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公开(公告)号：CN114217603B
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202111307607.0
申请日：2021-11-05
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明公开了一种多无人船编队安全优化控制系统，包括获取无人船输入输出状态信息并滤波的滤波模块，获取并存储无人船输入输出状态滤波信息的数据收集模块，获取数据集并学习无人船模型的模型信息学习模块，获取存在信息交互关系的无人船信息并发送至编队跟踪控制模块和安全避碰避障控制模块中的信息交互通讯网络拓扑模块，获取无人船的航行信息和交互信息计算标称控制输入的编队跟踪控制模块，获取标称控制输入信息与交互信息计算安全优化的纵向速度控制输入和参考艏向角的安全避碰避障控制模块，计算艏向角控制输入的艏向角跟踪预测控制模块。该系统可以在复杂海洋环境下规避动静态障碍物和船与船的碰撞。实现多无人船的无风险编队跟踪控制。
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公开(公告)号：CN113158850B
公开(公告)日：2024-01-05
申请号：CN202110373262.2
申请日：2021-04-07
Applicant: 大连海事大学 , 大连海大智龙科技有限公司
IPC: G06V20/59 , G06V40/16 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/006
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的船舶驾驶员疲劳检测方法和系统。疲劳检测方法包括以下步骤：获取当前视频帧图像；通过改进的Retinaface人脸检测网络进行人脸检测，同时标注左眼、右眼、鼻尖、左嘴角和右嘴角5个人脸关键点；根据5个人脸关键点的位置自适应地裁剪眼睛、嘴巴图片，通过改进的ShuffleNet v2卷积神经网络识别眼睛、嘴巴的开闭状态；计算眼睛和嘴巴的PERCLOS参数；通过随机森林模型，融合眼睛、嘴巴PERCLOS参数综合判断驾驶员是否疲劳。本发明能够快速实现人脸检测和关键点定位，无需手工提取图片信息，可以自动识别眼睛、嘴巴的开闭状态，基于多特征融合的思想，融合眼睛、嘴巴特征参数，从而快速、准确地检测出船舶驾驶员的疲劳状态。
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公开(公告)号：CN117272672A
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202311321111.8
申请日：2023-10-12
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明提供一种基于快速液固耦合模型的极地船舶破冰效果预测方法，包括：基于近场动力学方法，构建船体破冰过程数值解算模型；基于船体破冰过程数值解算模型，采用格子玻尔兹曼方法模拟冰下海水的作用，通过浸入边界法计算海冰粒子与海水之间的边界力，构建耦合考虑海水影响的极地船舶破冰效果预测模型，获取不同时刻的海冰位移及破坏情况；设计所构建预测模型的OpenCL加速计算核函数，提高预测模型的计算速度；基于不同时刻海冰位移及破坏情况评估船舶破冰效果，基于破冰效果确定船舶采用的破冰方式是否适合在航线内破冰航行。本发明方法充分考虑水对破冰过程影响的船舶破冰过程数值解算，解决了常规串行算法的计算速度难以满足工程需要的问题。
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公开(公告)号：CN116360260B
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202310287839.7
申请日：2023-03-22
Applicant: 大连海事大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种基于触发制导和自更新阈值的ASV预设性能控制方法，包括：S1：建立3自由度ASV的非线性数学模型和ASV的虚拟参考路径模型；S2：获取ASV的制导律；S3：获取基于有限边界触发圆的制导律；S4：获取ASV的虚拟控制律；S5：获取虚拟控制律的动态面信号：S6：获取动态事件触发机制；S7：获取ASV主机转速命令和ASV舵角命令；S8：获取ASV预设性能控制器的设计参数，以对ASV进行控制。本发明通过构建基于有限边界触发圆的制导律，降低了参考信号的传输频率，降低制导系统的通信负载。通过虚拟控制律的动态面信号，解决了触发阈值需要人为设计的问题，提高了ASV的控制精度。
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公开(公告)号：CN112182972B
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202011062082.4
申请日：2020-09-30
Applicant: 大连海事大学 , 大连海大智龙科技有限公司
IPC: G06F30/27 , G06F18/214 , G06F18/27 , G06F111/10 , G06F119/14 , G06F111/06
Abstract: 本发明提供一种船舶操纵运动ADAM(adaptive moment estimation)局部加权回归辨识建模方法，包括以下步骤：选定待辨识船舶操纵运动模型，根据模型中的船舶所受力矩与力和船舶运动状态确定辨识方法的回归模型、输入变量和输出变量；基于局部加权回归构建多输入多输出的船舶操纵运动数学模型；对所述模型进行基于ADAM优化的优化训练，使模型达到精度要求；通过所建模型在线解算船舶的力与力矩预测船舶运动状态，以实现船舶运动动态仿真。本发明能够更贴合实际工程应用场景，基于所辨识船舶操纵运动模型，通过查询变量(舵角，转速)，动态仿真船舶运动状态，符合船舶模拟器的工程应用。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115935714B
