公开(公告)号：CN119179074A

公开(公告)日：2024-12-24

申请号：CN202411184519.X

申请日：2024-08-27

Applicant: 大连海事大学

Inventor： 孙帅

IPC: G01S13/74 ,  G01S13/91 ,  G01S7/41 ,  G06F17/10

Abstract: 本发明提供一种利用雷达应答标的无人艇自主定位方法，包括：录入已有雷达航标位置信息，建立雷达航标库；识别获取到的雷达图像中的航标，并与航标库中的航标进行匹配；将雷达航标数据转化到全局坐标系；根据成功匹配到的雷达航标库中的航标先验信息和转化后的雷达实时数据，估计无人艇位置。本发明使用的设备为航海雷达，主要利用周围环境中已有的雷达航标作为辅助物标，通过识别雷达图像上的雷达航标参考推算无人船艇自身位置，提高无人船艇的自主定位能力。

公开(公告)号：CN116908836B

公开(公告)日：2024-03-08

申请号：CN202310862537.8

申请日：2023-07-13

Applicant: 大连海事大学

Inventor： 孙帅 ,  关巍

IPC: G01S13/86 ,  G06F18/25 ,  G01S13/937 ,  G01S17/86 ,  G01S17/93

公开(公告)号：CN118672258A

公开(公告)日：2024-09-20

申请号：CN202410690382.9

申请日：2024-05-30

Applicant: 大连海事大学

Inventor： 关巍 ,  崔哲闻 ,  张显库 ,  张国庆 ,  郝淑慧 ,  孙帅

IPC: G05D1/43 ,  G05D109/30

Abstract: 本发明公开一种基于深度强化学习的多水面自主航行器编队航行决策方法，分别建立了领航者奖励函数以及基于考虑跟随者与障碍物间的距离的跟随者的奖励函数；进而根据所述领航者的总奖励值、领航者策略网络能够获取领航者的舵角、领航者的速度；同时根据有全球导航卫星系统和所述多水面自主航行器编队模型所获取的领航者的预测位置坐标，结合跟随者的总奖励值和跟随者策略网络，获取跟随者的舵角和跟随者的速度；最后通过跟随者的舵角、跟随者的速度、领航者的舵角和领航者的速度，实现对水面自主航行器编队航行进行控制。本发明根据虚拟领航者预计到达位置的坐标，来约束跟随者需要承担队形保持的任务执行，对领航者决策的依赖性较低，跟随者进行编队时的灵活性和适应性较强。并且基于领航者的控制指令较少，执行器的执行能耗大大降低，避免了出现执行器饱和的现象。

公开(公告)号：CN118584478A

公开(公告)日：2024-09-03

申请号：CN202410830300.6

申请日：2024-06-25

Applicant: 大连海事大学

Inventor： 孙帅 ,  吕红光

IPC: G01S13/88 ,  G01S7/41

Abstract: 本发明公开了一种基于毫米波雷达多普勒数据的运动目标识别方法，基于聚类后的回波类中的反射点的多普勒数据，得到补偿后的待识别目标的多普勒数据与待识别目标的反射点相对无人系统平台的瞬时速率之间的关系，进而获取待识别目标的反射点相对无人系统平台的瞬时速率的下界；最后根据设定的待识别目标判定速度阈值，确定待识别目标是否为运动目标，以实现对运动目标的识别。本发明侧重于通过利用传感器数据精确感知无人系统周围环境特征，是一种基于高精度传感器数据的环境感知方法。针对自主无人系统在复杂环境中遇到的动态和静态目标并存问题，能够利用毫米波雷达多普勒信息并结合无人系统平台速率能够可靠地识别动态目标，为后续环境感知提供有效参考。本发明对于无人系统外部环境感知领域具有一定的理论及实际工程意义。

公开(公告)号：CN116908836A

公开(公告)日：2023-10-20

申请号：CN202310862537.8

申请日：2023-07-13

Applicant: 大连海事大学

Inventor： 孙帅 ,  关巍

IPC: G01S13/86 ,  G06F18/25 ,  G01S13/937 ,  G01S17/86 ,  G01S17/93

Abstract: 本发明公开了一种融合多传感器信息的USV环境感知方法，包括：获取USV平台上的多个传感器的分辨率，以确定传感器的网格尺寸，并将USV的作业水域划分为传感器网格；建立传感器数据到传感器网格的映射关系；确定USV平台上的传感器融合网格尺寸；并基于传感器融合网格尺寸将USV的作业水域划分为融合网格；获取融合网格被占据的后验概率，以指导USV平台上的传感器对水面环境进行感知。本发明通过建立传感器数据到传感器网格之间的映射关系，并将USV的作业水域划分为融合网格；获取融合网格被占据的后验概率，以指导USV对水面环境进行感知，实现传感器信息融合，提高环境感知的精度和可靠性。

公开(公告)号：CN118672259A

公开(公告)日：2024-09-20

申请号：CN202410690384.8

申请日：2024-05-30

Applicant: 大连海事大学

Inventor： 关巍 ,  郝淑慧 ,  孙帅 ,  崔哲闻 ,  奚赵勇 ,  张显库

IPC: G05D1/43 ,  G05D109/30

Abstract: 本发明公开了一种基于改进SAC算法的无人船自主避碰决策方法及系统，根据最小雷达线探测长度与船舶安全半径、动界半径、船舶领域半径之间的关系，建立SAC算法的奖励函数，以获取总的奖励函数值，同时建立SAC算法的动作空间；进而根据本船当前时刻的位置坐标、航速及航向角，根据所述船舶运动数学模型、船舶动界模型、船舶领域模型，获取无人船下一时刻的舵角和航速，以对无人船进行控制，实现无人船的自主避碰。本发明将航行阶段划分为导航阶段、避碰阶段和紧迫危险阶段，所建立的基于各阶段的奖励函数，能够基于COLREGs第二章第13至17条实现两船与多船会遇局面下的无人船自主避障决策；而在紧迫危险阶段，基于本发明的动作空间，能够通过减速停船有效地处理真实海域复杂局面，解决复杂海域中的紧迫危险避障问题，提高紧迫危险局面下避碰的灵活性和泛化性。