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公开(公告)号：CN118009942B
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202410173553.0
申请日：2024-02-07
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
IPC: G01B15/06
Abstract: 本发明提供一种转轮式井下形变监测报警装置及报警方法，属于巷道围岩形变监测领域。为解决现有巷道监测方法难以全方位、高效采集数据，妨碍对形变量的全面分析和有效预警，造成巷道围岩系统整体健康状况评估不准确的问题。包括设置在转轮外壁上的至少四个窄波束雷达测距装置，转轮中心处的中心电机，转轮通过固定支架固定在巷道上，固定支架上设有远程通信模块、数据处理单元和控制器；数据处理单元用于对监测数据进行形变分析，并通过远程通信模块发送至接收终端；控制器用于控制中心电机按所设定好的角速度旋转，并控制四个窄波束雷达测距模块的工作顺序及各自的工作时长。可有效且全面地采集巷道墙壁的形变参数，全面分析数据并提供预警服务。
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公开(公告)号：CN117824627B
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202311867591.8
申请日：2023-12-29
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
Abstract: 本发明提供一种基于粒子滤波的差速机器人地磁辅助定位系统，涉及智能机器人自主导航领域，为解决现有的基于粒子滤波的地磁/里程计定位系统在连续工作时，因地磁数据噪声过大，可能会导致误匹配，甚至滤波发散的问题。包括：地磁场采集模块用于采集地磁场强度数据，并将采集的数据发送到定位模块；里程采集模块用于采集机器人驱动轮转过的角度和位移数据，并数据发送到定位模块；定位模块用于对地磁场强度数据和机器人驱动轮转过的角度和位移数据进行解算，以进行实时定位，将定位结果存储在存储模块并发送至上位机；存储模块用于存储地磁场强度数据和定位结果数据，并将地磁基准图发送至定位模块；上位机用于对定位结果进行实时监测。
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公开(公告)号：CN118226379B
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410659191.6
申请日：2024-05-27
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
IPC: G01S5/26
Abstract: 本发明提供了一种复杂海域环境高精度实时定位与动态跟踪算法及系统，涉及水下目标定位技术领域。本发明提供的算法包括以下步骤：S1：依据浮标划分定位区域；S2：确定用以定位目标的粒子数目及浮标组合；S3：初始化粒子；S4：建立粒子状态模型，计算粒子状态及粒子权重以估计目标状态；S5：判断目标位置所在分区决定初始化粒子或继续演算目标定位。本发明提出的复杂海域环境高精度实时定位与动态跟踪算法中，根据能接收到信标信号的浮标数的不同划分定位区域，降低粒子数目减小了算法的复杂度。防止初始化位置与目标真实位置相差过大从而导致算法收敛所需时间过长，在目标所在分区进行初始化，缩小粒子的动态范围提高了定位的精度和性能。
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公开(公告)号：CN118310526A
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202410419204.2
申请日：2024-04-09
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
IPC: G01C21/20 , G06F18/10 , G06F18/23213 , G06F18/2433 , H03H17/02
Abstract: 本发明提供了一种动态拓扑下基于因子图的多AUV量测滤波方法及系统，属于多AUV协同定位领域。为了解决现有的多AUV协同定位系统量测信息中会产生野值，降低系统的定位性能的问题。本发明在水下多AUV协同定位量测信息中存在野值的情况下，通过对动态拓扑下基于因子图的多AUV协同定位算法引入k‑means算法进行量测野值滤波，保障了水下协同定位在少量提高运行时间的情况下，大幅提升定位精度和鲁棒性，保障了水下作业时对于定位以及导航精度的需求；且通过仿真实验可知，本发明提升了64.54％的定位精度，面对量测野值也更加稳定。
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公开(公告)号：CN118211494A
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202410626835.1
申请日：2024-05-21
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
IPC: G06F30/27 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N20/20 , G06F18/2431
Abstract: 本发明提供了一种基于相关矩阵的风速预测混合模型构建方法及系统，涉及气象预测技术领域。包括以下步骤：S1：将时序风速数据通过滑动时间窗口采样得到子数据组，以子数据组构建风速相关矩阵；S2：通过多尺度特征增强卷积网络提取风速特征，生成包含风速信息的下采样特征图；S3：通过随机森林的特征选择方法筛选最优特征子集；S4：通过双向长短期记忆网络进行序列分析，输出风速预测结果。本发明所提供的基于相关矩阵的风速预测混合模型通过多尺度特征增强卷积网络识别风速数据的长期依赖关系和周期性模式，将传统卷积网络中的一个卷积层替换为选择性卷积核网络，通过其特有的可选择性内核网络结构，能够更好地适应风速数据的动态特性与复杂性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117454515A
