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公开(公告)号：CN118198427A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410306010.1
申请日：2024-03-18
Applicant: 海南大学
IPC: H01M8/04298 , H01M8/04858 , H01M8/04313
Abstract: 本发明涉及一种燃料电池动力系统能量管理策略半实物仿真平台和方法，包括：上位机(4)，用于产生总功率需求信号；第二嵌入式系统(6)，内置有燃料电池动力系统能量管理策略，用于基于燃料电池性能参数、动力电池性能参数和所述总功率需求信号，产生燃料电池需求功率和动力电池需求功率；动力电池管理模块(7)，用于产生动力电池性能参数，并基于所述动力电池需求功率，控制动力电池包产生对应的动力电池电功率；燃料电池模拟器，用于产生燃料电池性能参数，并基于所述燃料电池需求功率，基于预先构建的模型产生燃料电池电功率。与现有技术相比，本发明具有成本低、可拓展性强、安装便捷等优点。
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公开(公告)号：CN118192206A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410406937.2
申请日：2024-04-07
Applicant: 海南大学
IPC: G05B11/42
Abstract: 本发明涉及一种基于改进PID的水下机器人悬停控制方法、设备、介质，方法包括如下步骤：在计及水下机器人的质量附加效应、水动力阻尼、科氏力‑向心力和流体静力学恢复力的前提下，构建水下机器人在惯性坐标系和体坐标系下的动力学和运动学模型；构建计及期望闭环带宽、相位超前补偿和比例增益的改进PID控制器，并整定得到期望闭环带宽和比例增益的值；基于所述动力学和运动学模型进行仿真，根据控制性能指标调节相位超前补偿的参数值，完成改进PID控制器的参数整定；基于参数整定后的改进PID控制器实现水下机器人悬停。与现有技术相比，本发明能够提高水下机器人悬停的稳定性和鲁棒性，具有建模更加贴近实际等优点。
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公开(公告)号：CN118092487A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202311772605.8
申请日：2023-12-21
Applicant: 海南大学
IPC: G05D1/49 , G05D1/46 , G05D101/10 , G05D109/20
Abstract: 本发明涉及一种基于毫米波雷达和视觉协同的艇载无人机降落方法和系统。系统包括无人机和停机平台。无人机，包括无人机基本结构及其精准定位模块、飞行控制模块、机载微型处理器和相应的传感器部件，其中精准定位模块用于获取停机平台的精确位置，包括卫星定位子模块、毫米波雷达定位子模块与视觉定位子模块；停机平台，包括停机平台、精准定位模块所需的标识码与固定无人机的自动推杆。相比于现有的其他发明技术，本发明提出的无人机自主降落系统具有全天候、高精度、大范围、低成本、抗干扰的明显优势。
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公开(公告)号：CN117649544A
公开(公告)日：2024-03-05
申请号：CN202311392497.1
申请日：2023-10-24
Applicant: 海南大学
IPC: G06V10/762 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/24 , G06V20/10
Abstract: 本发明涉及一种轻量化水上目标检测方法、装置及介质，其中方法包括以下步骤：获取水上目标的图像数据，构建水上目标数据集；构建基于改进YOLOv7的目标检测模型，采用轻量化的线性瓶颈逆残差模块重构特征提取模块，并引入坐标注意力机制替换SE模块，同时，使用SPD结合非跨步卷积层的形式替代YOLOv7中的下采样模块；使用聚类算法对水上目标数据集进行聚类，将聚类后的数据集分配给不同尺度检测头，对目标检测模型进行训练；对训练后的目标检测模型进行结构重参数化；将采集到的图像输入结构重参数化后的目标检测模型，得到目标的位置和类别置信度信息。与现有技术相比，本发明能够在有限计算资源下实现快速精准的水上目标检测。
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公开(公告)号：CN117593598A
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202311403413.X
申请日：2023-10-26
Applicant: 海南大学
IPC: G06V10/771 , G06V10/762 , G06V10/30 , G06N3/088 , G06V10/82
Abstract: 本发明涉及一种基于谱松弛嵌入的无监督特征选择方法、装置及介质，其中方法包括以下步骤：获取用户输入的图像数据集并进行预处理；对数据集中的样本图像矩阵进行滤波降噪；根据样本图像矩阵计算局部拉普拉斯谱，建立基于谱松弛嵌入的向量式无监督特征选择模型；对无监督特征选择模型的多个变量进行迭代学习至收敛；根据迭代学习得到的无监督特征选择模型，计算各个特征对应的评价指标；根据评价指标值，从大到小依次选择预设数量的特征数，完成特征选择。与现有技术相比，本发明具有易于实现、方便快捷、可以根据需要选择所需的数据维度等优点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118963336A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202410807384.1
