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公开(公告)号：CN117168483A
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202311127747.9
申请日：2023-09-01
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G01C21/34
Abstract: 本发明涉及一种考虑地图复杂度的无人车路径规划方法，旨在解决传统方法在路径搜索中存在搜索效率低、节点冗余以及目标点附近碎片化路径过多等问题。本方法包括：在栅格地图中进行随机撒点，获取全地图有效节点的个数，计算地图复杂度；在以最近节点为圆心的一定范围内进行随机撒点，得到区域复杂度，通过区域复杂度选择节点产生方式，解决传统方法在搜索中易陷入僵化的问题，提高搜索效率；引入目标距离和目标迭代次数，进行新节点与目标节点的无碰撞检测和距离判断，减少了节点的数量和碎片化路径；最后对路径进行逆向寻优和B样条曲线拟合，使得路径平滑。仿真结果表明，本发明在障碍物较多的情况下表现良好，且路径平滑。
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公开(公告)号：CN117036408A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202311054988.5
申请日：2023-08-22
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 本发明公开了一种动态环境下联合多目标跟踪的物体SLAM方法，完成在动态环境中对动态与静态对象的定位与建图任务。首先，为精确获得物体的运动区域，通过短时密集连接(STDC)网络进行语义分割得到运动物体掩膜，依据运动物体掩膜对特征点进行区分得到静态特征点与动态特征点。同时，将图像输入到单目3D目标检测(SMOKE)网络进行三维目标检测，并将检测结果输入到数据关联模块进行多目标跟踪。利用动静态特征点与数据关联后的目标位姿共同估计相机与动静态物体位姿。最后，依据动静态特征点、相机与动静态物体位姿进行跟踪优化，提升定位与建图精度。本方法与传统SLAM方法相比，有效提升了SLAM系统的鲁棒性，建立的地图语义明确、可解释性好。
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公开(公告)号：CN116859960A
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202310946057.X
申请日：2023-07-28
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G05D1/06
Abstract: 本发明针对传统编队中易发生内部碰撞、队形切换不稳定以及避障无法保持队形等难以自适应的问题，公开了一种多UUV队形切换与编队避障的自适应方法，具体包括：首先在三维环境下对障碍物进行栅格化建模，对UUV进行速度约束，然后与人工势场法相结合在编队中对UUV增加斥力势场，避免形成编队过程中UUV内部之间碰撞，通过引入队形距离系数，增强UUV编队在不同海洋地形下的自适应性，最后针对不同大小的障碍物，采用优先避障和队形变换两种策略，使UUV编队在栅格地图中顺利避开障碍物，到达目标点。仿真结果表明，本发明提出的方法有效改善了传统编队方法易发生内部碰撞和队形切换不稳定的问题，并提高了编队避障的自适应性。
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公开(公告)号：CN116337058A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310194348.8
申请日：2023-03-02
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 本发明属于无人机视觉/惯性组合导航领域，提出了一种基于深度学习的视觉/惯性组合导航方法。该方法利用Mask R‑CNN神经网络预处理相机输出图像，增强了图像的特征识别；通过里程计算法求解无人机姿态信息；同时惯性导航部分对测量数据预积分，保持传感器之间的数据同步；利用陀螺仪、加速度计输出求解惯性导航部分的航姿信息；最后通过集中式容错卡尔曼滤波对视觉和惯性导航两部分的观测信息融合预测得到航姿最优误差估计，并对视觉里程计和IMU的原始数据进行修正优化。本发明具有导航精度高、可持续性强、强鲁棒性等特点。
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公开(公告)号：CN115237139B
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202210959456.5
申请日：2022-08-10
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了一种考虑虚拟目标点的无人船路径规划方法，旨在解决无人船在路径规划中存在的易陷入局部极小值和目标不可达问题。对于目标不可达问题，创建斥力势场函数，根据测算目标与障碍物的间隔，促使目标所受斥力为零，使无人船可以到达目标点处。对于局部极小值问题，对各类障碍引起的局部极小值开展分析，结合模拟退火算法和人工势场法求解一般障碍导致的极小值点问题。针对非一般的U型障碍造成的局部极小值问题，给出虚拟目标点构造算法，通过建立虚拟目标点的改进算法来解决此类问题。仿真结果表明，与其它方法相比，本方法减少了由于斥力太大而导致的路径过长问题，不仅节省时间，而且优化了路径规划，从而加快了算法的速度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114879481B
