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公开(公告)号：CN118466519B
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202410923907.9
申请日：2024-07-11
Applicant: 哈尔滨工程大学三亚南海创新发展基地 , 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供了一种无人船集群的自组织协同围捕控制方法、装置及设备，涉及智能控制技术领域，包括：获取被围目标和无人船集群的测量状态信息，所述无人船集群包括至少三个欠驱动无人船；将所述测量状态信息输入分布式目标状态观测器得到估计状态信息；根据所述测量状态信息和所述估计状态信息进行围捕轨迹计算得到虚拟离散参考轨迹；通过所述虚拟离散参考轨迹和环境扰动估计值得到协同围捕控制方法，所述环境扰动估计值用于表示对海洋环境扰动进行估计的信息。本发明实现了实际情况下的无人船集群协同围捕。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118466519A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410923907.9
申请日：2024-07-11
Applicant: 哈尔滨工程大学三亚南海创新发展基地 , 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供了一种无人船集群的自组织协同围捕控制方法、装置及设备，涉及智能控制技术领域，包括：获取被围目标和无人船集群的测量状态信息，所述无人船集群包括至少三个欠驱动无人船；将所述测量状态信息输入分布式目标状态观测器得到估计状态信息；根据所述测量状态信息和所述估计状态信息进行围捕轨迹计算得到虚拟离散参考轨迹；通过所述虚拟离散参考轨迹和环境扰动估计值得到协同围捕控制方法，所述环境扰动估计值用于表示对海洋环境扰动进行估计的信息。本发明实现了实际情况下的无人船集群协同围捕。
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公开(公告)号：CN118362132B
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202410792666.9
申请日：2024-06-19
Applicant: 哈尔滨工程大学三亚南海创新发展基地 , 哈尔滨工程大学
IPC: G01C21/20 , G06Q10/047 , G06Q50/40 , G06F16/909
Abstract: 本发明提供一种船舶路径规划方法、装置及电子设备，涉及路径规划技术领域，方法包括根据目标区域的海图信息和各个航段的起止点，分段构建至少一个精细搜索空间，并离线构建宽阔搜索空间；降采样精细搜索空间，生成对应的低分辨率搜索空间；根据低分辨率搜索空间，采用A*算法，生成规划航点；将规划航点映射至对应的精细搜索空间，生成对应的子目标段；子目标段采用A*算法，生成对应的第一子规划路径，所有的第一子规划路径整合为第一最终路径；若存在子目标段的第一子规划路径生成失败，则基于宽阔搜索空间，采用A*算法，生成对应的第二子规划路径，整合第一子规划路径和第二子规划路径为第二最终路径。本发明提高了船舶路径规划的效率。
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公开(公告)号：CN118362132A
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202410792666.9
申请日：2024-06-19
Applicant: 哈尔滨工程大学三亚南海创新发展基地 , 哈尔滨工程大学
IPC: G01C21/20 , G06Q10/047 , G06Q50/40 , G06F16/909
Abstract: 本发明提供一种船舶路径规划方法、装置及电子设备，涉及路径规划技术领域，方法包括根据目标区域的海图信息和各个航段的起止点，分段构建至少一个精细搜索空间，并离线构建宽阔搜索空间；降采样精细搜索空间，生成对应的低分辨率搜索空间；根据低分辨率搜索空间，采用A*算法，生成规划航点；将规划航点映射至对应的精细搜索空间，生成对应的子目标段；子目标段采用A*算法，生成对应的第一子规划路径，所有的第一子规划路径整合为第一最终路径；若存在子目标段的第一子规划路径生成失败，则基于宽阔搜索空间，采用A*算法，生成对应的第二子规划路径，整合第一子规划路径和第二子规划路径为第二最终路径。本发明提高了船舶路径规划的效率。
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公开(公告)号：CN116433706A
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202310350870.0
申请日：2023-04-04
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06T7/194 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/0475 , G06N3/084 , G05D1/02
Abstract: 本申请公开了一种室内移动机器人车道线循迹方法及系统，其中方法步骤包括：采集RGB图像并标注图像特征，得到图像数据集；将图像数据集随机划分为训练集和测试集；改进UNet图像分割模型，得到初步模型；利用训练集训练初步模型，并利用测试集进行模型测试，得到最终模型；利用最终模型计算车道线中点坐标；利用PID控制算法基于车道线中点坐标实现室内移动机器人自动循迹控制。本申请解决了室内移动循迹机器人嵌入传统图像分割算法，受光线等影响图像分割不稳定问题；同时还解决了室内移动循迹机器人嵌入深度学习图像分割算法，对硬件要求高不能满足实时控制问题。
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公开(公告)号：CN119888492A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202411951065.4
申请日：2024-12-27
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06N3/06
Abstract: 本发明公开了一种基于生物神经突触模拟和阶梯替代函数的海面目标检测方法，属于海面目标检测领域。本发明采用脉冲神经元LIF代替了YOLOV5原有激活函数；使用阶梯替代函数完成YOLOV5+SNN架构下的脉冲神经网络的损失求导，为复杂的海面图像输入提供丰富的训练策略，从而进行误差反向传播。本发明考虑到了海面船舶目标检测实际场景下需要不断累计神经元对于数据的刺激，其更加贴合生物的学习过程，能够有效提升船舶目标识别率，实现延迟与识别率的理想平衡，并为特定的海洋场景图像保留更多有效信息。
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