申请日：2024-06-21
Applicant: 海南大学
IPC: G05D1/43 , G05D109/30
Abstract: 本发明涉及一种基于反步法的水面目标拦截方法、设备及介质，包括以下步骤：构建无人船拦截水面目标的无人船动力学模型，并获取无人船的动力学系数，其中所述无人船动力学模型包含未建模部分与未知外部环境扰动；确定所述未建模部分与未知外部环境扰动的上限；获取无人船和水面目标的位置速度信息，并给定参考相对速度，计算无人船和水面目标的相对距离、相对速度、视线角以及艏摇角与视线角夹角；基于所述无人船动力学模型、动力学系数、上限、参考相对速度、相对距离、相对速度、视线角以及艏摇角与视线角夹角，采用反步法设计无人船的拦截控制器，对水面目标进行拦截，完成拦截过程。与现有技术相比，本发明具有提升效率和稳定性等优点。
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公开(公告)号：CN118941984A
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202410933829.0
申请日：2024-07-12
Applicant: 海南大学
IPC: G06V20/17 , G06V40/10 , G06V10/25 , G06V10/44 , G06V10/52 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/048
Abstract: 本发明涉及一种基于高效通道优先注意力的海上目标检测方法，包括：获取待检测的海上图像，并输入预先构建并训练好的海上目标检测模型中，获取海上目标检测结果，海上目标检测模型包括依次连接的主干网络、颈部网络和多尺度自适应空间特征融合检测头；主干网络为改进RepViT主干网络，引入带残差的压缩激励模块和多尺度深度可分离高效通道优先注意力；颈部网络为拥有多种不同尺度特征输出的YOLOv8颈部网络；多尺度自适应空间特征融合检测头根据颈部网络输出的多种不同尺度特征，预测出多个预选框，并从多个预选框中确定最终的目标框和置信度。与现有技术相比，本发明能够有效提高海上目标的检测性能，能减少无人机的搜索时间，可用于海上救援等背景。
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公开(公告)号：CN118897546A
公开(公告)日：2024-11-05
申请号：CN202410935125.7
申请日：2024-07-12
Applicant: 海南大学
IPC: G05D1/43 , G05D1/65 , G05D1/644 , G05D1/692 , G05D109/10
Abstract: 本发明公开一种多轮式移动机器人编队控制方法，设具有一个虚拟领导者机器人作为根节点并包含若干跟随者机器人作为节点的生成树，建立轮式移动机器人的模型；基于动态事件触发机制，构建动态事件触发扩展状态观测器，所述动态事件触发扩展状态观测器用于对每个模型的内部参数不确定和外部干扰进行估计；为确保虚拟领导者机器人引导下若干个跟随者机器人进行协同控制，设计预定时间隧道预设性能函数；设计了基于预定时间隧道预设性能函数的制导律；基于预定时间隧道预设性能函数的制导律和动态事件触发扩展状态观测器获得若干个轮式移动机器人的控制律。本发明不仅能够保证跟踪误差在预定义的时间内收敛，而且能够提高暂态阶段的性能。
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公开(公告)号：CN118331297A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410343637.4
申请日：2024-03-25
Applicant: 海南大学
Abstract: 本发明涉及一种基于隧道预设性能的无人机集群路径规划控制方法。所述方法包括：针对所述跟随者，定义路径误差，采用隧道预设性能策略对所述路径误差进行变换处理，构造出基于隧道预设性能的运动学控制律；确定所述虚拟领导者的路径参数变量，构造出路径更新律；针对所述跟随者，采用分布式学习策略构建基于DNP的自适应控制律；将所述运动学控制律、所述路径更新律、所述基于DNP的自适应控制律作为控制信号；根据分布式路径控制器，进行无人机集群路径跟踪控制。通过引入隧道预设性能策略构建出运动学控制律，采用分布式学习策略构建基于DNP的自适应控制律，使得分布式路径控制器在分布式学习策略下，泛化能力得到增强。
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公开(公告)号：CN117706481A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202311615911.0
申请日：2023-11-30
Applicant: 海南大学
IPC: G01S5/18
Abstract: 本发明涉及一种水下目标定位方法、系统、设备及介质，该方法包括：水下潜器利用接收到的水面浮标信息进行自定位；基于水下潜器的历史位置信息和自身的推进速度，估计水流速度，构建与深度相关的水流场模型并进行参数估计；接收水下潜器发出的信标信号，估计目标节点的位置和异步时钟参数；基于构建与深度相关的水流场模型以及目标节点的位置和异步时钟参数，计算得到目标节点的被动移动速度，实现目标节点移动性预测。与现有技术相比，本发明同时考虑了节点之间的异步时钟问题、分层效应引起的水声弯曲效应问题以及水流环境引起的节点被动运动问题，实现了对目标节点的定位、时钟同步以及移动性预测，有效地提高了水下目标节点位置估计的精度。
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