公开(公告)日：2022-12-02
申请号：CN202210621008.4
申请日：2022-06-02
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G05B11/42
Abstract: 针对具有复杂水动力参数和非线性特性的船舶动力定位系统，本发明公开了一种鲁棒H∞抗干扰控制方法，具体包括以下步骤：建立动力定位船舶的三自由度动力学模型和运动学模型；将建立的数学模型转化为鲁棒H∞控制问题；构建存储函数使其满足耗散不等式；通过给出含有不确定性的非线性系统具有鲁棒H∞性能的充分条件，得到闭环系统具有局部鲁棒干扰抑制性能的状态反馈控制率。本发明通过设计非线性状态反馈控制率克服了系统固有的非线性特性，解决了动力定位系统中水动力参数复杂且难以整定的技术问题，提出的鲁棒H∞控制方法在保证控制稳定性的同时，还能有效地降低模型的复杂度和控制过程中的计算量。
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公开(公告)号：CN115268302A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202211115771.6
申请日：2022-09-14
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G05B17/02
Abstract: 本发明是一种基于微元法的船用减摇旋柱实时升力仿真平台。该平台首先通过模型参数输入和运动控制模块获取船舶和减摇旋柱的运动状态并将其处理后输出至升力预测模块和虚拟仿真模块；在虚拟仿真模块中，通过接收上述模块的参数进行仿真来实现对全航速、多工况下的减摇旋柱工作状态的模拟；在升力预测模块中，先对减摇旋柱进行微元化处理，对其进行水动力分析后进而得到在摆动‑转动模式下单周期内减摇旋柱的实时升力，并通过与期望对比来矫正平台参数；在优化决策模块中，能够对仿真试验结果进行优化分析。本发明优化了仿真模拟流程，实现了对全航速、多工况减摇旋柱在摆动‑转动模式下的实时升力分析，为其工程应用提供了可靠的理论分析平台。
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公开(公告)号：CN114839994A
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202210543801.7
申请日：2022-05-18
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明针对人工势场法(artificial potential field approach,APFA)在无人船路径规划应用存在建模理想化导致路径效率低、易陷入局部极小值的问题，公开了一种基于改进人工势场法的无人船航速自适应路径规划方法，具体包括：将障碍物规则化处理，以障碍物的最长距离为直径，等效为圆形障碍物，设置安全距离，弥补传统APFA建模理想化导致无法准确判断与障碍物距离的不足；设计适用于不同航速的无人船转角公式，构建其转角判定条件，根据两次切线判定准则，避免无人船路径规划陷入局部最优。仿真结果表明，本发明提出的改进APFA方法解决了无人船在不同航速下易陷入局部极小值的问题，所规划路径更优、时间更快、效率更高。
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公开(公告)号：CN114802594A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210622957.4
申请日：2022-06-02
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 针对船载设备由于海浪干扰产生摇摆的问题，设计一种升沉补偿的三自由度船载稳定平台。本发明装置由减横摇外环、减纵摇内环、升沉补偿系统、PLC控制箱、双向阻尼器、多角度传感器、超声波距离传感器、波高观测系统、横纵摇伺服系统和载物平台等部分组成。减横摇外环、减纵摇内环和升沉补偿系统保持载物平台在横纵摇及升沉方向的位置恒定，采用角度传感器测量横、纵摇角信号，进而驱动横、纵摇伺服系统，抑制装置在横纵摇方向的运动，利用波高观测系统获取波高后计算补偿后期望位置，带入阻抗公式获得系统输出力，补偿升沉方向的干扰。本发明对载物平台的横、纵摇及升沉三自由度分别进行干扰补偿，本装置的稳定性强，响应速度快，控制精度高。
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公开(公告)号：CN113848729B
公开(公告)日：2022-06-21
申请号：CN202111212870.1
申请日：2021-10-19
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种基于水弹性力学、流固耦合和虚拟阻尼的船用鳍阻抗控制方法，旨在解决船用鳍在水中的主动柔顺控制问题，具体包括以下步骤：建立鳍体的欧拉‑拉格朗日动力学方程，以中心轴的转动角度、角速度和角加速度作为系统输入，并引入期望参考力实现力跟踪效果，以中心轴作为末端执行器，得到以鳍体为外部物体的阻抗控制系统，将流体对鳍体产生的附加特性整合到鳍体的阻抗特性，设计基于流固耦合的阻抗控制方法；最后进行稳定性分析，证明系统的阻抗误差收敛到零或零的邻域；同时，依据阻抗参数选取规则，以确定虚拟阻尼的方式实现参数优化，实现阻抗控制系统的参数优化。本发明贴近实际，柔顺控制效果好，力和位置跟踪更为准确。
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