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公开(公告)号：CN113467231B
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202110829553.8
申请日：2021-07-22
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G05B11/42
Abstract: 本发明涉及一种基于侧滑补偿ILOS制导律的无人艇路径跟踪方法。本发明基于欠驱动的无人艇构造了改进的ILOS制导律结合滤波扩张状态观测器(FESO)的无人艇路径跟踪控制模型，实现了无人艇在外界干扰情况下侧滑角精确地补偿，从而实现对期望路径更好的跟踪。还对目前存在的PID参数试凑法进行改进，引入基于改进的遗传算法对PID参数进行自整定，减少了调试的时间，且可以快速找到最合适的PID参数。与传统试凑法和LOS制导律相比，本发明的跟踪精度和控制器抗干扰有了较大提升。
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公开(公告)号：CN110147610A
公开(公告)日：2019-08-20
申请号：CN201910419232.3
申请日：2019-05-20
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明涉及一种用于河流突发水污染事件的溯源方法。本发明将溯源河流抽象化为二维河道；假设二维河道的形状是规则的，本发明的技术方案是通过充分考虑河流污染物的降解系数、横纵向水流的平均速度以及污染物在水体的横向、纵向扩散系数等数据，对指定河流区域进行污染物排放的扩散模拟，并根据定点监测得到的观测值与实际扩散中的计算值进行计算，通过融合了局部搜索的和声搜索算法对污染物源点的个数、排放位置以及排放强度进行定量求解，最终确立了一种用于河流突发水污染事件的溯源方法。本发明具有开放性、灵活性以及计算复杂度低等特点。
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公开(公告)号：CN110033050A
公开(公告)日：2019-07-19
申请号：CN201910314055.2
申请日：2019-04-18
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种水面无人船实时目标检测计算方法。本发明将现在计算机视觉领域主流的目标检测算法进行融合，提高目标检测的速度和精度。本发明通过将现有的基于深度学习的目标检测算法进行融合改进然后应用到无人船水面物体识别，提高目标识别的准确度和精度。本发明在基于深度学习的目标检测模型的基础上，结合现有无人船的水面环境，采用模型融合来计算物体的位置和类别。相比较于传统的方法，本发明更加的准确高效，并且抗干扰能力强，最终可以实时高效的检测出水面物体。本发明具有开放性、灵活性等特点。
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公开(公告)号：CN113630813B
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202110856331.5
申请日：2021-07-28
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: H04W28/08 , H04W4/02 , H04W4/40 , G06F18/2321
Abstract: 本发明涉及一种基于负载约束的多无人船任务分配方法。本发明首先对任务分配模型解耦，将多无人船任务分配模型分为任务委派阶段和任务执行阶段，并获取水域地图及初始任务分布位置。其中任务委派层可以被视为聚类过程。这个过程与无人船的负载约束和通信模型相结合，不仅保证了各艘无人船任务执行的有效性，还能有效规避障碍物区域，减少无人船绕行距离。任务执行层被视为旅行商问题，通过SOM算法计算各艘无人船的任务执行序列，并证明了算法的任务委派结果。本发明不仅考虑到实际环境的障碍物影响，又满足各艘无人船自身负载约束，避免了不同无人船之间任务分配量不平衡，能够有效应对多种任务分配场景，从多方面提高任务执行效率。
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公开(公告)号：CN113630813A
公开(公告)日：2021-11-09
申请号：CN202110856331.5
申请日：2021-07-28
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明涉及一种基于负载约束的多无人船任务分配方法。本发明首先对任务分配模型解耦，将多无人船任务分配模型分为任务委派阶段和任务执行阶段，并获取水域地图及初始任务分布位置。其中任务委派层可以被视为聚类过程。这个过程与无人船的负载约束和通信模型相结合，不仅保证了各艘无人船任务执行的有效性，还能有效规避障碍物区域，减少无人船绕行距离。任务执行层被视为旅行商问题，通过SOM算法计算各艘无人船的任务执行序列，并证明了算法的任务委派结果。本发明不仅考虑到实际环境的障碍物影响，又满足各艘无人船自身负载约束，避免了不同无人船之间任务分配量不平衡，能够有效应对多种任务分配场景，从多方面提高任务执行效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112432644A
