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公开(公告)号：CN103776451A
公开(公告)日：2014-05-07
申请号：CN201410076764.9
申请日：2014-03-04
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G01C21/16
Abstract: 一种基于MEMS的高精度三维姿态惯性测量系统以及测量方法，涉及一种基于MEMS的高精度三维姿态惯性测量方法。本发明是为了解决现有的三维姿态惯性测量设备采用传感器成本高、精度低的问题。三轴陀螺仪计传感器用于将测量的角速度数据发送给ARM处理器，三轴加速度计传感器用于将测量的加速度数据发送给ARM处理器，三轴磁强计传感器用于将测量的磁强数据发送给ARM处理器，温度传感器用于测量将获得的三轴陀螺仪计传感器温漂数据发送给ARM处理器，ARM处理器用来对接收到的数据分别进行前置低通数字滤波、前端数据处理和拓展卡尔曼滤波处理，获得欧拉角三维姿态惯性数据或者四元数三维姿态惯性数据。它可用于导航控制领域。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117830816A
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202311830393.4
申请日：2023-12-28
Applicant: 中国船舶集团有限公司系统工程研究院 , 中船智海创新研究院有限公司 , 哈尔滨工业大学(威海)
IPC: G06V20/05 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0499 , G06N3/084
Abstract: 本发明提供一种水面无人艇对水下目标的识别方法、系统、电子设备及存储介质。其中，方法包括：搭建CNN主干网络，提取图像第一特征的序列，并引入位置编码；将所述图像第一特征序列输入Transformer网络的编码器，提取图像第二特征；将所述图像第二特征输入Transformer网络的解码器，输出识别结果；应用预处理后的目标的图像对所述CNN主干网络、Transformer网络的编码器和Transformer网络的解码器构成的DETR模型进行训练；用训练好的DETR模型对待检测目标图像进行识别，得到识别结果。本发明提出的方案能够增强了模型的泛化能力和鲁棒性，有效提高水下复杂的环境中目标识别的速度和精度。
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公开(公告)号：CN112347961B
公开(公告)日：2023-05-26
申请号：CN202011276516.0
申请日：2020-11-16
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 中国船舶工业系统工程研究院
IPC: G06F18/10 , G06F18/214 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及一种水流体内无人平台智能目标捕获方法及系统，所述方法包括如下步骤：步骤一、构建水流体内无人平台决策模型：构建水流体内探测信号模拟模型，完成水流体内探测信号的重叠判定，然后构建水流体内运动学模型以及导引模型；步骤二、构建线导式自航行体追踪捕获场景模型：场景包括场景设定、决策内容和环境设置；步骤三、在线导式自航行体追踪捕获场景模型中，应用强化学习方法，最终实现水流体内无人平台的智能目标捕获。在不同的场景下，能够分别采取合适的线导式自航行体的导引方法‑速度组合策略，并且捕获命中率均可达到80％以上，均优于单一策略综合命中率。
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公开(公告)号：CN113111901B
公开(公告)日：2022-06-14
申请号：CN202011494645.7
申请日：2020-12-17
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 中国船舶工业系统工程研究院
IPC: G06K9/62 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V40/20 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种水下非合作平台运动要素最优解算过程的选择方法及系统，包括以下步骤：步骤一、建立水下非合作平台的最优解算过程的选择方法的监督学习分类模型；步骤二、构建运动要素解算方法分类神经网络模型；步骤三、构建水下非合作平台仿真样本集；步骤四、把探测信号序列输入到训练好神经网络参数的分类模型中，自动选择出运动要素最优解算过程。本发明构建了完整的面向水下非合作平台的运动要素解算方法智能选择方法，在已有探测信号序列和多种目标运动要素解算方法的情况下，能够自主选择一种最优的运动要素解算方法。
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公开(公告)号：CN111592285A
公开(公告)日：2020-08-28
申请号：CN202010378578.6
申请日：2020-05-07
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 抗水损害型泡沫沥青混合料及其制备方法，本发明属于沥青混合料技术领域，它要解决现有泡沫沥青冷再生混合料因沥青发泡用水及混合料拌和用水所产生的水损坏问题。本发明抗水损害型泡沫沥青混合料由集料、水和泡沫沥青拌和而成，其中集料按照质量份数包括75～90份的沥青混合料回收料、4～20份石屑、3～5份矿粉、1～2份水泥、0.3～1.5份氧化锌粉末和1～5份偶联剂溶液；其中泡沫沥青中含有胺类抗剥落剂。本发明所述抗水损害型泡沫沥青混合料通过掺加氧化锌粉末和偶联剂对沥青混合料回收料表面进行改性，通过掺加抗剥落剂对沥青进行改性，进而提高泡沫沥青冷再生混合料的抗水损害性能和低温性能。
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公开(公告)号：CN104133379A
公开(公告)日：2014-11-05
申请号：CN201410404036.6
申请日：2014-08-15
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 四旋翼飞行器仿真方法，涉及一种无人飞行器实时仿真方法。解决现有半实物仿真系统规模庞大，连接复杂、仿真存在虚拟的状态变量导致的准确度低、难以应用基于模型的控制器设计方法和数值仿真系统机理建模得到的模型准确度不高的问题。本发明把实际的飞行器作为被控对象接入仿真回路，为MATLAB/Simulink中机理建模得到的数值仿真模型提供了一个参考，使得飞行器机理建模准确性可以快速得到验证；使用了参数辨识的方法确保了数值仿真中对象模型的准确性，从而数值仿真中验证可行的控制器最终能够有效地应用到实际的物理对象上。本发明具体用于四旋翼飞行器仿真领域。
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