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公开(公告)号：CN102360214B
公开(公告)日：2013-03-06
申请号：CN201110257951.3
申请日：2011-09-02
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了本发明的一种基于萤火虫算法的舰船路径规划方法，具体包括以下几个步骤：步骤一：根据任务信息确定路径的起始点和目标点，并根据起始点和目标点确定航行区域。步骤二：以起始点为坐标原点，起始点和目标点的连线为横坐标建立新的坐标系。步骤三：将航行区域内的障碍物进行简化合并，生成禁航区。步骤四：利用萤火虫算法进行最优路径搜索。步骤五：将最优路径中各个路径点的坐标转换为O-XY下的坐标。步骤六：得到舰船的最优路径，路径规划结束。本发明利用新的自然启发算法萤火虫算法作为优化算法进行舰船路径规划，方法执行效率高，能够规划出满足实际需要的航行路径。
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公开(公告)号：CN102831644A
公开(公告)日：2012-12-19
申请号：CN201210235942.9
申请日：2012-07-09
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种海洋环境信息三维可视化方法，属于三维可视化技术领域，包括：步骤一：三维地球模型的构建；步骤二海洋环境信息数据的三维可视化实现。其中步骤一包括数据预处理、数据分层分块和三维地球模型的生成三个步骤。步骤二包括海洋环境信息数据预处理、三维图像的绘制以及三维图像的显示三个步骤。本发明利用可视化技术实现了海洋环境信息的三维可视化，构建了三维地球模型，为海洋环境信息生动、形象地表达提供了宏观的背景场。且本发明结合海洋环境信息的特点，针对不同类型的海洋环境要素，设计了不同的三维可视化方法。使海洋环境信息更加形象、逼真地展示出来，有利于业务人员进行直观地分析，更好地利用海洋环境信息。
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公开(公告)号：CN101908069B
公开(公告)日：2012-07-11
申请号：CN201010247836.3
申请日：2010-08-09
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明提供的是一种可选区域电子海图文件格式转换的装置及转换方法。电子海图缩放显示模块，电子海图的放大和缩小、电子海图转换关系结构体的获取，提供电子海图转换参数；电子海图可选区域框选模块，获取所要转换电子海图区域的经纬度信息；电子海图图层选择模块，识别框选区域电子海图图层要素信息，显示指定电子海图区域的图层要素信息；电子海图要素信息读写模块，通过电子海图缩放模块提供的电子海图转换参数，读取自定义格式的电子海图文件，并且提取符合要求的图层要素信息，并将提取的图层要素信息按标准海图文件格式写入文件中。本发明实现了电子海图显示能够随着海图显示比例尺的更新而自动变化，满足了电子海图中海图文件格式统一的要求。
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公开(公告)号：CN102436604A
公开(公告)日：2012-05-02
申请号：CN201110265464.1
申请日：2011-09-08
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提出一种基于多目标进化方法的多弹协同航路计算方法，属于任务规划技术领域，具体包括：对导弹航路进行编码并定义导弹的机动特性、对规划区域进行建模、生成航路初始种群、对航路初始种群进行进化操作产生新一代航路种群、对新一代航路种群进行评价，航路集合Q、对种群间的航路集合Q进行进化操作得到新一代航路集合Q′、得到新一代航路集合Q′进行评价、判断是否满足协同条件等几个步骤。本发明摒弃了传统针对单一的一枚导弹进行航路规划模式，而是对多弹进行协同规划。在规划中充分考虑多弹之间的空间冲突关系和攻击到达时间关系，有利于实现同时对多个敌方目标进行设定时间攻击、对某个敌方目标进行饱和攻击等，提高攻击效率。
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公开(公告)号：CN102136088A
公开(公告)日：2011-07-27
申请号：CN201110058362.2
申请日：2011-03-10
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06N7/02
Abstract: 本发明提出一种基于模糊逻辑的同步定位与地图创建数据关联方法，涉及自主机器人技术领域。该方法在机器人获得传感器对环境特征的观测值时，首先获取特征观测和特征估计误差椭圆，得到两个误差椭圆圆心距离的归一化新息以及两个误差椭圆的重叠比例；然后将归一化新息和重叠比例以及关联变量进行模糊化，建立模糊推理机制，将模糊化的归一化新息和重叠比例作为输入，模糊化的关联变量作为输出，并构造模糊规则；最后对模糊化的输出进行逆模糊化处理，得到单一数值的关联变量，执行地图特征管理，剔除虚假特征和虚假观测。本发明方法具有更好的抗干扰能力和鲁棒性，加快了观测值和特征的关联，且容易实现，计算量小，适合于特征密集的环境。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102082560A
公开(公告)日：2011-06-01