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311428413.5
申请日：2023-10-30
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海) , 中国科学院微小卫星创新研究院
Abstract: 本申请提供了一种卫星仿真系统的效能评估方法及系统，解决了现有效能评估方法对不同评估对象进行效能评估时指标配置过程复杂的技术问题。其包括以下步骤：指标配置：根据评估任务配置各层级评估指标项、各指标项的隶属关系、最底层指标项的指标量化方法和指标归一化方法；效能评估：给各层级评估指标项分配指标权重，读取当次卫星仿真系统试验数据，生成效能评估值。本申请可广泛应用于航天器仿真评估技术领域。
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公开(公告)号：CN117237781A
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202311522863.0
申请日：2023-11-16
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
IPC: G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/08
Abstract: 本申请提供了一种基于注意力机制的双元素融合时空预测方法，其解决了现有的时空预测方法的预测精度不够的技术问题；包括使用双元素输入模块，对双元素数据进行标准化处理，消除数据各维度之间的数量级差异，使数据能够被缩放到标准区间范围；使用3D卷积模块，提取元素隐藏的时间和空间信息；使用注意力融合模块，融合双元素之间的时间和空间特征，并为预测的海洋要素重新分配特征权重；使用卷积长短期记忆模块，捕获时间序列依赖关系，转换生成目标长度的预测特征矩阵；使用单元素预测输出模块，将预测特征矩阵映射到输出空间，再通过反标准化，将预测结果可视化。本申请广泛应用于海洋要素时空预测技术领域。
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公开(公告)号：CN117053788A
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202310794375.9
申请日：2023-06-30
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
Abstract: 本发明基于主无人机优选的分层式无人机群EKF协同定位方法及系统，涉及无人机定位技术领域，为解决现有技术中当主无人机层的主无人机数量过多时，会出现信息冗余，导致定位效率低，影响同步的问题。包括步骤：S1、构建目标从无人机i的运动方程、观测方程以及先验协方差表达式；S2、计算各个主无人机的选择因子，确定优选主无人机；S3、计算从无人机i与优选主无人机j的量测值，计算经一致性处理后的量测值uj和协方差矩阵Uj；S4、计算一致性处理的卡尔曼增益Mi；S5、计算目标从无人机i的量测增益矩阵Kti；S6、对状态估计值和协方差矩阵进行更新。本发明方法可提高无人机群的定位精度，保证无人机系统的稳定性。
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公开(公告)号：CN116993073A
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202310791644.6
申请日：2023-06-30
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/04 , G06Q30/08
Abstract: 本发明提供一种多无人船动态任务分配方法及系统，属于多无人船任务分配领域。为解决传统CBBA算法的代价函数仅包含时间代价的计算，在具有时间窗约束环境下时会得出不满足约束要求的任务分配方案，导致复杂时间窗约束下的动态任务重分配问题时航程长、任务完成度低的问题。通过建立任务初始分配模型，对新增任务进行处理，根据距离奖惩因子进行任务构建，根据时间窗约束对任务序列进行更新，而后进行冲突消解过程，最后判断无人船之间是否达成共识。以传统CBBA算法为基础引入优选任务集群、距离奖惩因子以及考虑时间窗约束的任务包更新过程，在处理多无人船动态任务重分配问题上更具优势，尤其是在较大规模环境下更具优势。
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公开(公告)号：CN116909266A
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202310737569.5
申请日：2023-06-21
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
IPC: G05D1/02 , G06Q10/047
Abstract: 本发明提供一种基于改进A‑Star算法与DWA算法的动态环境路径规划方法及系统，属于动态路径规划领域。为解决A‑Star算法无法躲避动态障碍物，DWA算法容易陷入局部最小值，会出现找不到路的情况，且缺乏二者有效融合的问题。本发明提出对机器人行驶路径长度和速度进行优化，对DWA算法先将路径点与改进A‑Star算法所规划路径的最小距离引入评价函数，再以预测轨迹末端距障碍物的最小距离来对评价函数中速度的系数进行选择，提高机器人在距障碍物较远时的行驶速度；使机器人在远离障碍物时以较快的速度运行，在靠近障碍物时，为保证行驶安全，以较缓慢的速度运行，这样既提高了整体的行驶速度，又保证了机器人的行走安全性。
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