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202310089893.0
申请日：2023-02-09
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明提供一种基于多边形等距离外扩的环境势场模型构建方法，包括：获取特定海域的电子海图数据，通过提取数据得到待建模环境的障碍物分布情况；对凹型和凸型障碍物多边形采取等距离外扩的方法构建势场；设置参数，对不同属性的障碍物自动调整其安全范围；将不同障碍物的势场模型进行叠加，得到完整的障碍物势场模型。本发明的技术方案解决了现有的环境建模方法难以对障碍物进行快速、精确的描述，难以处理凹多边形障碍物，难以对不同属性的障碍物进行区分的技术问题。本发明可以根据矢量电子海图中存在的障碍物信息，对不同类型的障碍物自动调整其安全范围，更贴近航海实际，构建的模型能够满足不同情况下船舶避碰的需要，保障船舶航行安全。
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公开(公告)号：CN115935714A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202310089893.0
申请日：2023-02-09
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明提供一种基于多边形等距离外扩的环境势场模型构建方法，包括：获取特定海域的电子海图数据，通过提取数据得到待建模环境的障碍物分布情况；对凹型和凸型障碍物多边形采取等距离外扩的方法构建势场；设置参数，对不同属性的障碍物自动调整其安全范围；将不同障碍物的势场模型进行叠加，得到完整的障碍物势场模型。本发明的技术方案解决了现有的环境建模方法难以对障碍物进行快速、精确的描述，难以处理凹多边形障碍物，难以对不同属性的障碍物进行区分的技术问题。本发明可以根据矢量电子海图中存在的障碍物信息，对不同类型的障碍物自动调整其安全范围，更贴近航海实际，构建的模型能够满足不同情况下船舶避碰的需要，保障船舶航行安全。
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公开(公告)号：CN115146836A
公开(公告)日：2022-10-04
申请号：CN202210700618.3
申请日：2022-06-20
Applicant: 大连海事大学 , 大连海大智龙科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于A星算法的气象航线动态优化方法：包括：获取本航次的推荐气候航线，并将推荐气候航线分别向两侧平移第一距离阈值，以获取推荐航线带；获取气象数据网格节点；在推荐航线带中生成具有碍航物及具有障碍物属性的风、浪、流的航行网格节点；基于A星算法，获取从出发港船位到目的港船位之间的气象航线；确定本航次的最优气象航线；计算从出发港开始，经过气象更新时间阈值时的船位；获取最优气象航线中的所有船位，从而获取整个最优气象航线。本发明的利用预报的气象数据不断更新航行环境，不断的优化剩余的航段，最终得到最优航线，以最大限度的利用气象条件实现船舶运营总成本最小，推动智慧航运健康发展。
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公开(公告)号：CN114620204A
公开(公告)日：2022-06-14
申请号：CN202210219280.X
申请日：2022-03-08
Applicant: 大连海事大学
IPC: B63B79/30
Abstract: 本发明公开了一种船舶进水角直接计算方法，包括如下步骤：建立坐标系；读取船舶总排水量、重心及进水点坐标；计算各个横倾角的倾斜水线面方程；计算各个横倾角下进水点P到水线面的有向距离；根据各个横倾角有向距离进行插值计算船舶进水角。相比于“离线插值法”依赖于船舶装载手册，局限性较大，只能计算船舶正浮的时候，当存在吃水差时计算误差会增大。本发明通过求解平衡方程组，直接计算任意吃水及吃水差下的进水点，不依赖于装载手册，易于编程实现，普适性较好。本发明相比于规范中给定的近似计算法，计算精度更高。相比于纵倾系数法，本发明不需要手工作图，利于编程实现。工程应用价值明显。
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公开(公告)号：CN112722156B
公开(公告)日：2021-10-29
申请号：CN202110064750.5
申请日：2021-01-18
Applicant: 大连海事大学 , 大连海大智龙科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于决策树的智能船单锚泊锚位选择方法，包括：根据智能船的船舶参数将电子海图栅格化，并提取电子海图中的锚泊相关数据；将锚泊数据进行预处理，并将预处理后的数据插入至电子海图划分的栅格中；将栅格进行锚泊安全分类，并根据船舶参数、锚泊数据及锚泊安全分类信息构建锚泊数据集；采用决策树算法对决策树模型进行训练，并通过网格搜索法对决策树模型的决策树进行优化；在使用该方法进行单锚泊锚位选择时，将锚泊目标水域的锚泊相关数据输入至优化后的决策树模型中，得到锚泊安全分类信息来进行锚位选择。本发明可为锚位选择提供辅助决策信息，使船舶指挥人员轻松、准确的进行锚位选取，进一步提高锚泊安全。
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