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公开(公告)号：CN114595958A
公开(公告)日：2022-06-07
申请号：CN202210211487.2
申请日：2022-02-28
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 本发明公开了一种舰载机保障人员调度方法，应对甲板舰载机保障作业调度的不确定突发状况。首先将保障人员对舰载机的保障过程构造为马尔科夫决策过程；随后根据该过程特点设计一种改进的Soft Actor Critic(SAC)调度算法：(1)为降低学习难度，将SAC算法拓展为多智能体算法，并添加环境数据处理，减少智能体需处理的环境状态信息；(2)为避免动作冲突情况，设计自适应率以增加调度质量；(3)为优化整体训练过程，设置无效动作屏蔽机制、优先经验回放机制。最后将设计好的算法投入训练，完成训练的智能体即可投入调度。该方法能够较好地应对甲板出现的紧急突发状况，使得甲板调度对于不确定性有着更强的鲁棒性，增加了甲板调度的效率。
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公开(公告)号：CN114564023A
公开(公告)日：2022-05-31
申请号：CN202210241308.X
申请日：2022-03-11
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 为解决快速变化的动态复杂场景下基于搜索的寻路算法中存在的算法效率低，路径局部最优等问题。在跳点搜索（jump point search,JPS）算法基础上，提出动态场景下的跳点搜索（dynamic jump point search,DJPS）路径规划方法。DJPS算法应对不同场景下的障碍物变化，设计一套完整的“跳点‑路径更新方案”，同时探索障碍物更新时可能出现的新“近路”，优化所求得路径以保证路径的最优性。为验证DJPS算法的有效性，设计多种复杂地图下的路径更新实验。本发明中仅对原始路径以及路径附近节点进行障碍物检测，且利用原算法中保存于OpenList以及CloseList中的跳点，相互连接得到的未寻路结束的“废弃路径”，限制每次寻路时的搜索长度，降低算法的时间复杂度和空间复杂度，实现动态场景下的跳点搜索方案。
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公开(公告)号：CN113608440B
公开(公告)日：2022-02-22
申请号：CN202110890976.0
申请日：2021-08-04
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G05B13/04 , G06F30/17 , G06F30/20 , G06F111/10 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开一种考虑绳长变化的船用吊艇系统减摆控制方法。解决大型舰船的吊艇系统减摆控制存在响应速度慢和位移饱和而导致传统位置控制效果不佳的问题。包括：首先构建考虑绳长变化和海浪横摇运动的动力学模型，对其部分反馈线性化，设计位置控制模式，减小强干扰带来的误差，但其使系统频繁减摆导致柔顺性下降，其次构建含有期望刚度、期望阻尼和期望质量的二阶环境耦合动力学模型，引入隐形弹力函数，补偿接触力信息；但因环境刚度受到强干扰时变，需要在线调整参数，为了避免参数动态变化引起系统震荡，最后设计环境补偿函数与自适应律，保证系统柔顺性与稳定性。该方法可有效减小摆角，保证工作艇位姿稳定，提高收放效率。
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公开(公告)号：CN113608440A
公开(公告)日：2021-11-05
申请号：CN202110890976.0
申请日：2021-08-04
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G05B13/04 , G06F30/17 , G06F30/20 , G06F111/10 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开一种考虑绳长变化的船用吊艇系统减摆控制方法。解决大型舰船的吊艇系统减摆控制存在响应速度慢和位移饱和而导致传统位置控制效果不佳的问题。包括：首先构建考虑绳长变化和海浪横摇运动的动力学模型，对其部分反馈线性化，设计位置控制模式，减小强干扰带来的误差，但其使系统频繁减摆导致柔顺性下降，其次构建含有期望刚度、期望阻尼和期望质量的二阶环境耦合动力学模型，引入隐形弹力函数，补偿接触力信息；但因环境刚度受到强干扰时变，需要在线调整参数，为了避免参数动态变化引起系统震荡，最后设计环境补偿函数与自适应律，保证系统柔顺性与稳定性。该方法可有效减小摆角，保证工作艇位姿稳定，提高收放效率。
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公开(公告)号：CN112919318B
公开(公告)日：2021-09-24
申请号：CN202110311537.X
申请日：2021-03-24