申请号：CN201110048138.5
申请日：2011-02-28
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: H03H21/00
Abstract: 本发明提出一种基于集合卡尔曼滤波的粒子滤波方法，包括初始化采样粒子、对k时刻的背景集合进行预测、计算卡尔曼增益、融合最近观测信息，对背景集合进行更新、重新计算分析集合、构建高斯建议分布函数和权值进行归一化处理等步骤。本发明提出的基于集合卡尔曼滤波的粒子滤波方法无须对非线性系统进行线性化，避免了Jacobian矩阵的计算，使用采样法近似非线性分布，提高了计算精度。且本发明的粒子滤波方法中采样点数是启发式的，可以灵活设定，计算量不会随维数增大发生激增，实时性得到有效控制。
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公开(公告)号：CN100589055C
公开(公告)日：2010-02-10
申请号：CN200810064256.3
申请日：2008-04-08
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供的是一种基于递归模糊神经网络的水下潜器空间变结构控制方法。分别设计基于RFNN的方向舵控制系统、围壳舵控制系统和尾升降舵控制系统，把方向舵控制系统、尾升降舵控制系统、围壳舵控制系统组合在一起，构成水下潜器空间运动的联合控制系统。本发明通过设计基于RFNN的方向舵控制系统、围壳舵控制系统、尾升舵控制系统，进而构成水下潜器空间运动联合控制系统，由于RFNN能够根据系统中不确定项的大小，实时调整控制器增益ε，使得系统不但具有良好的动态特性，还能有效地减小抖振，提高水下潜器自动舵控制系统的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN115046545B
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202210348112.0
申请日：2022-03-29
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01C21/16 , G01C21/20 , G06T7/277 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/0985
Abstract: 本发明公开了一种深度网络与滤波结合的定位方法，步骤一：建议视觉惯性里程计运动学模型；步骤二：将时序上相邻k+1帧图像视频序列输入堆叠网络，组合相邻帧的图像得到k组图像对；步骤三：k组图像对输入CNN‑LSTM‑ATT‑VO网络后输出6‑dof的位姿估计Δx,Δy,Δz,#imgabs0#Δλ,Δψ，其中Δx,Δy,Δz分别为x轴、y轴和z轴平移量，#imgabs1#Δλ,Δψ分别为绕x轴、y轴和z轴旋转量；所述网络依次包括卷积神经网络、CBAM模块、LSTM网络和全连接层；步骤四：通过基于李群的以机器人为中心的Kalman滤波算法进行视觉惯性里程计的融合定位。本发明提高了系统的鲁棒性并提高了协同定位精度，避免了传统EKF算法的不一致性。
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公开(公告)号：CN115046544B
公开(公告)日：2024-12-10
申请号：CN202210326114.X
申请日：2022-03-29
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于因子图的INS/UWB室内行人组合导航方法，步骤为：1.建立INS/UWB室内行人组合导航系统的状态方程；2.建立量测方程；3.建立因子图模型；4.根据3计算因子图中第一次消息传递过程中待定位行人时间更新后的二维位置变量和速度变量的概率密度函数；5.根据3计算因子图中第一次消息传递过程中待定位行人量测更新后的二维位置变量的概率密度函数；6.根据4和5计算因子图中第二次消息迭代过程中待定位行人量测更新后的二维位置变量和速度变量的概率密度函数；7.根据4和6计算因子图中待定位行人二维位置变量和速度变量的概率密度函数。本发明有效解决室内复杂应用场景中待定位行人接收到的UWB测距信息数量不确定情况下室内行人定位与测速问题。
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公开(公告)号：CN119024846A
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202411137640.7
申请日：2024-08-19
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 一种基于能耗约束的多UUV编队变换方法，属于无人水下航行器编队控制技术领域。本发明针对现有UUV集群编队变换过程中，由于耗能影响任务编队持久性的问题。包括：以领导者位置为参考点，基于相对距离和相对视线角建立跟随者的当前位置矩阵；结合跟随者的当前期望队形位置矩阵，确定跟随者的所有期望位置，计算每个跟随者分别到达所有期望位置的位移耗能矩阵；基于所有跟随者的位移能耗矩阵建立能量消耗矩阵；采用匈牙利算法计算使能量消耗矩阵获得最小能量消耗的每个跟随者对应的最终期望位置，得到目标位置分配策略；使所有跟随者按照目标位置分配策略进行移动，实现期望的队形变换。本发明实现了低能耗的多UUV编队变换。
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