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公开(公告)号：CN118818430A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202410846088.2
申请日：2024-06-27
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 基于声场高阶信息的深海源深度估计方法，属于水面/水下目标识别处理领域。解决了传统估计声源深度的方法存在计算量大、且无法应用于小尺度水下无人探测平台的问题。本发明利用2阶矢量水听器接收获取声源的声场信息，并对其声场信息进行时频变换；对时频变换后的声场信息进行处理，根据得到的0阶声压能量、1阶等效垂直声强和2阶等效垂直声强之间的线性系数关系，估计得到声源深度。本发明主要用于对深海源深度进行近似估计，以实现探测小平台的水面/水下目标识别。
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公开(公告)号：CN111476286A
公开(公告)日：2020-07-31
申请号：CN202010253480.8
申请日：2020-04-02
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种移动机器人构建地图方法，利用贝叶斯方法通过概率启发式模型提取光束投影到栅格地图单元，充分利用激光与视觉信息中的冗余信息，提取一致性特征信息，并进行特征级的信息融合；在地图更新阶段，提出一种融合激光传感器和视觉传感器的贝叶斯估计方法，对栅格地图进行更新。本发明通过多传感器信息融合可以有效提高SLAM的准确度和鲁棒性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110716177B
公开(公告)日：2022-09-09
申请号：CN201911005264.5
申请日：2019-10-22
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供一种分布式声学定位网络中多目标分类方法,解决了现有目标分类方法并不能有效的提高定位效率和定位准确度问题，属于声学被动定位领域多目标定位技术。本发明包括：S1、将3个以上节点布放在空间不同的位置，每个节点包括一个声传感器阵列，用于接收目标辐射的信号；根据该信号对目标进行方位估计，得到每个节点不同方位对应的信号能量和频谱特征；对每个节点的信号能量的空间方位特性进行排序，得到每个节点N个信号能量大的方位和频谱特征组成的目标；以第一个节点的各目标和对应的目标频谱特征作为参考，确定其余各节点的N个目标与第一个节点的各目标的对应关系；将相同目标的方位信息结合各节点的位置信息，解算出各目标的位置。
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公开(公告)号：CN111427047B
公开(公告)日：2023-05-05
申请号：CN202010236546.2
申请日：2020-03-30
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种大场景下自主移动机器人SLAM方法，首先考虑机器人在空间平面运行所面临各种噪声的影响，由不同噪声的加权和，对激光雷达观测到的空间环境数据建立一个空间似然域模型；然后采用多级分辨率地图的方法进行最优位姿的搜索以及采用分枝定界法对搜索算法进行加速优化，结合位姿优化模块，得到一个精准的位姿和地图；最后将得到的位姿和地图信息传送到基于信息论方法的自主探索算法中，让机器人自主完成定位与建图任务。本发明相对其他方法计算量均很低，而且适用于结构化与非结构化环境当中，具有良好的鲁棒性，适用于更加复杂、较大的环境场合，并且能够实现机器人在未知环境下自主地大范围建图与定位。
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公开(公告)号：CN111427047A
公开(公告)日：2020-07-17
申请号：CN202010236546.2
申请日：2020-03-30
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种大场景下自主移动机器人SLAM方法，首先考虑机器人在空间平面运行所面临各种噪声的影响，由不同噪声的加权和，对激光雷达观测到的空间环境数据建立一个空间似然域模型；然后采用多级分辨率地图的方法进行最优位姿的搜索以及采用分枝定界法对搜索算法进行加速优化，结合位姿优化模块，得到一个精准的位姿和地图；最后将得到的位姿和地图信息传送到基于信息论方法的自主探索算法中，让机器人自主完成定位与建图任务。本发明相对其他方法计算量均很低，而且适用于结构化与非结构化环境当中，具有良好的鲁棒性，适用于更加复杂、较大的环境场合，并且能够实现机器人在未知环境下自主地大范围建图与定位。
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公开(公告)号：CN110716177A
公开(公告)日：2020-01-21
申请号：CN201911005264.5
申请日：2019-10-22
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供一种分布式声学定位网络中多目标分类方法,解决了现有目标分类方法并不能有效的提高定位效率和定位准确度问题，属于声学被动定位领域多目标定位技术。本发明包括：S1、将3个以上节点布放在空间不同的位置，每个节点包括一个声传感器阵列，用于接收目标辐射的信号；根据该信号对目标进行方位估计，得到每个节点不同方位对应的信号能量和频谱特征；对每个节点的信号能量的空间方位特性进行排序，得到每个节点N个信号能量大的方位和频谱特征组成的目标；以第一个节点的各目标和对应的目标频谱特征作为参考，确定其余各节点的N个目标与第一个节点的各目标的对应关系；将相同目标的方位信息结合各节点的位置信息，解算出各目标的位置。
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公开(公告)号：CN118746351A
公开(公告)日：2024-10-08
申请号：CN202411071696.7
申请日：2024-08-06
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01H3/00
Abstract: 基于声场高阶信息的浅海目标分辨方法，属于浅海声源目标分类识别技术领域。解决了浅海传统源分辨需要大尺度阵列、信号处理复杂且无法应用于水下无人小平台的问题。发明利用接收器接收获取浅海声源的简正波声场信息，并将其转换为频域信息；经信号处理后得到的0阶声压能量、1阶等效垂直声强和2阶等效垂直声强；之后利用上述三者构造的基于垂直波数的决策变量与门限比较，对浅海源做出水面/水下目标的判别，辨识过程简单无需大尺度阵列接收以及复杂处理，仅需搭载单个高阶矢量接收器即可。本发明主要用于对浅海水面/水下目标辨识。
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