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公开(公告)号：CN108776432A
公开(公告)日：2018-11-09
申请号：CN201810589307.8
申请日：2018-06-08
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种基于网络的机场跑道检测机器人预测控制方法，本发明针对一种机场跑道检测机器人网络控制系统建立了机场跑道检测机器人运动学模型，并将其转化最小方差控制中所用的受控自回归积分滑动模型，然后将此模型转化为机器人在全局坐标系下x方向和y方向两个独立的单输入单输出线性模型，并通过改进的GPC算法对机场跑道检测机器人进行预测控制。本发明能够有效减少机场跑道检测机器人运动过程中受到的远程网络控制造成的网络延时及噪声干扰影响，提高了机场跑道检测机器人在网络环境下运动控制器的解算速度及其鲁棒性。
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公开(公告)号：CN108776432B
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN201810589307.8
申请日：2018-06-08
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种基于网络的机场跑道检测机器人预测控制方法，本发明针对一种机场跑道检测机器人网络控制系统建立了机场跑道检测机器人运动学模型，并将其转化最小方差控制中所用的受控自回归积分滑动模型，然后将此模型转化为机器人在全局坐标系下x方向和y方向两个独立的单输入单输出线性模型，并通过改进的GPC算法对机场跑道检测机器人进行预测控制。本发明能够有效减少机场跑道检测机器人运动过程中受到的远程网络控制造成的网络延时及噪声干扰影响，提高了机场跑道检测机器人在网络环境下运动控制器的解算速度及其鲁棒性。
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公开(公告)号：CN110609473A
公开(公告)日：2019-12-24
申请号：CN201910836293.X
申请日：2019-09-05
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种不确定模型机器人的控制方法。本发明针对一种基于全向轮的不确定模型机器人系统建立动力学模型，并将其转化为运动过程中的位姿误差方程，将误差方程进行推导，取方程中的平移线速度和转动角速度作为系统的虚拟控制量，通过将滑模变结构控制与自适应控制有机的结合起来，并采用Backstepping设计方法，针对机场跑道检测机器人系统，设计了一种新型运动控制方法，解决了系统具有不确定参数的非线性机器人系统运动控制问题。本发明方法能够有效对非线性机场跑道检测机器人进行运动控制，具有较好的控制效果、消除模型不确定性、鲁棒性强、削弱抖震的特点。
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公开(公告)号：CN110084198A
公开(公告)日：2019-08-02
申请号：CN201910350193.6
申请日：2019-04-28
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了基于Fisher特征分析的CNN机场室内场景识别方法，属于机场室内场景识别领域。本发明包括：收集机场内部不同场景区域图像样本；对采集的图像进行筛选，制作网络训练所需的数据集，数据集里包括机场内部场景图片和场景所属的类别；搭建基于Fisher特征分析的CNN算法的深度神经网络，并设置相应参数；基于数据集对该神经网络进行训练，得出Fisher特征分析的CNN训练模型；输入当前场景图像，利用基于Fisher特征分析的CNN训练模型进行识别。本发明引用基于Fisher特征分析的CNN算法对机场室内场景进行快速识别，相比传统导航机器人使用的室内场景识别方法，提高了识别的正确率。辅助服务机器人自动导航，有效节约人力资源。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109766884A
公开(公告)日：2019-05-17
申请号：CN201811602067.7
申请日：2018-12-26
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于Faster-RCNN的机场跑道异物检测方法，属于检测领域。本发明包括：包括以下步骤：步骤S1：收集机场异物图像样本；步骤S2：制作Faster-RCNN神经网络训练所需的数据集；步骤S3：搭建基于Faster-RCNN算法的深度神经网络，并设置相应参数；步骤S4：基于数据集对该神经网络进行训练，得出Faster-RCNN的训练模型；步骤S5：输入待检测图像，利用Faster-RCNN训练模型进行检测识别。本发明引用Faster-RCNN算法对机场跑道异物进行快速检测识别，相比传统机场跑道异物检测方法，提高了检测识别的正确率，节约了人力资源，提高了机场跑道异物检测效率。
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公开(公告)号：CN119659227A
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202411840045.X
申请日：2024-12-13
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: B60F3/00 , B60B19/12 , B62D57/028 , B63C11/52
Abstract: 本发明涉及水下机器人技术领域，尤其涉及大坝缺陷检测用多运动模式两栖机器人。它包括主体，在主体内设有密封舱，在密封舱后侧的主体内设有电池，在密封舱左右两侧的主体内设有浮力块，在主体上设有感知辅助机构，在主体上设有推进机构，在主体底部设有移动机构。它以机械操作代替人工操作，有效提高工作效率的同时，降低风险，机器人可以布放在坝体的任何位置，通过“桨‑轮‑足”多模式组合运动，可以实现自主跨介质的布放及回收、水中避碰、原位精细探测、抗扰动等多种场景作业，能够满足绝大多数大坝的缺陷检测工作需求，弥补了普通水下机器人布放回收复杂、坝体水下检测容易激起沉积物影响光学检测的不足，解决了现有技术中存在的问题。
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公开(公告)号：CN119239194A
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202411502379.6
申请日：2024-10-25
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: B60F3/00 , B62D57/032
Abstract: 本发明涉及足式机器人技术领域，尤其涉及一种水陆两栖人形机器人用五自由度腿。它包括腰部组件，在腰部组件底部左右两侧分别对称设有髋部组件，在两个髋部组件上均设有大腿组件，在两个大腿组件上均设有与之配合的小腿组件，在两个小腿组件上均设有足部组件。它结构设计紧凑且合理，采用五自由度的驱动方式，有效解决了人形机器人在水下便捷移动的问题，可以使人形机器人在水下任意调整角度，以便于其上半身执行命令，并且，适用于水陆两栖的工作场景，提高其通用性，解决了现有技术中存在的问题。
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公开(公告)号：CN110609473B
公开(公告)日：2022-10-28
申请号：CN201910836293.X
申请日：2019-09-05
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种不确定模型机器人的控制方法。本发明针对一种基于全向轮的不确定模型机器人系统建立动力学模型，并将其转化为运动过程中的位姿误差方程，将误差方程进行推导，取方程中的平移线速度和转动角速度作为系统的虚拟控制量，通过将滑模变结构控制与自适应控制有机的结合起来，并采用Backstepping设计方法，针对机场跑道检测机器人系统，设计了一种新型运动控制方法，解决了系统具有不确定参数的非线性机器人系统运动控制问题。本发明方法能够有效对非线性机场跑道检测机器人进行运动控制，具有较好的控制效果、消除模型不确定性、鲁棒性强、削弱抖震的特点。
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公开(公告)号：CN110084198B
公开(公告)日：2022-07-12
申请号：CN201910350193.6
申请日：2019-04-28
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了基于Fisher特征分析的CNN机场室内场景识别方法，属于机场室内场景识别领域。本发明包括：收集机场内部不同场景区域图像样本；对采集的图像进行筛选，制作网络训练所需的数据集，数据集里包括机场内部场景图片和场景所属的类别；搭建基于Fisher特征分析的CNN算法的深度神经网络，并设置相应参数；基于数据集对该神经网络进行训练，得出Fisher特征分析的CNN训练模型；输入当前场景图像，利用基于Fisher特征分析的CNN训练模型进行识别。本发明引用基于Fisher特征分析的CNN算法对机场室内场景进行快速识别，相比传统导航机器人使用的室内场景识别方法，提高了识别的正确率。辅助服务机器人自动导航，有效节约人力资源。
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