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 针对船用机械臂工作过程中因干扰产生摆动问题，发明一种基于阻抗控制的船用主动减摆收放机械臂。主要包括减摆锥形吊钩，吊索，减摆机构Y，改进阻抗阻尼器Y，固定件一，固定件二，轴承一，轴承二，减摆机构X，轴承三，改进阻抗阻尼器X，固定件三，固定件四，固定件五，折臂一，轴承四，折臂二，轴承五，固定件六，托架，支柱，轴承六，永磁异步电机，减摆阻抗综合控制箱，母船甲板，位置传感器，滑轮，力传感器，滑块，连杆。设计主动减摆阻抗综合控制系统对被吊物进行主动减摆；采用基于阻抗控制的改进阻抗阻尼器，避免大幅度和高频率减摆出现装置断裂情况，提高了船用收放机械臂效率和安全性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113359775A
公开(公告)日：2021-09-07
申请号：CN202110774053.9
申请日：2021-07-08
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明涉及一种基于动态变采样区域的概率目标偏置快速扩展随机树(RRT)无人车路径规划方法。所述方法包括：首先，初始化地图信息，根据动态变采样区域公式判断所处区域；在此基础上进行预留安全距离的碰撞检测，并根据概率目标偏置公式和步长选择公式生成新生节点，重复上述步骤直到满足新生节点和目标节点之间的距离小于距离阈值，反向搜索，输出路径；最后，考虑最大转角约束对输出路径进行逆向寻优和3次B样条曲线拟合优化，仿真验证了所述方法的有效性。本发明能够降低节点搜索的盲目性和随机性，减少路径搜索的时间，且规划的路径平滑符合车辆运动动力学约束。
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公开(公告)号：CN108805264B
公开(公告)日：2021-08-31
申请号：CN201810461685.8
申请日：2018-05-15
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 本发明涉及一种基于快速学习率的RBF评估舰载机出动能力的方法。根据舰载机出动能力指标体系模型生成器所建立的指标体系，生成指定数量的待评估样本，用于训练基于快速学习率的RBF神经网络，经过RBF隐含层神经元增减判别器判别后调整隐含层神经元数量，然后实现权重的鲁棒调节和神经网络学习率的自适应快速调节，最终实现舰载机出动能力快速评估。利用快速学习率的RBF神经网络的非线性映射能力来评估复杂非线性的舰载机出动能力，可以避免传统的评估方法主观性较强和评估过程复杂。通过评估值与阈值的比较来增减隐含层神经元数量更加合理，快速学习率和鲁棒算法保证神经网络更快的学习速率和稳定性。本发明通过仿真实验验证了评估方法的有效性。
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公开(公告)号：CN112429165B
公开(公告)日：2021-08-24
申请号：CN202011283962.4
申请日：2020-11-17
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 本发明涉及一种船用减摇鳍的鳍体实时自动避障方法，该方法将减摇鳍的鳍体等效成长方体模型，其中障碍物的等效球模型是将障碍物看成一个质点，质点与鳍体的安全距离作为半径，标记处于鳍体中的轴中心点、长方体模型右侧面中心点与这两点在后侧面所在平面的投影点，通过测距传感器分别测出障碍物与其余四点的距离，再测出两个中心点的距离和长方体模型的宽，若障碍物将与鳍发生碰撞，则需要在降低一定减摇效果的情况下改变鳍摆角实现避障，由折算关系可知所需改变的角度。本发明优点是方法简单、操作方便、实用性强，并且避免了鳍在遇到暗礁、较大悬浮物或特殊情况时发生碰撞的不利情况，解决了传统减摇鳍的鳍体缺乏实时自动避障的问题。
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公开(公告)号：CN112919318A
公开(公告)日：2021-06-08
申请号：CN202110311537.X
申请日：2021-03-24
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 针对船用机械臂工作过程中因干扰产生摆动问题，发明一种基于阻抗控制的船用主动减摆收放机械臂。主要包括减摆锥形吊钩，吊索，减摆机构Y，改进阻抗阻尼器Y，固定件1，固定件2，轴承1，轴承2，减摆机构X，轴承3，改进阻抗阻尼器X，固定件3，固定件4，固定件5，折臂1，轴承4，折臂2，轴承5，固定件6，托架，支柱，轴承6，永磁异步电机，减摆阻抗综合控制箱，母船甲板，位置传感器，滑轮，力传感器，滑块，连杆。设计主动减摆阻抗综合控制系统对被吊物进行主动减摆；采用基于阻抗控制的改进阻抗阻尼器，避免大幅度和高频率减摆出现装置断裂情况，提高了船用收放机械臂效率和安全性。
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公开(公告)号：CN110046460A
公开(公告)日：2019-07-23
申请号：CN201910347970.1
申请日：2019-04-28
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明涉及一种基于自适应精英遗传算法的两栖车辆布列优化方法。本发明包括：获取两栖车辆及布列空间尺寸；明确两栖车辆布列约束条件；确定两栖车辆布列目标函数；设定自适应精英遗传算法初始参数；随机产生第一代两栖车辆布列种群编码；解算当代个体适应度，保存最优个体作为精英个体；判断是否达到最大迭代次数或平均适应度达到预期值；所有个体与最差个体适应度的差作为所有个体新适应度；进行遗传选择、交叉和变异，产生新一代种群；精英个体替换新一代种群最差个体；对最后一代种群中的最优个体进行解码，得到车辆布列的最优顺序；利用最低水平线定位算法确定两栖车辆布列位置。
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