公开(公告)日：2021-03-02
申请号：CN202011252567.X
申请日：2020-11-11
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种基于鲁棒自适应无迹卡尔曼滤波的无人艇组合导航方法。本发明在实现传统UKF的基础下，采用在线故障诊断检测机制判断是否需要更新当前噪声协方差，分别采用基于新息的方法和基于残差的方法计算测量的当前噪声协方差的估计值，然后利用加权因子将最后一个噪声协方差矩阵与估计值相结合，作为新的噪声协方差矩阵。当系统对先验测量噪声估计出现了偏差或在运行过程中传感器发生故障造成实际噪声逐渐增大时，本发明相比于传统UKF可以提供更为精确的位置和航向角估计。
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公开(公告)号：CN110147610B
公开(公告)日：2023-02-07
申请号：CN201910419232.3
申请日：2019-05-20
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明涉及一种用于河流突发水污染事件的溯源方法。本发明将溯源河流抽象化为二维河道；假设二维河道的形状是规则的，本发明的技术方案是通过充分考虑河流污染物的降解系数、横纵向水流的平均速度以及污染物在水体的横向、纵向扩散系数等数据，对指定河流区域进行污染物排放的扩散模拟，并根据定点监测得到的观测值与实际扩散中的计算值进行计算，通过融合了局部搜索的和声搜索算法对污染物源点的个数、排放位置以及排放强度进行定量求解，最终确立了一种用于河流突发水污染事件的溯源方法。本发明具有开放性、灵活性以及计算复杂度低等特点。
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公开(公告)号：CN112432644B
公开(公告)日：2022-03-25
申请号：CN202011252567.X
申请日：2020-11-11
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种基于鲁棒自适应无迹卡尔曼滤波的无人艇组合导航方法。本发明在实现传统UKF的基础下，采用在线故障诊断检测机制判断是否需要更新当前噪声协方差，分别采用基于新息的方法和基于残差的方法计算测量的当前噪声协方差的估计值，然后利用加权因子将最后一个噪声协方差矩阵与估计值相结合，作为新的噪声协方差矩阵。当系统对先验测量噪声估计出现了偏差或在运行过程中传感器发生故障造成实际噪声逐渐增大时，本发明相比于传统UKF可以提供更为精确的位置和航向角估计。
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公开(公告)号：CN113467231A
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN202110829553.8
申请日：2021-07-22
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G05B11/42
Abstract: 本发明涉及一种基于侧滑补偿ILOS制导律的无人艇路径跟踪方法。本发明基于欠驱动的无人艇构造了改进的ILOS制导律结合滤波扩张状态观测器(FESO)的无人艇路径跟踪控制模型，实现了无人艇在外界干扰情况下侧滑角精确地补偿，从而实现对期望路径更好的跟踪。还对目前存在的PID参数试凑法进行改进，引入基于改进的遗传算法对PID参数进行自整定，减少了调试的时间，且可以快速找到最合适的PID参数。与传统试凑法和LOS制导律相比，本发明的跟踪精度和控制器抗干扰有了较大提升。
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公开(公告)号：CN110033050B
公开(公告)日：2021-06-22
申请号：CN201910314055.2
申请日：2019-04-18
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种水面无人船实时目标检测计算方法。本发明将现在计算机视觉领域主流的目标检测算法进行融合，提高目标检测的速度和精度。本发明通过将现有的基于深度学习的目标检测算法进行融合改进然后应用到无人船水面物体识别，提高目标识别的准确度和精度。本发明在基于深度学习的目标检测模型的基础上，结合现有无人船的水面环境，采用模型融合来计算物体的位置和类别。相比较于传统的方法，本发明更加的准确高效，并且抗干扰能力强，最终可以实时高效的检测出水面物体。本发明具有开放性、灵活性等特点。
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