始对象查询,并采用解码器将所述初始对象查询转化为目标检测结果。与现有技术相比,本发明具有提升红外海面目标检测的准确性和稳定性等优点。
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公开(公告)号:CN118938229A
公开(公告)日:2024-11-12
申请号:CN202410977340.3
申请日:2024-07-22
Applicant: 海南大学
Abstract: 本发明涉及一种基于声线和运动补偿的水下动态目标定位方法,包括以下步骤:获取M个动态水下传感器节点对水下动态目标进行测量得到的时延测量信息和多普勒频率测量信息,并组合为总测量向量;建立运动效应和声线弯曲下的时延和多普勒频率测量模型,并基于所述总测量向量进一步建立最大似然估计;建立声线直线传输假设下的测量模型,并采用最小二乘法进行求解,得到水下动态目标的初始位置和速度;基于所述最大似然估计,将初始位置和速度作为牛顿迭代法的初始解,并进行迭代求解,得到水下动态目标的位置和速度,完成定位过程。与现有技术相比,本发明具有有效提高定位精度等优点。
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公开(公告)号:CN118848965A
公开(公告)日:2024-10-29
申请号:CN202410899057.3
申请日:2024-07-05
Applicant: 海南大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明涉及一种基于相对雅可比的水下双臂机器人自适应抗扰协调规划方法及系统,该方法包括:根据相对雅可比矩阵建模方法,建立水下双臂机器人的运动学方程;考虑谐波噪声的影响,设计补偿谐波噪声的自适应抗噪动态系统;根据水下双臂机器人协调运动规划的需求,在运动学方程中引入自适应抗噪动态系统和水下双臂机器人末端执行器的位姿误差后求解该运动学方程,得到自适应抗扰协调规划计算结果,以相应驱动水下双臂机器人完成协调规划任务。与现有技术相比,本发明能够有效提高水下双臂机器人运动控制的抗噪性能,提升协调规划任务的准确性和稳定性,提高水下双臂机器人在谐波噪声干扰复杂条件下顺利完成协调运动规划任务的能力。
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公开(公告)号:CN119882791A
公开(公告)日:2025-04-25
申请号:CN202510055859.0
申请日:2025-01-14
Applicant: 海南大学
IPC: G05D1/485 , G05D1/65 , G05D1/633 , G05D1/644 , G05D101/10
Abstract: 本发明涉及异构体控制技术领域,尤其涉及异构海洋机器人的动态交会控制方法,包含以下步骤:将无人艇和无人潜器的动力学模型重构成端口哈密顿能量结构;对无人潜器的上浮深度施加期望的性能约束;构造无人艇和无人潜器的期望能量配置函数,获得期望端口哈密顿能量结构;无人潜器的控制器实时调节动能的注入速率使其实际动能达到期望动能;控制器实时调节动能的注入速率使无人艇逐渐靠近无人潜器的位置,实现动态交会;实时调节对模型中不可测恒定参数估计值的变化速率,实现对不可测恒定参数的无偏辨识;与现有技术相比,本发明提出的控制方法能够实现高效、稳定且安全的无碰撞动态交会,具有良好的应用前景。
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公开(公告)号:CN118968274A
公开(公告)日:2024-11-15
申请号:CN202410974914.1
申请日:2024-07-19
Applicant: 海南大学
Abstract: 本发明涉及一种基于轻量化改进Yolov8的水下移动目标检测方法及系统,该方法包括:实时获取水下图像输入预先训练好的轻量化目标检测模型中进行水下移动目标检测,输出检测结果,其中,轻量化目标检测模型采用改进的Yolov8模型进行训练,轻量化目标检测模型包括骨干网络、轻量级跨尺度特征融合模块和新型动态检测头;轻量化目标检测模型的执行步骤包括:将水下图像输入骨干网络中,得到不同尺度的特征图;将不同尺度的特征图输入轻量级跨尺度特征融合模块进行逐步融合,生成富含全局和局部的融合特征;将富含全局和局部的融合特征输入新型动态检测头进行检测,输出检测结果。与现有技术相比,本发明具有提升检测精度等优点。
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公开(公告)号:CN118838385A
公开(公告)日:2024-10-25
申请号:CN202410859482.X
申请日:2024-06-28
Applicant: 海南大学
IPC: G05D1/485 , G05D101/10
Abstract: 本发明涉及一种基于ACO‑DDPG的无人潜器路径规划方法及介质,包括:实时获取无人潜器的坐标点和任务完成点;初始化参数,将K只蚂蚁放在起始点上;蚂蚁根据启发式信息和由信息素启发因子控制的信息素浓度计算概率选取下一坐标点,其中,采用DDPG算法对信息素启发因子进行实时优化,DDPG算法将信息素浓度作为状态空间,将平均路径延误时间作为奖励函数;到达选取的下一坐标点,并将其存储在禁忌表中,当所有蚂蚁达到下一坐标点后,按照信息素更新规则对蚂蚁走过的所有路径进行更新;重复步骤后两个步骤,直至所有蚂蚁达到终止点。与现有技术相比,本发明具有提高无人潜器的航行效率和安全性等优点。
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